Redis补充（数据类型以及使用场景）
2022-09-22 22:46:53

之前对Redis写了很多文章了。其中Redis（二）介绍了数据类型和操作。

这篇文章作为补充，并且侧重于是介绍一下每一种类型的使用场景

具体操作这里就不一一列举了。可以查看或之前的博客或者去菜鸟网

规范

实际中如何给Key命名？

  • 以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:id
  • 控制key的长度不能太长
  • 不要包含特殊字符：换行、双引号、空格等

Value不能太大

非字符串的bigkey，不要使用del删除，使用hscan、sscan、zscan方式渐进式删除，同时要注意防止bigkey过期时间自动删除问题(例如一个200万的zset设置1小时过期，会触发del操作，造成阻塞，Redis4.0支持了异步del）

举例（这是hash类型）：

1
hmset user:1 name tom age 19 favor football

尽量均匀的设置过期时间

更多参考此博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/92633604

strings

结构：简单的Key-Value形式，Value是一个字符串

场景：

String是最基本、常用的数据类型

  • 可以用来存储普通的、JSON等形式的字符串数据
  • 假如数据正好是一个整数，那么你可以使用 incr命令让他进行原子自增，或decr原子自减【注意小数是不行的】

hash

结构：Value是一个类似Map的结构

容量：Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）

场景：hash类型非常适合用来存储对象类的数据，假如在String里存储一个JSON格式的字符串来保存对象，在存入、取出时还需要来回转换。而hash更加直接快速，还可以动态的添加或删除”字段名”,更加灵活

list

结构：

Redis中list的实现是一个双向链表，并不是数据。lpush rpush分别对应头插入和尾部插入。

同样我们也可以选择lpop rpop来进行头部移出，和尾部移出。这样list的也就相当于队列或者栈了

容量：一个列表最多可以包含 232 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)

场景：

  1. 消息队列

list类型的lpop和rpush（或者反过来，lpush和rpop）能实现队列的功能，故而可以用Redis的list类型实现简单的点对点的消息队列。不过我不推荐在实战中这么使用，因为现在已经有Kafka、NSQ、RabbitMQ等成熟的消息队列了，它们的功能已经很完善了，除非是为了更深入地理解消息队列，不然我觉得没必要去重复造轮子。

　2. 排行榜

list类型的lrange命令可以分页查看队列中的数据。可将每隔一段时间计算一次的排行榜存储在list类型中，如京东每日的手机销量排行、学校每次月考学生的成绩排名、斗鱼主播排名等

  1. 最新列表

　　list类型的lpush命令和lrange命令能实现最新列表的功能，每次通过lpush命令往列表里插入新的元素，然后通过lrange命令读取最新的元素列表，如朋友圈的点赞列表、评论列表。

　　但是，并不是所有的最新列表都能用list类型实现，因为对于频繁更新的列表，list类型的分页可能导致列表元素重复或漏掉，举个例子，当前列表里由表头到表尾依次有（E，D，C，B，A）五个元素，每页获取3个元素，用户第一次获取到（E，D，C）三个元素，然后表头新增了一个元素F，列表变成了（F，E，D，C，B，A），此时用户取第二页拿到（C，B，A），元素C重复了。只有不需要分页（比如每次都只取列表的前5个元素）或者更新频率低（比如每天凌晨更新一次）的列表才适合用list类型实现。对于需要分页并且会频繁更新的列表，需用使用有序集合sorted set类型实现。另外，需要通过时间范围查找的最新列表，list类型也实现不了，也需要通过有序集合sorted set类型实现，如以成交时间范围作为条件来查询的订单列表。

为何不直接使用sorted set？

对于排行榜和最新列表两种应用场景，list类型能做到的sorted set类型都能做到，list类型做不到的sorted set类型也能做到，那为什么还要使用list类型去实现排行榜或最新列表呢，直接用sorted set类型不是更好吗？原因是sorted set类型占用的内存容量是list类型的数倍之多，对于列表数量不多的情况，可以用sorted set类型来实现，比如上文中举例的打擂金曲排行榜，每天全国只有一份，两种数据类型的内存容量差距可以忽略不计，但是如果要实现某首歌曲的翻唱作品地区排行榜，数百万的歌曲，300多个地区，会产生数量庞大的榜单，或者数量更加庞大的朋友圈点赞列表，就需要慎重地考虑容量的问题了

set

结构：

  • 是一个无序、不重复集合。若添加了一个重复的元素，则反回0（失败）
  • 提供了多个set之间的聚合运算：如何求交集、并集、差集等
  • 集合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)。

容量：集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)

