Redis数据类型

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一、概述

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Redis是一个开源的，基于内存的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。

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Redis支持多种类型的数据结构，包括：

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  1. 字符串（String）
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  2. 列表（List）
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  3. 集合（Set）
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  4. 有序集合（Sorted Set）
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  5. 哈希表（Hash）
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  6. Bitmap
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  7. HyperLogLog
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  8. 地理空间索引（Geo）
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  9. Streams。
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二、字符串 String

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1. String 类型简介

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字符串Strings是Redis最基本的数据类型，它是二进制安全的。一个Redis字符串可以包含任何类型的数据，比如jpg图片或者序列化的对象。一个字符串类型的值最大能存储512MB。

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2. String 类型的基本用法

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SET mykey "Hello"  -- 设置键值nGET mykey  -- 获取键值nDEL mykey  -- 删除键值nAPPEND mykey " World"  -- 追加值到现有的键值nSETEX mykey 10 "Hello"  -- 设置键值，并设置键的过期时间（例如，10秒）nMSET key1 "Hello" key2 "World"  -- 批量设置键值nMGET key1 key2  -- 批量获取键值nINCR mycounter  -- 将键值递增1nDECR mycounter  -- 将键值递减1nINCRBY mycounter 10  -- 将键值按给定数值递增（例如，递增10）nDECRBY mycounter 10  -- 将键值按给定数值递减（例如，递减10）
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3. String 类型的实现原理

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Redis的字符串类型的值是动态字符串SDS，可以修改的字符串长度。内部结构实现类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多分配1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。

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4. String 类型的应用场景

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字符串是最常用的数据类型，常见的使用场景有：

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  • 缓存：将查询结果缓存到字符串中，下次查询直接从Redis获取，提高系统性能。
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  • 计数器：Redis的字符串可以实现原子操作，常用于记录网页访问次数等计数功能。
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  • 分布式锁：利用Redis的SETNX命令实现分布式锁。
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  • 数据共享：可以将数据以字符串形式存储在Redis中，实现多个应用之间的数据共享。
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5. 简单字符串SDS

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SDS是Redis的默认字符串表示，它是Redis的基础数据结构，用于构建更复杂的数据结构如列表、哈希表等。SDS相比于C语言的字符串，提供了更高的效率和灵活性。

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SDS的数据结构包含三部分：

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  1. len：表示SDS的长度，即字符串的实际长度。
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  2. free：表示SDS未使用的空间长度。
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  3. buf[]：字节数组，用于存储实际的字符串数据，这个数组的长度是len+free+1，多出来的1是为了存储字符串的结束符'\0'。
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String的底层实现原理

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在Redis中，String类型的值就是一个SDS。当我们对String进行操作时，实际上就是在对SDS进行操作。

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  1. 当我们向String中添加数据时，Redis会先检查SDS的free是否足够，如果足够，就直接在buf中添加数据；如果不足，就需要对SDS进行扩容，扩容的策略是：如果SDS的长度小于1MB，那么扩容的长度就是当前长度的2倍；如果SDS的长度大于等于1MB，那么扩容的长度就是增加1MB。
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  2. 当我们从String中删除数据时，Redis并不会立即缩小SDS的空间，而是通过增加free的值来表示删除了数据。这是因为，如果频繁地进行内存的分配和释放，会导致内存碎片化，从而影响性能。当SDS的空间真的不够用时，Redis会自动进行内存的整理。
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  3. 当我们查询String的长度时，Redis可以直接返回SDS的len，这是一个O(1)的操作，非常快。
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三、列表 List

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1. List 简介

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Redis的List数据类型是一个由字符串组成的有序列表。列表中的每个字符串都被分配了一个新的索引，这个索引表示了这个字符串在列表中的位置。索引是零基的，这意味着第一个元素的索引是0，第二个元素的索引是1，以此类推。Redis的列表是双向的，这意味着你可以在列表的两端添加或删除元素。

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2. List 基本用法

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LPUSH mylist "World"-- 在列表的左侧添加一个或多个值nRPUSH mylist "Hello"-- 在列表的右侧添加一个或多个值nLRANGE mylist 0 -1-- 获取列表中的所有元素nLINDEX mylist 0-- 获取列表中指定位置的元素nLPOP mylist-- 移除并返回列表的第一个元素nRPOP mylist-- 移除并返回列表的最后一个元素nLLEN mylist-- 返回列表的长度
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3. Lists 实现原理

