Redis知识

本文章仅用于本人学习笔记记录
来源《Redis深度历险》
微信：A20991212A（如本文档内容侵权了您的权益，请您通过微信联系到我）

Redis 安装

Docker 方式

# 拉取 redis 镜像
> docker pull redis
# 运行 redis 容器
> docker run --name myredis -d -p6379:6379 redis
# 执行容器中的 redis-cli，可以直接使用命令行操作 redis
> docker exec -it myredis redis-cli

直接安装方式

# mac
> brew install redis
# ubuntu
> apt-get install redis
# redhat
> yum install redis
# 运行客户端
> redis-cli

string (字符串)

Redis 所有的数据结构都是以唯一的 key 字符串作为名称，然后通过这个唯一 key 值来获取相应的 value 数据。

内部结构

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，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。

常用命令

单个操作

> set name codehole
OK
> get name
"codehole"
> exists name
(integer) 1
> del name
(integer) 1
> get name
(nil)

批量操作

可以批量对多个字符串进行读写，节省网络耗时开销。

> set name1 codehole
OK
> set name2 holycoder
OK
> mget name1 name2 name3 # 返回一个列表
1) "codehole"
2) "holycoder"
3) (nil)
> mset name1 boy name2 girl name3 unknown
> mget name1 name2 name3
1) "boy"
2) "girl"
3) "unknown"

过期和 set 命令

> set name codehole
> get name
"codehole"
> expire name 5  # 5s 后过期
...  # wait for 5s
> get name
(nil)

> setex name 5 codehole  # 5s 后过期，等价于 set+expire
> get name
"codehole"
... # wait for 5s
> get name
(nil)

> setnx name codehole  # 如果 name 不存在就执行 set 创建
(integer) 1
> get name
"codehole"
> setnx name holycoder
(integer) 0  # 因为 name 已经存在，所以 set 创建不成功
> get name
"codehole"  # 没有改变

计数

> set age 30
OK
> incr age
(integer) 31
> incrby age 5
(integer) 36
> incrby age -5
(integer) 31

list (列表)

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)。

当列表弹出了最后一个元素之后，该数据结构自动被删除，内存被回收。

常用命令

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)

慢操作

lindex 相当于 Java 链表的get(int index)方法，它需要对链表进行遍历，性能随着参数index增大而变差。

index 可以为负数，index=-1表示倒数第一个元素，同样index=-2表示倒数第二个元素。

ltrim 和字面上的含义不太一样，觉得它叫 lretain(保留) 更合适一些，因为 ltrim 跟的两个参数start_index和end_index定义了一个区间，在这个区间内的值，ltrim 要保留，区间之外统统砍掉。我们可以通过ltrim来实现一个定长的链表，这一点非常有用。

> rpush books python java golang
(integer) 3
> lindex books 1  # O(n) 慎用
"java"
> lrange books 0 -1  # 获取所有元素，O(n) 慎用
1) "python"
2) "java"
3) "golang"
> ltrim books 1 -1 # O(n) 慎用
OK
> lrange books 0 -1
1) "java"
2) "golang"
> ltrim books 1 0 # 这其实是清空了整个列表，因为区间范围长度为负
OK
> llen books
(integer) 0

内部结构

Redis 底层存储的还不是一个简单的 linkedlist，而是称之为快速链表 quicklist 的一个结构。

首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是 ziplist，也即是压缩列表。它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。当数据量比较多的时候才会改成 quicklist。因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间，而且会加重内存的碎片化。比如这个列表里存的只是 int 类型的数据，结构上还需要两个额外的指针 prev 和 next 。所以 Redis 将链表和 ziplist 结合起来组成了 quicklist。也就是将多个 ziplist 使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。

hash (字典)

Redis 的字典相当于 Java 语言里面的 HashMap，它是无序字典。

hash 结构也可以用来存储用户信息，不同于字符串一次性需要全部序列化整个对象，hash 可以对用户结构中的每个字段单独存储。这样当我们需要获取用户信息时可以进行部分获取。而以整个字符串的形式去保存用户信息的话就只能一次性全部读取，这样就会比较浪费网络流量。

常用命令

> hset books java "think in java"  # 命令行的字符串如果包含空格，要用引号括起来
(integer) 1
> hset books golang "concurrency in go"
(integer) 1
> hset books python "python cookbook"
(integer) 1
> hgetall books  # entries()，key 和 value 间隔出现
1) "java"
2) "think in java"
3) "golang"
4) "concurrency in go"
5) "python"
6) "python cookbook"
> hlen books
(integer) 3
> hget books java
"think in java"
> hset books golang "learning go programming"  # 因为是更新操作，所以返回 0
(integer) 0
> hget books golang
"learning go programming"
> hmset books java "effective java" python "learning python" golang "modern golang programming"  # 批量 set
OK

同字符串对象一样，hash 结构中的单个子 key 也可以进行计数，它对应的指令是 hincrby，和 incr 使用基本一样。

> hincrby user1 age 1
(integer) 25

内部结构

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。

不同的是，Redis 的字典的值只能是字符串，另外它们 rehash 的方式不一样，因为 Java 的 HashMap 在字典很大时，rehash 是个耗时的操作，需要一次性全部 rehash。Redis 为了高性能，不能堵塞服务，所以采用了渐进式 rehash 策略。