使用场景：

  1. 好友/关注/粉丝/感兴趣的人集合

　　set类型唯一的特点使得其适合用于存储好友/关注/粉丝/感兴趣的人集合，集合中的元素数量可能很多，每次全部取出来成本不小，set类型提供了一些很实用的命令用于直接操作这些集合，如

　　　a. sinter命令可以获得A和B两个用户的共同好友

　　 b. sismember命令可以判断A是否是B的好友

　　c. scard命令可以获取好友数量

　　d. 关注时，smove命令可以将B从A的粉丝集合转移到A的好友集合

​ f. sdiff 返回第一个集合与其他集合之间的差异。

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#将ABCD存入集合 set1 中
127.0.0.1:6379> sadd set1 A B C D
(integer) 4
#将BD存入集合 set1 中
127.0.0.1:6379> sadd set2 B D
(integer) 2
#求set1 set2交集
127.0.0.1:6379> sinter set1 set2
1) "D"
2) "B"
#---
#Redis Sdiff 命令返回第一个集合与其他集合之间的差异，
#也可以认为说第一个集合中独有的元素。不存在的集合 key 将视为空集
#---
#求set1 与 set2的差集
127.0.0.1:6379> sdiff set1 set2
1) "A"
2) "C"
#求set2 与 set1的差集
127.0.0.1:6379> sdiff set2 set1
(empty list or set)
#判断A 是否在结合set1中
127.0.0.1:6379> sismember set1 A
(integer) 1

　　需要注意的是，如果你用的是Redis Cluster集群，对于sinter、smove这种操作多个key的命令，要求这两个key必须存储在同一个slot（槽位）中，否则会报出 (error) CROSSSLOT Keys in request don’t hash to the same slot 错误。Redis Cluster一共有16384个slot，每个key都是通过哈希算法CRC16(key)获取数值哈希，再模16384来定位slot的。要使得两个key处于同一slot，除了两个key一模一样，还有没有别的方法呢？答案是肯定的，Redis提供了一种Hash Tag的功能，在key中使用{}括起key中的一部分，在进行 CRC16(key) mod 16384 的过程中，只会对{}内的字符串计算，例如friend_set:{123456}和fans_set:{123456}，分别表示用户123456的好友集合和粉丝集合，在定位slot时，只对{}内的123456进行计算，所以这两个集合肯定是在同一个slot内的，当用户123456关注某个粉丝时，就可以通过smove命令将这个粉丝从用户123456的粉丝集合移动到好友集合。相比于通过srem命令先将这个粉丝从粉丝集合中删除，再通过sadd命令将这个粉丝加到好友集合，smove命令的优势是它是原子性的，不会出现这个粉丝从粉丝集合中被删除，却没有加到好友集合的情况。然而，对于通过sinter获取共同好友而言，Hash Tag则无能为力，例如，要用sinter去获取用户123456和456789两个用户的共同好友，除非我们将key定义为{friend_set}:123456和{friend_set}:456789，否则不能保证两个key会处于同一个slot，但是如果真这样做的话，所有用户的好友集合都会堆积在同一个slot中，数据分布会严重不均匀，不可取，所以，****在实战中**使用Redis Cluster时，sinter这个命令其实是不适合作用于两个不同用户对应的集合的**（同理其它操作多个key的命令）。

　2. 随机展示

　　通常，app首页的展示区域有限，但是又不能总是展示固定的内容，一种做法是先确定一批需要展示的内容，再从中随机获取。如下图所示，酷狗音乐K歌擂台赛当日的打擂歌曲共29首，首页随机展示5首；昨日打擂金曲共200首，首页随机展示30首。

　　set类型适合存放所有需要展示的内容，而srandmember命令则可以从中随机获取几个。

　3. 黑名单/白名单

　　经常有业务出于安全性方面的考虑，需要设置用户黑名单、ip黑名单、设备黑名单等，set类型适合存储这些黑名单数据，sismember命令可用于判断用户、ip、设备是否处于黑名单之中。

sorted set

与set一样是一个不重复的集合。区别是集合中每一个成员都会有一个分数。

  • 不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数
  • redis 正是通过分数来为sorted set集合中的成员进行从小到大的排序。
  • 有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复
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#向zset1集合中 存入三个成员
127.0.0.1:6379> zadd zset1 100 xiaoming 50 red 10.6 green
(integer) 3
#查询0-2索引范围的数据 默认正序：从小到大
127.0.0.1:6379> zrange zset1 0 2
1) "green"
2) "red"
3) "xiaoming"
#查询0-2索引范围的数据，倒叙 revrange-> reverse range
127.0.0.1:6379> zrevrange zset1 0 2
1) "xiaoming"
2) "red"
3) "green"
#查询某个成员的分数
127.0.0.1:6379> zscore zset1  green
"10.6"

使用场景：

带分数的排名：比如商品销量排名，游戏玩家积分排名等等

bitmap

位图：当做是一个bit数组，我们向每一位来set设置0或1，也可以get

场景：

  • 设置用户在线状态，所有用户用一个key，用户id作为offset
  • 用户签到情况，每一个用户作为一个bitmap的key

hyperLoglog

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

什么是基数?

比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

geo

GEO即地址信息定位
可以用来存储经纬度，计算两地距离，范围计算等

参考资料:

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