Cet article organisera et partagera avec vous certaines structures de données Redis courantes, ainsi que quelques instructions communes. J'espère qu'il sera utile à tout le monde !
Ceux qui ont une expérience Java devraient connaître certaines structures de données couramment utilisées, telles que les tableaux, les files d'attente, les piles, etc... Alors, quelle est la différence entre la structure de données de Redis et la structure de données de Java ? La réponse est oui. Si certains amis connaissent Map, ils savent qu'il existe une valeur Key et une valeur Value dans la Map. La structure des données de Redis est également comme celle-ci.
Structure de données Redis : String, List, Hash et Set ont tous une valeur Key et une valeur Value.
La valeur clé est le nom et la valeur valeur est les données. Ces deux éléments sont liés ensemble et une valeur clé correspond à une valeur valeur. Nous appelons cela une paire clé-valeur. [Recommandations associées :Tutoriel vidéo Redis]
Dans Redis, différentes commandes sont utilisées dans différents scénarios. Mais il n’est pas nécessaire de mémoriser toutes les commandes ? Non, vous devez simplement vous familiariser avec les commandes les plus couramment utilisées. Si vous devez utiliser des commandes moins couramment utilisées, vous pouvez consulter la documentation officielle. Voici quelques commandes couramment utilisées dans Redis.
1.# exists（判断key值是否存在）：如果存在返回1，反之返回0 例子： exists name(name为key) 2.# del（删除key）: 删除成功返回1，反之返回0 3.# type（判断key的类型） 4.ttl（查看key存活时间
Si vous souhaitez en savoir plus sur les commandes, vous pouvez accéder à la documentation chinoise pour interroger : http://www.redis.cn/
Le type de chaîne de chaîne est le plus basique data in Redis Type propose un large éventail de scénarios d'application dans Redis, et une clé correspond à une valeur.
La chaîne de Redis est une chaîne dynamique et une chaîne modifiable. Sa structure interne est similaire à ArrayList de Java, qui utilise un espace redondant pré-alloué pour réduire l'allocation de mémoire.
Le type String est binaire sûr, ce qui signifie que la chaîne de Redis peut contenir n'importe quelle donnée. Tels que : chiffres, chaînes, images, etc.
Scénarios d'application de type chaîne : code de vérification, compteur, soumission de commande répétée, informations de connexion de l'utilisateur, implémentation des détails du produit
1.# set/get 设置和获取key-value 注意中间一定要加空格 例子： set xxx(key) xxx(value) get xxx(key) 2.# mget/mset 批量设置或获取多个key的值 mset user:name jack user:age 2 mget user:name user:age 3.# incr incr对key对应的值进行加1操作，并返回新的值 incr video:uv:1 4. # incrby 将key对应的数字加increment.如果key不存在，操作之前，key就会被置为0 incrby video:uv:1 10 5.# setex 设置key对应字符串value，并且设置key在给定的seconds时间之后超时过期操作 setex code 20 778899 （设置一个key为code value为778899 20秒后过期）4 6. # setnx 将key设置值为value，如果存在该key那么什么都不做，如果不存在key那么等同于set命令 setnx name xdclass.net 7. # getset 设置key的值，并返回key旧的值 get name uuuuu （这时会返回xdclass.net，重新在get一下会获得重新设置的值uuuuu）
Remarque :valeur La longueur ne peut pas dépasser 512 Mo, suivez la convention de dénomination des clés : Nom de l'entreprise : Indiquez : ID (pas trop long, séparé par deux points)
Le langage C est non utilisé dans Redis Au lieu de représenter des chaînes traditionnelles, un type abstrait appelé Simple Dynamic String (SDS) est construit. Pourquoi Redis utilise-t-il son propre SDS construit au lieu d'utiliser directement String en langage C ? La raison est en fait très simple : il s’agit simplement d’améliorer les performances des opérations Redis.
Complexité constante pour obtenir la longueur de la chaîne : Si le langage C veut obtenir la longueur, il doit parcourir toute la chaîne. La complexité temporelle de l'obtention par SDS de la longueur de la chaîne SDS via l'attribut len est passée de O(N) à O(1), garantissant que l'obtention de la longueur de la chaîne ne deviendra pas un goulot d'étranglement en termes de performances pour Redis.
