redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)

介绍Redis一共有几种数据类型?(注意是数据类型不是数据结构)一共是八种,String、Hash、Set、List、Zset、Hyperloglog、Geo、Streams。1、为什么要把数据放在内

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redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)

介绍

Redis一共有几种数据类型?(注意是数据类型不是数据结构)

一共是八种,String、Hash、Set、List、Zset、Hyperloglog、Geo、Streams。

1、为什么要把数据放在内存中?

内存的速度更快,10W QPS减少计算的时间,减轻数据库压力

2、如果是用内存的数据结构作为缓存,为什么不用HashMap或者Memcached?

更丰富的数据类型支持多种编程语言功能丰富:持久化机制、内存淘汰策略、事务、发布订阅、pipeline、LUA支持集群、分布式

3、Memcached和redis的区别是什么?

Memcached只能存储KV、没有持久化机制、不支持主从复制、是多线程的。

Reids默认有16个库(0-15),可以在配置文件redis.conf中修改。

databases 16

Redis Key的最大长度限制是512M,值得限制不同,有的是用长度限制的,有的是用个数限制的。

String介绍

最基本也是最常用的数据类型就是String。get和set命令就是String的操作命令,Redis的字符串被叫做二进制安全的字符串(Binary-safe strings)。

String可以存储三种类型,INT(整数)、float(单精度浮点数)、string(字符串)。

操作命令

下面是它的一些操作命令

# 存值(如果对同一个key set多次会直接覆盖旧值)set jack 2673# 取值get jack# 查看所有键keys *# 获取键总数(生产环境数据量大,慎用)dbsize# 查看键是否存在exists jack# 删除键del jack tonny# 重命名键rename jack tonny# 查看类型type jack # 获取指定范围的字符getrange jack 0 1# 获取值长度strlen jack# 字符串追加内容append jack good# 设置多个值(批量操作,原子性)mset jack 2673 tonny 2674# 获取多个值mget jack tonny# 设置值,如果key存在,则不成功setnx jack shuaige# 基于此实现分布式锁set key value [expiration EX seconds|PX milliseconds][NX|XX]# (整数)值递增(值不存在会得到1)incr jackincrby jack 100# (整数)值递减decr jackdecrby jack 100# 浮点数增量set mf 2.6incrbyfloat mf 7.3应用场景

1、缓存

String类型,这是最常用的,可以缓存一些热点数据,比如首页新闻,可以显著提升热点数据的访问速度,同时减轻DB压力。

2、分布式数据共享

String 类型,因为Redis是分布式的独立服务,可以在多个应用之间共享。

例如:分布式Session

<dependency> <groupId>org.springframework.session</groupId> <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId></dependency>

3、分布式锁

参考《介绍几种常见的分布式锁写法》

4、全局ID

INT类型,INCRBY,利用原子性

incrby userid 1000

(分表分库的场景,一次性拿一段)

5、计数器

INT类型,INCR方法

例如:文章的阅读量,微博点赞数,允许一定的延迟,先写入Redis再定时同步到数据库

6、限流

INT类型,INCR方法

以访问者的IP和其他信息作为key,访问一次增加一次计数,超过次数则返回false。

Hash介绍

现在有一张teacher表

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(1)

假设我们还是通过String类型存储的话,存储的时候就要把 Teacher 实体类进行序列化,然后作为 value 只存储进去;修改的时候,也需要把 value 先取出来进行反序列化,比如把年龄更改为21岁,然后再序列化,再存进去,十分的繁琐,增加开销。

我们需要单独获取、修改一个值,这时我们可以通过key分层的方式来实现,如下表:

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(2)

但是这样 key 会很多,key 也很长,占用空间,有没有更好的办法,这时候就用到我们的 Hash 类型,如下两张表所示:

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(3)

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(4)

这样也便于集中管理,划分的粒度不同,可以按照实际场景,key 的过期时间,灵活度考虑选取哪一种存储方式。

Hash用来存储多个无序的键值对,最大存储数量2^32-1(40亿左右)。

优点:

把所有相关的值聚集到一个Key中,节省内存空间只使用一个Key,减少Key冲突当需要批量获取值的时候,只需要使用一个命令,减少内存/IO/CPU的消耗

缺点:

Field不能单独设置过期时间需要考虑数据量分布的问题(field非常多的时候,无法分布到多个节点)操作命令# 设置、批量设置值hset h1 f 6hset h1 e 5hmset h1 a 1 b 2 c 3 d 4# 取值hget h1 a# 批量取值hmget h1 a b c d# 获取所有fieldhkeys h1# 获取所有field的值hvals h1# 返回哈希表中,所有的字段和值hgetall h1# 删除fieldhdel h1 a# 获取哈希表中字段的数量hlen h1应用场景

String可以做的事情,Hash都可以做。再补充一个场景,购物车:

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(5)

key:用户id;field:商品id;value:商品数量;

+1:hincr;

-1:hdecr;

删除:hincrby key field -1;

全选:hgetall;

商品数:hlen;

List介绍

存储有序的字符串(从左到右),元素可以重复,最大存储数量2^32-1(40亿左右)。

下面通过画图来演示一下入队列,出队列

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(6)

操作命令# 左推lpush queue alpush queue b c# 右推rpush queue d e# 左边移除并返回列表的第一个元素lpop queue# 右边移除并返回列表的第一个元素rpop queue# 通过索引获取列表中的元素lindex queue 0# 返回列表中指定区间内的元素lrange queue 0 -1应用场景

1、列表

例如用户的消息列表、网站的公告列表、活动列表、博客的文章列表、评论列表等,通过 LRANGE 取出一页,按顺序显示。

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(7)

2、队列/栈

List还可以当做分布式环境的队列/栈使用。

队列:先进先出,rpush 和 blpop

栈:先进后出,rpush 和 brpop

这里介绍两个阻塞的弹出操作:blpop/brpop,可以设置超时时间(单位:秒)。

blpop:blpop key1 timeout,移出并获取列表的第一个元素, 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。brpop:brpop key1 timeout,移出并获取列表的最后一个元素,如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。Set介绍

Set 存储 String 类型的无序集合,最大存储数量 2^32-1(40亿左右)。

如下图所示:

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(8)

操作命令# 添加一个或多个元素sadd myset a b c d e f g# 获取所有元素smembers myset# 统计元素个数scard myset# 随机获取一个元素srandmember myset# 随机弹出一个元素spop myset# 移除一个或者多个元素srem myset d e f# 查看元素是否存在sismember myset a# 获取差集sdiff set1 set2# 获取交集sinter set1 set2# 获取并集sunion set1 set2应用场景

1、抽奖

随机获取元素:spop myset

2、点赞、签到、打卡

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(9)

我们以微博举例子,假设这条微博的ID是t1001,用户ID是u6001,

用dianzan:t1001来维护t1001这条微博的所有点赞用户。

点赞了这条微博:sadd dianzan:t1001 u6001

取消点赞:srem dianzan:t1001 u6001

是否点赞:sismember dianzan:t1001 u6001

点赞的所有用户:smembers dianzan:t1001

点赞数:scard dianzan:t1001

比关系型数据库简单了许多。

3、商品标签

用 tags:i8001 来维护商品所有的标签。

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(10)

sadd tags:i8001 画面清晰细腻

sadd tags:i8001 真彩清晰显示屏

sadd tags:i8001 流畅至极

4、商品筛选

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(11)

华为P40上线了,支持民族品牌,加到各个标签中去。

sadd brand:huawei p40

sadd os:android p40

sadd screensize:6.0-6.24 p40

买的时候筛选,牌子是华为,操作系统是安卓,屏幕大小在6.0-6.24之间的,取交集:

sinter brand:huawei os:android screensize:6.0-6.24

ZSet介绍

sorted set 存储有序的元素。每个元素都有个 score,按照 score 从小到大排序。score 相同时,按照 key 的ASCII码排序。

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(12)

操作命令# 添加元素zadd myzset 10 java 20 php 30 ruby 40 cpp 50 python# 获取全部元素zrange myset 0 -1 withscoreszrevrange myzset 0 -1 withscores# 根据分数区间获取元素zrangebyscore myzset 20 30# 移除元素(也可以根据score rank删除)zrem myzset php cpp# 统计元素个数zcard myzset# 分值增加zincrby myzset 5 python# 根据分值min和max统计个数zcount myzset 20 60# 获取python排名zrank myzset python# 获取元素分数zscore myzset python应用场景

排行榜

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(13)

今天是2021年5月23号,建一个 key 为 hotSearch:20210523 的 zset。

放羊大叔这条新闻的id是n1234,每点击一下:zincrby hotSearch:20210523 1 n1234

获取热搜排行榜前十条:zrevrange hotSearch:20210523 0 10 withscores

袁老国士无双,一路走好,中华民族的儿女不会忘记您!