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Redis的List数据类型是通过双向链表实现的，这使得在列表的头部和尾部插入或删除元素的操作非常高效。然而，当你需要访问或者修改列表中间的元素时，性能就会下降，因为需要从头部或尾部开始遍历列表。

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4. List 的应用场景

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由于Redis的List数据类型提供了在列表两端进行操作的能力，因此它非常适合用于实现队列和栈，这两种数据结构在许多实际应用中都非常有用。

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例如，你可以使用Redis的List数据类型来实现一个消息队列，其中生产者将消息添加到列表的一端，消费者则从另一端取出消息。

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四、集合 Set

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1. Set 简介

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Redis的Set是字符串的无序集合。Set是通过哈希表实现的，所以添加、删除、查找的复杂度都是O(1)。Set中最大的成员数为 2^32 - 1 (大约40亿)。

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2. Set 基本用法

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SADD myset "Hello"-- 向集合添加一个或多个成员nSREM myset "Hello"-- 移除集合中一个或多个成员nSISMEMBER myset "Hello"-- 判断成员元素是否是集合的成员nSMEMBERS myset-- 返回集合中的所有成员nSCARD myset-- 返回集合的成员数nSUNION set1 set2-- 返回两个集合的并集nSINTER set1 set2-- 返回两个集合的交集nSDIFF set1 set2-- 返回两个集合的差集
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3. Set 实现原理

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Redis的SET数据类型是通过哈希表实现的，这使得添加、删除和查找等操作的时间复杂度都是O(1)。这种数据结构的优点是操作速度快，但是缺点是占用的内存比较大。

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4. Set 应用场景

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  1. 社交网络中的好友关系、粉丝关系：例如，求两个人的共同好友，第一个人关注的人中有多少是也被第二个人关注了，已知两个人，求他们共同关注的人。
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  2. 利用集合保存用户的属性标签，方便快速判断用户是否具有某个属性标签。
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  3. 利用集合的交集、并集、差集操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。
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五、有序集合 Sorted Set

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1. Sorted Set 简介

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Redis的Sorted SET是SET的升级版，它在SET的基础上增加了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按score进行有序排列。在Sorted SET中，元素是唯一的，但score可以重复。

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2. Sorted Set 基本用法

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ZADD myzset 1 "one"-- 向有序集合添加一个或多个成员，或者更新已存在成员的分数nZSCORE myzset "one"-- 返回有序集中，成员的分数值nZRANK myzset "one"-- 返回有序集合中指定成员的索引nZRANGE myzset 0 -1-- 通过索引区间返回有序集合成指定区间内的成员nZREM myzset "one"-- 移除有序集合中的一个或多个成员nZCARD myzset-- 获取有序集合的成员数nZCOUNT myzset min max-- 计算在有序集合中指定区间分数的成员数
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3. Sorted Set 实现原理

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Redis的Sorted SET数据类型是通过跳跃列表（Skip List）和哈希表（Hash Table）实现的。哈希表用于支持O(1)复杂度的元素查找，而跳跃列表则用于支持元素的有序排列和区间查找。

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  • 跳跃列表：跳跃列表是一种可以进行快速查找的数据结构，它通过在每个节点中维护多个指向其他节点的指针，从而使得查找的时间复杂度降低到了O(logN)。在Redis的有序集合中，跳跃列表主要用于元素的排序和区间查询。
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  • 哈希表：哈希表是一种可以进行快速插入和查找的数据结构，它通过一个哈希函数将元素映射到一个大的空间中，从而使得插入和查找的时间复杂度降低到了O(1)。在Redis的有序集合中，哈希表主要用于元素的快速查找和删除。
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当我们向有序集合中添加一个元素时，Redis会同时向跳跃列表和哈希表中添加这个元素。其中，跳跃列表按照元素的score进行排序，而哈希表则按照元素的值进行映射。

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当我们查询一个元素时，如果是按照score进行区间查询，Redis会使用跳跃列表；如果是按照元素的值进行查询，Redis会使用哈希表。

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当我们删除一个元素时，Redis会同时从跳跃列表和哈希表中删除这个元素。

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通过这种方式，Redis的有序集合既可以进行快速的插入和删除，也可以进行快速的排序和区间查询，从而满足了各种不同的需求。

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4. Sorted Set 应用场景

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  1. 排行榜应用：Sorted Set可以非常方便地实现排行榜，比如游戏的排行榜，网站的点击排行等。
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  2. 时间线和日志：Sorted Set的score可以用作时间戳，value可以用作日志内容。
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  3. 计数器：Sorted Set可以用来做各种计数器，比如微博的关注者数等。
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六、哈希表 Hash