Réduire le nombre de réallocations de mémoire causées par les modifications : La réallocation de mémoire signifie que lors de la modification d'une chaîne, en raison d'un espace mémoire insuffisant ou excessif, une opération de réallocation de mémoire doit être effectuée. Cette opération impliquera de la mémoire, donc du temps. le coût est élevé, nous devrions donc essayer d’éviter autant que possible la réallocation de mémoire. Dans SDS, il existe deux attributs, len et free, et des stratégies d'optimisation peuvent être utilisées pour réduire le nombre de réallocations de mémoire.
Pour parler franchement, le type Liste est une liste chaînée,Après avoir inséré les éléments, ils sont disposés dans l'ordre, et la valeur peut être répétée, et le la valeur correspondante peut être obtenue via la valeur d'indice correspondante, les données peuvent être insérées et supprimées des deux côtés de la liste chaînée. Lors de l'insertion, si la clé n'existe pas, Redis créera une nouvelle liste chaînée pour la clé. En revanche, si tous les éléments de la liste chaînée sont supprimés, la clé sera également supprimée.
Scénarios d'application : file d'attente simple, dernière liste de commentaires, liste de classement en temps différé : calcul régulier de la liste de classement, telle que la liste des ventes quotidiennes de téléphones portables
1. # lpush 将一个或多个值插入到列表头部 lpush phone:rank:daily iphone6 2. # rpop 移除并获取列表的最后一个元素 rpor phone:rank:daily 3. # llen 获取列表长度 llen phone:rank:daily 4. # lrange 获取key对应的list的指定下标范围元素，其中0表示列表的第一个元素，-1表示获取列表的所有元素 lrange phone:rank:daily 0 -1 5. # rpush 在key对应的list尾部添加一个元素 rpush phone:rank:daily xiaodi 6. # lpop 从key对应的List的尾部删除一个元素，并返回该元素 lpop phone:rank:daily 7. # bropo 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 brpop phone:rank:daily 20 8. # lrem 移除元素 lrem phone:rank:daily 2 a
Nous avons découvert l'utilisation des commandes courantes de List. Examinons maintenant la structure sous-jacente de List.
List a deux méthodes d'implémentation
Liste chaînée compressée (ziplist) : Elle a été développée par Redis pour économiser de l'espace mémoire. Il s'agit d'une structure de données séquentielle composée de blocs de mémoire continus spécialement codés. Une liste compressée peut contenir de nombreux nœuds Any. , son objectif est la continuité de la mémoire !
双端链表：使用prev和next这两个指针，是可以从前向后也可以从后向前来实现lpush和rpush这些指令。因为是链表，所以也导致了lindex指令获取某个元素需要遍历链表才能获取得到。时间复杂度O(n)。
当列表的对象同时满足下述两个条件时，列表对象采用压缩链表编码：
（1）列表对象保存的所有元素长度都小于64个字节；
（2）列表元素所保存的元素个数小于512个
在Redis3.2之后，采用的是快速链表-quicklist。quicklist是一个双向链表，并且它还是一个有ziplist特性的双向链表，就是说quicklist每个节点都是ziplist。这个快速链表结合了两者的优点。
Redis中的Hash类型是一个String类型的field和value的映射表，Hash特别适合用于存储对象，Hash类似于Map结构。因为在Redis里，Hash又是另外的一种键值对结构，而Redis本身就是key-value类型，所以这个Hash结构是套在了Redis下的value里。
