Redis从入门到精通（二：数据类型）

数据存储类型介绍

Redis 数据类型（5种常用）

• string
• hash
• list
• set
• sorted_set/zset（应用性较低）

redis 数据存储格式

• redis 自身是一个 Map，其中所有的数据都是采用 key : value 的形式存储
• 数据类型指的是存储的数据的类型，也就是 value 部分的类型，key 部分永远都是字符串

 

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string

string 类型

• 存储的数据：单个数据，最简单的数据存储类型，也是最常用的数据存储类型
• 存储数据的格式：一个存储空间保存一个数据
• 存储内容：通常使用字符串，如果字符串以整数的形式展示，可以作为数字操作使用

string 类型数据的基本操作

添加/修改数据

set key value

获取数据

get key

删除数据

del key

判定性添加数据

setnx key value

添加/修改多个数据

mset key1 value1 key2 value2 …

获取多个数据

mget key1 key2 …

获取数据字符个数（字符串长度）

strlen key

追加信息到原始信息后部（如果原始信息存在就追加，否则新建）

append key value

单数据操作和多数据操作怎么选择效率高呢？比方说有三条数据的操作，我们对比一下

单条操作的总时间=6*通信时间（3个来回）+3*redis内部操作时间

多指令操作总时间=2*通信时间（1个来回）+3*redis内部操作时间

string 类型数据的扩展操作

设置 数值数据 增加指定范围的值

incr key       #+1

incrby key increment   #+制定的数值

incrbyfloat key increment

设置数值数据减少指定范围的值

decr key

decrby key increment

设置数据具有指定的生命周期

setex key seconds value

psetex key milliseconds value

string 类型数据操作的注意事项

1. 数据操作不成功的反馈与数据正常操作之间的差异

        在setnx中表示运行结果是否成功：

                (integer) 0 → false     失败

                (integer) 1 → true       成功

        表示运行结果值：

                 (integer) 3 → 3      3个

                 (integer) 1 → 1       1个

2. 数据未获取到时，对应的数据为（nil），等同于null

3. 数据最大存储量：512MB

4. string在redis内部存储默认就是一个字符串，当遇到增减类操作incr，decr时会转成数值型进行计算

5. 按数值进行操作的数据，如果原始数据不能转成数值，或超越了redis 数值上限范围，将报错

9223372036854775807（java中Long型数据最大值，Long.MAX_VALUE）

6. redis所有的操作都是原子性的，采用单线程处理所有业务，命令是一个一个执行的，因此无需考虑并发带来的数据影响

应用场景

主页高频访问信息显示控制，例如新浪微博大V主页显示粉丝数与微博数量

 解决方案

在redis中为大V用户设定用户信息，以用户主键和属性值作为key，后台设定定时刷新策略即可

        eg: user:id:3506728370:fans → 12210947

        eg: user:id:3506728370:blogs → 6164

        eg: user:id:3506728370:focuses → 83

也可以使用json格式保存数据

eg: user:id:3506728370 → {“fans”：12210947，“blogs”：6164，“ focuses ”：83 }

key 的设置约定

数据库中的热点数据key命名惯例

表名 ： 主键名 ： 主键值：  字段名

例如： user:id:3506728370:fans

hash

数据存储的困惑

对象类数据的存储如果具有较频繁的更新需求操作会显得笨重，我们修改其中一个元素，意味着修改整体，效率很慢

 由此：我们引申出一种新的数据类型 hash

hash 类型

• 新的存储需求：对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息
• 需要的存储结构：一个存储空间保存多个键值对数据
• hash类型：底层使用哈希表结构实现数据存储

hash 类型数据的基本操作

添加/修改数据

hset key field value

获取数据

hget key field

hgetall key

删除数据

hdel key field1 [field2]

设置field的值，如果该field存在则不做任何操作

hsetnx key field value

 hash 类型数据的基本操作

添加/修改多个数据

hmset key field1 value1 field2 value2 …

获取多个数据

hmget key field1 field2 …

获取哈希表中字段的数量

hlen key

获取哈希表中是否存在指定的字段

hexists key field

hash 类型数据扩展操作

获取哈希表中所有的字段名或字段值

hkeys key

hvals key

设置指定字段的数值数据增加指定范围的值

hincrby key field increment

hincrbyfloat key field increment

hash 类型数据操作的注意事项

1.  hash类型中value只能存储字符串，不允许存储其他数据类型，不存在嵌套现象。如果数据未获取到，对应的值为（nil）
2. 每个 hash 可以存储 2 32 - 1 个键值对
3.  hash类型十分贴近对象的数据存储形式，并且可以灵活添加删除对象属性。但hash设计初衷不是为了存储大量对象而设计的，切记不可滥用，更不可以将hash作为对象列表使用
4. hgetall 操作可以获取全部属性，如果内部field过多，遍历整体数据效率就很会低，有可能成为数据访问瓶颈