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1. Hash 简介

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Redis的哈希类型是一个由键值对组成的无序散列表。哈希类型适合用于存储对象，其中键名对应字段名，键值对应字段值。

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2. Hash 的基本用法

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HSET myhash field1 "Hello"-- 设置哈希表中一个字段的值nHGET myhash field1-- 获取存储在哈希表中指定字段的值nHGETALL myhash-- 获取在哈希表中指定的所有字段和值nHDEL myhash field1-- 删除一个或多个哈希表字段nHEXISTS myhash field1-- 查看哈希表中，指定的字段是否存在nHLEN myhash-- 获取哈希表中字段的数量nHKEYS myhash-- 获取所有哈希表中的字段nHVALS myhash-- 获取哈希表中所有值
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3. Hash 的实现原理

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Redis的Hash数据类型是通过哈希表实现的，这使得添加、删除和查找等操作的时间复杂度都是O(1)。这种数据结构的优点是操作速度快，但是缺点是占用的内存比较大。

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4. Hash 的应用场景

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  1. 存储对象：哈希类型非常适合用于存储对象，比如用户的信息，商品的信息等。
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  2. 缓存系统：哈希类型可以用来做缓存，提高系统的性能。
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  3. 计数器：哈希类型也可以用来做各种计数器，比如网站的点击量等。
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七、Bitmap

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1. Bitmap 简介

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Redis并没有专门的Bitmap数据类型，但是它提供了一系列的位操作命令，使得我们可以把字符串当作Bitmap来使用。Bitmaps是一种特殊的数组，其中的每个元素只能存储0和1。例如，一个8位的Bitmap可以存储从0到255的整数。

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2. Bitmap 基本用法

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SETBIT mykey 7 1  -- 设置或清除指定偏移量上的位(bit)nGETBIT mykey 7  -- 获取指定偏移量上的位(bit)nBITCOUNT mykey  -- 计算给定字符串中被设置为 1 的位的数量nBITPOS mykey 1  -- 返回第一个值为 1 或 0 的二进制位的位置
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3. Bitmap 实现原理

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Redis的Bitmaps实际上就是字符串，它通过位操作命令来实现Bitmaps的功能。这种数据结构的优点是存储效率高，可以用来存储大量的二进制数据。

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4. Bitmap 应用场景

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  1. 用户行为分析：例如，可以用Bitmaps来记录用户的登录情况，每天用一个Bitmap，如果用户登录了，就把用户ID对应的位设置为1。
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  2. 统计在线用户数：可以用Bitmaps来记录每个用户的在线状态，然后用BITCOUNT命令就可以快速统计在线用户数。
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  3. 实现一些特殊的计数器：例如，可以用一个Bitmap来记录用户的签到情况，然后用BITCOUNT命令就可以快速统计用户的签到天数。
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八、其他

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1. HyperLogLog

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HyperLogLog是一种用于解决基数统计的算法，Redis从2.8.9版本开始增加了对HyperLogLog的支持。基数统计就是统计不同元素的数量。HyperLogLog的优点是，即使对数亿级别的数据进行基数统计，也只需要使用12KB的内存空间。

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PFADD mykey element1 element2-- 添加指定元素到 HyperLogLog 中nPFCOUNT mykey-- 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值nPFMERGE destkey sourcekey1 [sourcekey2]-- 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog
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2. 地理空间索引（Geo）

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Redis的地理空间索引功能是通过zset实现的，它可以存储经度、纬度、名称，然后对这些信息进行各种地理空间操作。

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GEOADD mykey longitude latitude member-- 将给定的空间元素（纬度、经度、名字）添加到指定的键里面nGEODIST mykey member1 member2-- 返回两个给定位置之间的距离nGEOPOS mykey member-- 返回指定位置元素的位置（经度和纬度）nGEORADIUS mykey longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count]-- 查询指定半径内的位置元素
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3. Streams

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Redis 5.0引入了新的数据类型Streams，它是一个持久化的日志系统，每个条目都包含一个ID和一组键值对。Streams主要用于消息队列的场景，比如Kafka。

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XADD mykey ID field1 value1 [field2 value2]-- 在stream里添加条目nXRANGE mykey start end [COUNT count]-- 返回ID在指定范围内的条目nXREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key1 key2-- 从stream里读取条目
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最后更新于 2024-05-22