下面说说Hash的底层数据结构：
一种是ziplist，当存储的数据超过所配置的数量大小时就是转成Hashtable这种结构。这种转换会比较消耗性能，所以尽量少用这种转换操作。
另一种就是hashtable，这种结构的时间复杂度为O(1)，但是会比较消耗内存空间。
对于Hash在Redis中的应用场景：购物车、用户个人信息、商品详情的实现
1. # hset 设置key指定的哈希集指定字段的值 hset product:detail:1 title iphone11 2. # hget 返回key指定的哈希集中该字段所关联的值 hget product:detail:1 title 3. # hgetall 返回key指定的哈希集中所有的字段和值 hegetall product:detail:1 4. # hdel 从key指定的哈希集中移除指定的域 hdel product:detail:1 title 5. # hexists 返回hash里面的field是否存在 hexists product:detail:1 title (存在返回1，不存在返回0) 6. # hincrby 增加key指定的哈希集中的指定字段的数值，如果是-1则是递减 hincrby product:detail:1 key 1 （对key里的value值进行递增或递减） 7. # hmset 设置key指定的哈希集中指定字段的值 hmset product:detail:2 title xiaomi price 1000 stock 10 8. # hmget 返回key指定的哈希集中指定字段的值 hmget product:detail:2 title price
注意：每个Hash可以存储232-1键值对
Redis中的Set类型是一个集合，集合的概念是一堆不重复的组合。利用Redis提供的Set数据结构可以存储一些集合性的数据。因为Redis很友好的为集合提供了求集、并集、差集等操作( PS:不懂的同学可以问下以前的数学老师哦~哈哈哈哈)，那么就可以非常方便的实现共同关注、共同喜好等功能。对上面的集合操作，你还可以使用不同的命令选择奖结果返回给客户端还是存集合到一个新的集合中。
Redis中Set应用场景：去重、社交应用关注（粉丝，共同好友）、统计网站PV（UV、IP）大数据里面的用户画像标签集合
1. # sadd 添加一个或多个指定的元素到集合中，如果指定的元素已经在集合key中则忽略 sadd user:tags female sadd user:tags bmw 2. # scard 返回集合存储的key的基数（集合元素的数量） scard user:tags 3. # sdiff 返回的集合元素是第一个key集合与后面所有key集合的差集 sdiff user:tags:1 user:tags:2 4. # sinter 返回指定所有的集合的成员的交集 sinter user:tags:1 user:tags:2 5. # sismember 返回成员是否有存储的集合key的成员 sismember user:tags:1 bmw 6. # srem 在集合中移除指定的元素，如果指定元素不是key集合中的则忽略 srem user:tags:1 bmw 7. # sunion 返回给定的多个集合的并集所有的成员 sunion user:tags:1 user:tags:2
和Set相比，SortedSet是将Set中的元素增加了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按 score进行有序排序，比如存储一个存储班上同学成绩的SortedSet集合，该集合value可以设为同学的学号，然而score就可以是考试成绩。这样才插入数据的时候，就已经为数据进行了排序。另外，SortedSet还可以用来做带权重的队列。
应用场景：实时排行榜、优先级任务（队列）、朋友圈（文章）点赞-取消
跳跃表实则是一个链表，在传统的链表中想要查找一个元素就要从最原始的地方开始查找，直到查找到该元素。在跳跃表中呢，它会把链表进行抽层，抽层的时候会隔几个元素分为一个节点，抽层之后也是一条链表，节点会变少了。如下图所示，当要寻找元素78时，如果是寻常的链表就会从左往右挨个查询，这时查询了8次才能找带该元素。当使用跳跃表后，从第二层的开始出发，当查询到79这个节点时发现没有78，则返回到57这个节点再返回第一层去寻找该元素。
1.# zadd 向有序集合里添加一个或者多个成员，或者更新已存在成员的分数 zadd video:rank 90 springcloud zadd video:rank 80 springboot zadd video:rank 50 redis 2.# zcard 获取有序集合的成员数 zcard video:rank 3.# zcount 计算在有序集合中指定的区间分数的成员数 zcount video:rank 0 60 4.# zincrby 在有序集合中对指定成员的分数加上增量 zincrby video:rank 2 springcloud 5.# zrange 通过索引区间返回有序集合指定内的成员，成员位置分数按（从小到大排序） zrange voideo:rank 0 -1 zrange voideo:rank 0 -1 withscores(返回分数) 6.# zrevrange 通过索引集合中指定成员的排名，其中有序集合成员按score值递增（从大到小排序） zrevrange voideo:rank 0 -1 7.# zrevrank 返回有序集合中指定的成员排名，有序集合成员按分数递减（从大到小排序） zrevrank voideo:rank springcloud 8.# zrank 返回有序集key中成员member的排名，其中有序集成员按score值递增（从小到大排序） zrank voideo:rank 9.# zrem 移除有序集合中的一个或者多个成员 zrem voideo:rank redis 10.# zscore 返回有序集合中的成员分数值 zscore voideo:rank springcloud
好啦Redis的数据类型都整理好了，如果文章对你有帮助的话记得点点赞哈，可以的话也点点关注哦。求求各位大哥啦。
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