BitMaps介绍

BitMaps是在字符串类型上定义地位操作,一个字节由8个二进制位组成。如下图所示:

redis应用场景及实例(redis八种基本数据类型的应用场景)(14)

m的ASCII码是109,对应的二进制数据是0110 1101

操作命令# 设置字符串key为k1,value为micset k1 mic# 取k1的第七位,结果是0getbit k1 6# 取k1的第八位为0,此时的ASCII码是108,对应字母是lsetbit k1 7 0# 所以取出来值为licget k1# 统计二进制中1的个数,一共是12个bitcount k1# 获取第一个1或者0的位置bitpos k1 1bitpos k1 1应用场景BITOP AND destkey key [key …],对一个或多个key求逻辑并,并将结果保存到 destkey。BITOP OR destkey key [key …],对一个或多个key求逻辑或,并将结果保存到 destkey。BITOP XOR destkey key [key …],对一个或多个key求逻辑异或,并将结果保存到 destkey。BITOP NOT destkey key,对给定key求逻辑非,并将结果保存到 destkey。

连续七天在线用户

setbit firstday 0 1 //设置第一天uid是0的用户登录setbit firstday 1 0 //设置第一天uid是1的用户未登录setbit firstday 2 1 //设置第一天uid是2的用户登录…setbit secondday 0 0 //设置第二天uid是0的用户未登录setbit secondday 1 1 //设置第二天uid是1的用户登录setbit secondday 2 1 //设置第二天uid是2的用户登录… //以此类推

那么在算连续七天在线用户就是:

BITOP AND 7_both_online_users firstday secondday thirdday fourthday fifthday sixthday seventhday

还可以应用访问统计、在线用户统计等等。

Hyperloglog

Hyperloglog 提供了一种不太精确的基数统计方法,用来统计一个集合中不重复的元素个数,比如统计网站的UV,或者应用的日活、月活,存在一定的误差。

在 Redis 中实现的 Hyperloglog,只需要12k内存就能统计2^64个数据。

public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis(“39.103.144.86”, 6379); float size = 100000; for (int i = 0; i < size; i++) { jedis.pfadd(“hll”, “hll-” + i); } long total = jedis.pfcount(“hll”); System.out.println(String.format(“统计个数: %s”, total)); System.out.println(String.format(“正确率: %s”, (total / size))); System.out.println(String.format(“误差率: %s”, 1 – (total / size))); jedis.close(); }

源码在:com/xhj/jedis/HyperLogLogTest.java

Geo

现在有这样一个需求,获取半径1公里以内的门店,那么我们就要把门店的经纬度存起来,如果存在数据库的话,一个字段存经度,一个字段存维度,计算距离比较复杂。现在我们通过 Redis 的 Geo 存储十分方便。

# 存经纬度geoadd location 121.44531.213 shanghai# 取经纬度geopos location shanghai

可以增加地址位置信息、获取地址位置信息、计算两个位置的距离、获取指定范围内的地理位置集合等等。源码在:com/xhj/jedis/GeoTest.java

public static void main(String[] args) { Jedis jedis = new Jedis(“39.103.144.86”, 6379); Map<String, GeoCoordinate> geoMap = new HashMap<>(); GeoCoordinate coordinate = new GeoCoordinate(121.445, 31.213); geoMap.put(“shanghai”, coordinate); jedis.geoadd(“positions”, geoMap); System.out.println(jedis.geopos(“positions”, “shanghai”)); jedis.close(); }Streams

5.0推出的数据类型。支持多播的可持久化的消息队列,用于实现发布订阅功能,借鉴了Kafka的设计。

应用场景总结缓存—提升热点数据的访问速度共享数据—数据的存储和共享的问题全局ID—分布式全局ID的生成方案(分库分表)分布式锁—进程间共享数据的原子操作保证在线用户统计和计数队列、栈—跨进程的队列/栈消息队列—异步解耦的消息机制服务注册与发现—RPC通信机制的服务协调中心(Dubbo支持Redis)购物车新浪用户消息时间线抽奖逻辑(礼物、转发)点赞、签到、打卡商品标签用户(商品)关注(推荐)模型电商产品筛选排行榜

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