Redis和其数据类型上手

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Redis简介

Redis:REmote DIctionary Server(远程字典服务器)。

Redis 是一个全开源免费（BSD许可）的，内存中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。一般作为一个高性能的(key/value)分布式库，基于内存运行并支持持久化的NoSQL数据库，是当前最热门的NoSql数据库之一,也被人们称为数据结构服务器

Redis 介绍

​ redis是一个开源的、使用C语言编写的、支持网络交互的、可基于内存也可持久化的Key-Value数据库。

​ redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步，所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务器。

​ Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。

​ Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

​ redis的官网地址，非常好记，是redis.io。（域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地）目前，Vmware在资助着redis项目的开发和维护

​ Redis的所有数据都是保存在内存中，然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”)；也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。这就是redis提供的两种持久化的方式，RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。

Redis 特点

Redis是一个开源，先进的key-value存储，并用于构建高性能，可扩展的Web应用程序的完美解决方案。

Redis从它的许多竞争继承来的三个主要特点：

• Redis数据库完全在内存中，使用磁盘仅用于持久性。

• 相比许多键值数据存储，Redis拥有一套较为丰富的数据类型。

• Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器。

Redis 优势

• 异常快速：Redis的速度非常快，每秒能执行约11万集合，每秒约81000+条记录。SET操作每秒钟 110000 次，GET操作每秒钟 81000 次，网站一般使用Redis作为缓存服务器。
• 支持丰富的数据类型：Redis支持大多数开发人员已经知道像列表，集合，有序集合，散列数据类型。这使得它非常容易解决各种各样的问题，因为我们知道哪些问题是可以处理通过它的数据类型更好。
• 操作都是原子性：所有Redis操作是原子的，这保证了如果两个客户端同时访问的Redis服务器将获得更新后的值。
• MultiUtility工具：Redis是一个多功能实用工具，可以在很多如：缓存，消息传递队列中使用（Redis原生支持发布/订阅），在应用程序中，如：Web应用程序会话，网站页面点击数等任何短暂的数据；

redis使用场景

• 取最新N个数据的操作
• 排行榜应用,取TOP N 操作
• 需要精确设定过期时间的应用
• 定时器、计数器应用
• Uniq操作,获取某段时间所有数据排重值
• 实时系统,反垃圾系统
• Pub/Sub构建实时消息系统
• 构建队列系统
• 缓存

安装

$ wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.6.tar.gz
$ tar xzf redis-5.0.6.tar.gz
$ cd redis-5.0.6
$ make

新版本的编译文件在src中（之前在bin目录），启动server

$ src/redis-server

启动客户端

$ src/redis-cli
redis> set foo bar
OK
redis> get foo
"bar"

Redis数据类型操作手册

String（字符串）

string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。

string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。

Redis 的字符串是动态字符串，是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于 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，如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间 capacity 一般要高于实际字符串长度 len。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，扩容时一次只会多扩 1M 的空间。需要注意的是字符串最大长度为 512M。

Hash（字典）

Redis hash 是一个键值对集合。KV模式不变，但V是一个键值对。

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。

Redis 的字典相当于 Java 语言里面的 HashMap，它是无序字典， 内部实现结构上同 Java 的 HashMap 也是一致的，同样的数组 + 链表二维结构。第一维 hash 的数组位置碰撞时，就会将碰撞的元素使用链表串接起来。

List（列表）

Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素导列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

它的底层实际是个链表，

Redis 的列表相当于 Java 语言里面的 LinkedList，注意它是链表而不是数组。这意味着 list 的插入和删除操作非常快，时间复杂度为 O(1)，但是索引定位很慢，时间复杂度为 O(n)

Redis 的列表结构常用来做异步队列使用。将需要延后处理的任务结构体序列化成字符串塞进 Redis 的列表，另一个线程从这个列表中轮询数据进行处理

右边进左边出：队列

> rpush books python java golang
(integer) 3
\> llen books
(integer) 3
\> lpop books
"python"
\> lpop books
"java"
\> lpop books
"golang"
\> lpop books
(nil)

右边进右边出：栈

> rpush books python java golang
(integer) 3
\> rpop books
"golang"
\> rpop books
"java"
\> rpop books
"python"
\> rpop books
(nil)

Set（集合）

Redis的Set是string类型的无序集合。它是通过HashTable实现的， 相当于 Java 语言里面的 HashSet，它内部的键值对是无序的唯一的。它的内部实现相当于一个特殊的字典，字典中所有的 value 都是一个值NULL。

zset(sorted set：有序集合)

Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。

redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

它类似于 Java 的 SortedSet 和 HashMap 的结合体，一方面它是一个 set，保证了内部 value 的唯一性，另一方面它可以给每个 value 赋予一个 score，代表这个 value 的排序权重。它的内部实现用的是一种叫做「跳跃列表」的数据结构。

redis常见数据类型查阅：

• Redis命令参考
• Redis命令中心

Key（键）常用命令

String （字符串）常用命令

☆☆位图：

​ String命令中包含了一种特殊的操作，直接操作bit，某些特殊场景下，会节省存储空间。可以在存取bool型数据的场景使用，比如存取用户男女比例，用户某一段日期签到记录，

​ 在我们平时开发过程中，会有一些 bool 型数据需要存取，比如用户一年的签到记录，签了是 1，没签是 0，要记录 365 天。如果使用普通的 key/value，每个用户要记录 365 个，当用户上亿的时候，需要的存储空间是惊人的。

为了解决这个问题，Redis 提供了位图数据结构，这样每天的签到记录只占据一个位，365 天就是 365 个位，46 个字节 (一个稍长一点的字符串) 就可以完全容纳下，这就大大节约了存储空间。

位图不是特殊的数据结构，它的内容其实就是普通的字符串，也就是 byte 数组。我们可以使用普通的 get/set 直接获取和设置整个位图的内容，也可以使用位图操作 getbit/setbit 等将 byte 数组看成「位数组」来处理

Redis 的位数组是自动扩展，如果设置了某个偏移位置超出了现有的内容范围，就会自动将位数组进行零扩充。

接下来我们使用 redis-cli 设置第一个字符，也就是位数组的前 8 位，我们只需要设置值为 1 的位，如上图所示，h 字符只有 1/2/4 位需要设置，e 字符只有 9/10/13/15 位需要设置。值得注意的是位数组的顺序和字符的位顺序是相反的。

127.0.0.1:6379> setbit s 1 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit s 2 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit s 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit s 9 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit s 10 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit s 13 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit s 15 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get s
"he"

上面这个例子可以理解为「零存整取」，同样我们还也可以「零存零取」，「整存零取」。「零存」就是使用 setbit 对位值进行逐个设置，「整存」就是使用字符串一次性填充所有位数组，覆盖掉旧值。

bitcount和bitop, bitpos,bitfield 都是操作位图的指令。

List（列表）常用命令

Hash（哈希表）常用命令

Set（集合）常用命令

SortedSet（有序集合）常用命令

HyperLogLog

Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。

场景：可以用来统计站点的UV...

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。但是会有误差。

public class JedisTest {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
jedis.pfadd("codehole", "user" + i);
}
long total = jedis.pfcount("codehole");
System.out.printf("%d %d\n", 100000, total);
jedis.close();
}
}

HyperLogLog图解

redis的所有指令

各指令介绍