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Redis简介和数据结构

约 1647 字大约 5 分钟

Redis

2020-08-23

什么是 Redis

Redis 是 Remote Dictionary Service （远程字典服务）的简称，是一个开源的、使用内存存储数据的中间件。通常用作于内存数据库、缓存、消息中间件、分布式锁。

Redis 用于缓存比较多。我在公司接触过的几个项目中无一不是把 Redis 当缓存用，引入 Redis 的原因也很简单：有些数据是频繁查询但不经常更新的，这样的数据可以丢一份在 Redis 里，当查询请求进来时，直接从 Redis 里读取，这样就减轻了数据库的压力。在并发高的场景下非常有用。

Redis 的 持久化机制（Persistence）

Redis 是在内存中运行的，一旦断电或重启，数据就会丢失。

Redis 有 RDB（快照模式）机制，每隔一段时间，Redis 就会快照内存里的所有数据，存成一个文件。也有AOF（追加日志）机制，每次执行写入命令时，Redis 都会做日志记录。

实际生产中，我们通常会将 RDB 和 AOF 结合起来使用。

Redis 的五种基本数据结构

字典服务的本质是 key-value 存储，我们给 Redis 一个 key，他返回一个 value 给我们，就这么简单。只不过说， Redis 的 value 可以是不同的数据结构，它可能是字符串，可能是链表，也可能是哈希表。

Redis 的所有数据类型可参考官方文档：Redis data types，下面简述常见的5种基本类型。

Strings

string存储字符数组，是一个动态的字符串，类似于Java的 ArrayList<Char>。常见的用法是把对象用 Json 序列化为字符串（又想起那句，Web开发的本质是拼接字符串），再丢到 Redis 进去。查询的时候从 Redis 取出，再反序列化为对象。

// 这里使用 fastjson 序列化和反序列化对象
User user = ...
String userStr = JSON.toJSONString(user);
redisClient.set("user"，userStr);

String u = redisClient.get("user");
User user = JSON.parseObject(u, User.class);

在字符较少时，string会预留空间减少内存的频繁分配，小于1MB时，扩容是加倍现有空间（256KB -> 512KB），大于1M时，每次扩容增加1MB空间（3MB -> 4MB）。单个string最大支持512MB。

Lists

list 是双端链表，类似于 Java 的 LinkedList<String>。提供了 rpush、lpush、lpop、rpop 等操作方式，可用作队列或栈。操作 List 时，第一个字母 l 或 r 指定了要从左边还是右边开始读取。

books

Redis 的 list 常用来做异步队列。将后续需要处理的数据序列化为字符串丢进列表，随后，另一个线程遍历列表依次读取数据进行处理。

Lists 常见的场景有缓存用户的浏览历史记录、简单的消息队列等。

list 的写入：

> rpush books python java cpp

list 的读取：

# 获取list下标为1的内容，需要遍历列表，越往后越慢，O(n)慎用
> lindex books 1

# 获取所有元素，需要遍历列表，O(n)慎用
> lrange books 0 -1

# 保留下标为 1 到下标为 -1 之间的元素，O(n)慎用
> ltrim books 1 -1

# 获取长度
> llen books

list 的删除

# 删除books队列最右边一个元素
> rpop books

事实上，list不是简单的 Linkedlist，当元素较少的时候，Redis 会用连续的内存存储元素，这个结构称为 ziplist（压缩列表）。当元素变大后，再起一个 ziplist，两个 ziplist 之间串起来，这样的结构称为 quicklist。quicklist 既满足快速插入删除性能，又不会有太大空间冗余。

Redis 7.0 之后，ziplist 被称为 listpack（紧凑列表）

quicklist

Hashes

hash 类似于 Java 的 HashMap<String,String>，value只可以存储 string 。

hash

Java HashMap 的 rehash 需要一次完成， map 很大时比较耗时，而 Redis hash 的 rehash 是 渐进式 的。rehash 时会保留新旧两个 hash 结构，后续慢慢将旧hash一点点搬迁到新hash。

常见的场景是存储用户信息（姓名、年龄、头像等），当你只想修改用户的“年龄”时，不需要把整个用户信息都取出来，直接定位到“年龄”字段修改即可。

# 存
> hset book_1 name "一往无前"
> hset book_1 author "范海涛"
> hset book_1 category "传记"

# 取
> hget book_1 name
"一往无前"

Sets

set 类似于 Java 的 HashSet<String>，同样也是只能存储 string，set保证了里面存储的内容没有重复。内部实现相当于一个特殊的 hash，只不过只有 key，所有 value 都是 null。如果存入的 key 已经存在，将忽略本次存入。

利用 Sets 集合的交集，可以快速计算社交关系（你和我的共同好友）。

# 存 第一个参数是集合名称，第二个参数是往集合内添加的内容
> SADD bikes:racing:france bike:1

# 删
> SREM bikes:racing:france bike:1

# 是否存在
> SISMEMBER bikes:racing:usa bike:1

# 删除集合
> DEL bikes:racing:france

Zsets（Sorted sets）

Zset 就是一种有权重的 set 。类似于 Java 的 SortSet<String> 和 HashMap<String,String> 的结合体，其本质是一个 set， 但同时还为 set 里的每一个元素维护了一个 score 权重值，用来排序。

底层是用 哈希表 + 跳跃表 的数据结构实现。哈希表用于快速定位，跳跃表用于高效排序和范围查询。

跳跃表是链表的升级，普通的链表只能一级一级往后查找，跳跃表通过建立多级索引，实现跳跃查找。跳跃表相较于树查找，优点在于方便范围查询。

zset

ZSet 的应用场景可以是粉丝列表，value 是 user_id， score 是关注时间，这样我们就可以将某用户的粉丝列表按关注时间排序展示出来了。或者是考生成绩， value 是 学生ID， score 是成绩，这样就可以按成绩排序了。

Zset 还能用在游戏积分排行榜、微博热搜榜、音乐播放量排行榜。

# 存
> zadd winners 98.5 "Jerry"
> zadd winners 95.0 "Calm"
> zadd winners 89 "Mary"

# 范围取
> zrange 0 -1
> zreverange 0 -1

通用规则

五种基本数据结构中，除 string 外，剩下的都是容器型结构。他们遵循两个规则：

  1. create if not exists：如果容器不存在，那就创建一个
  2. drop if no elements：如果容器没有元素了，那就销毁，释放内存

参考：

  • redis.io
  • 《Redis 深度历险》 钱文品
贡献者: jerrysheh