应用场景

双11活动日，销售手机充值卡的商家对移动、联通、电信的30元、50元、100元商品推出抢购活动，每种商品抢购上限1000 张

解决方案

1. 以商家id作为key
2. 将参与抢购的商品id作为field
3. 将参与抢购的商品数量作为对应的value
4. 抢购时使用降值的方式控制产品数量

注意：实际业务中还有超卖等实际问题，这里不做讨论

list

list 类型

• 数据存储需求：存储多个数据，并对数据进入存储空间的顺序进行区分
• 需要的存储结构：一个存储空间保存多个数据，且通过数据可以体现进入顺序
• ist类型：保存多个数据，底层使用双向链表存储结构实现

list 类型数据基本操作

添加/修改数据

lpush key value1 [value2] ……

rpush key value1 [value2] ……

获取数据

lrange key start stop

lindex key index

llen key

获取并移除数据

lpop key

rpop key

list 类型数据扩展操作

移除指定数据

lrem key count value

例子：删除3个“d”

规定时间内获取并移除数据(在一定时间内取数据，能拿到就拿，拿不到就等待到时间结束)

blpop key1 [key2] timeout

brpop key1 [key2] timeout

brpoplpush source destination timeout

list 类型数据操作注意事项

1. list中保存的数据都是string类型的，数据总容量是有限的，最多2 32 - 1 个元素 (4294967295)。
2.  list具有索引的概念，但是操作数据时通常以队列的形式进行入队出队操作，或以栈的形式进行入栈出栈操作
3. 获取全部数据操作结束索引设置为-1
4. list可以对数据进行分页操作，通常第一页的信息来自于list，第2页及更多的信息通过数据库的形式加载

应用场景

企业运营过程中，系统将产生出大量的运营数据，如何保障多台服务器操作日志的统一顺序输出？

解决方案

1. 依赖list的数据具有顺序的特征对信息进行管理
2. 使用队列模型解决多路信息汇总合并的问题
3. 使用栈模型解决最新消息的问题

set

set 类型

• 新的存储需求：存储大量的数据，在查询方面提供更高的效率
• 需要的存储结构：能够保存大量的数据，高效的内部存储机制，便于查询
• set类型：与hash存储结构完全相同，仅存储键，不存储值（nil），并且值是不允许重复的

set 类型数据的基本操作

添加数据

sadd key member1 [member2]

获取全部数据

smembers key

删除数据

srem key member1 [member2]

获取集合数据总量

scard key

判断集合中是否包含指定数据

sismember key member

随机获取集合中指定数量的数据

srandmember key [count]

随机获取集合中的某个数据并将该数据移出集合

spop key [count]

set 类型数据的扩展操作

求两个集合的交、并、差集

sinter key1 [key2 …]

sunion key1 [key2 …]

sdiff key1 [key2 …]

⚫ 求两个集合的交、并、差集并存储到指定集合中

sinterstore destination key1 [key2 …]

sunionstore destination key1 [key2 …]

sdiffstore destination key1 [key2 …]

⚫ 将指定数据从原始集合中移动到目标集合中

smove source destination member

set 类型数据操作的注意事项

set 类型不允许数据重复，如果添加的数据在 set 中已经存在，将只保留一份

set 虽然与hash的存储结构相同，但是无法启用hash中存储值的空间

应用场景

黑名单

资讯类信息类网站追求高访问量，但是由于其信息的价值，往往容易被不法分子利用，通过爬虫技术， 快速获取信息，个别特种行业网站信息通过爬虫获取分析后，可以转换成商业机密进行出售。例如第三方火车票、机票、酒店刷票代购软件，电商刷评论、刷好评。 同时爬虫带来的伪流量也会给经营者带来错觉，产生错误的决策，有效避免网站被爬虫反复爬取成为每 个网站都要考虑的基本问题。在基于技术层面区分出爬虫用户后，需要将此类用户进行有效的屏蔽，这就是 黑名单 的典型应用。

白名单

对于安全性更高的应用访问，仅仅靠黑名单是不能解决安全问题的，此时需要设定可访问的用户群体， 依赖 白名单 做更为苛刻的访问验证。