渐进式 rehash 会在 rehash 的同时，保留新旧两个 hash 结构，查询时会同时查询两个 hash 结构，然后在后续的定时任务中以及 hash 操作指令中，循序渐进地将旧 hash 的内容一点点迁移到新的 hash 结构中。当搬迁完成了，就会使用新的hash结构取而代之。

set (集合)

Redis 的集合相当于 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。

常用命令

> sadd books python
(integer) 1
> sadd books python  #  重复
(integer) 0
> sadd books java golang
(integer) 2
> smembers books  # 注意顺序，和插入的并不一致，因为 set 是无序的
1) "java"
2) "python"
3) "golang"
> sismember books java  # 查询某个 value 是否存在，相当于 contains(o)
(integer) 1
> sismember books rust
(integer) 0
> scard books  # 获取长度相当于 count()
(integer) 3
> spop books  # 弹出一个
"java"

内部结构

整数集合（IntSet）或字典（dict）。如果集合对象的所有元素都是整数值，并且保存元素小于 512 个时，底层将使用整数集合。否则用字典。

zset (有序集合)

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。

常用命令

> zadd books 9.0 "think in java"
(integer) 1
> zadd books 8.9 "java concurrency"
(integer) 1
> zadd books 8.6 "java cookbook"
(integer) 1
> zrange books 0 -1  # 按 score 排序列出，参数区间为排名范围
1) "java cookbook"
2) "java concurrency"
3) "think in java"
> zrevrange books 0 -1  # 按 score 逆序列出，参数区间为排名范围
1) "think in java"
2) "java concurrency"
3) "java cookbook"
> zcard books  # 相当于 count()
(integer) 3
> zscore books "java concurrency"  # 获取指定 value 的 score
"8.9000000000000004"  # 内部 score 使用 double 类型进行存储，所以存在小数点精度问题
> zrank books "java concurrency"  # 排名
(integer) 1
> zrangebyscore books 0 8.91  # 根据分值区间遍历 zset
1) "java cookbook"
2) "java concurrency"
> zrangebyscore books -inf 8.91 withscores # 根据分值区间 (-∞, 8.91] 遍历 zset，同时返回分值。inf 代表 infinite，无穷大的意思。
1) "java cookbook"
2) "8.5999999999999996"
3) "java concurrency"
4) "8.9000000000000004"
> zrem books "java concurrency"  # 删除 value
(integer) 1
> zrange books 0 -1
1) "java cookbook"
2) "think in java"

内部结构

zset 内部的排序功能是通过「跳跃列表」数据结构来实现的，它的结构非常特殊，也比较复杂。

请百度跳跃表

容器型数据结构的通用规则

list/set/hash/zset 这四种数据结构是容器型数据结构，它们共享下面两条通用规则：

create if not exists

如果容器不存在，那就创建一个，再进行操作。比如 rpush 操作刚开始是没有列表的，Redis 就会自动创建一个，然后再 rpush 进去新元素。

drop if no elements

如果容器里元素没有了，那么立即删除元素，释放内存。这意味着 lpop 操作到最后一个元素，列表就消失了。

总结

string 类型

常规 KV 结构，其中 V 可以是 string 或 number 类型。

容量：string 的一个 key 最大能存 512MB。

底层：动态字符串（SDS）。

应用场景：

• 简单值缓存：token，验证码。
• 计数器：登录错误次数计数，产品库存。

hash 类型

hash 是一个的键值对集合，其中 V 相当于一个 HashMap，适用于存储对象数据。

容量：hash 的一个 key 最大可以存储 2^32 -1 个键值对（40 多亿）。

底层：字典（dict）。

应用场景：对象信息，如用户信息，产品信息。

list 类型

list 是有序列表，它可以压入头部和尾部，也可以弹出头部和尾部。

容量：list最多可存储 2^32 - 1 个元素元素（40 多亿）。

底层：快速列表（QuickList）。如果列表元素较少，则会使用一块连续的内存空间，即压缩列表。如果列表元素较多，则会使用快速列表，其原理就是双向链表+压缩列表。

应用场景：微博的关注列表，粉丝列表，消息列表

set 类型

set 是无序集合，其中 value 相当于 HashSet。适用于数据去重、排重、交集，并集，差集等场景。

容量：集合中最多可以存储 2^32 - 1 个元素元素（40 多亿）。

底层：整数集合（IntSet）或字典（dict）。如果集合对象的所有元素都是整数值，并且保存元素小于 512 个时，底层将使用整数集合。否则用字典。

应用场景：共同爱好等。

zset 类型

zset 是排序集合，其中 value 相当于 TreeSet。适用场景和 set 相似，但数据是有序的。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。

容量：集合中最多可以存储 2^32 - 1 个元素元素（40 多亿）。

底层：压缩列表或字典+跳跃表。如果元素少于 128 个，且每个元素长度小于 64 字节，使用压缩列表。否则用字典+跳跃表。

应用场景：金额最多的前几位。