redis五种基本数据结构

1. redis为什么快

相比于其他数据库,redis为什么能有这么突出的表现,得益于以下几点:

• redis是基于内存的,所有操作都在内存上完成,内存的访问速度本身就很快
• redis使用了高效的数据结构
• 多路复用io模型

2. redis五种基本数据类型

redis底层有五种基本数据类型: List、Hash、Set 和 Sorted Set,Hash

2.1 String

字符串String是redis最简单的数据结构,底层就是一个字符数组.

相比于普通字符串,redis的字符串是动态字符串,是可以进行修改的,采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配

常用命令

SET：将字符串值 value 关联到 key。如果 key 已经持有其它值， SET 就覆盖旧值【SET key value】；
● GET：获取某个 key 的 value 值【GET key】；
● MGET：一次获得多个 key 的数据【MGET key1 key2 …】，节省网络耗时开销；
● MSET：一次设置多个 key 的数据【MSET key1 value1 key2 value2 …】，节省网络耗时开销；
● EXISTS：判断一个键是否存在，存在返回 1；否则返回 0【EXISTS key】；
● DEL：删除某个 key 或者一些列 key【DEL key1 key2 …】；
● KEYS：返回匹配的 key 列表（KEYS foo* 指查找 foo 开头的 keys）【KEYS *】；

应用场景

• 缓存:常规数据(比如Session、token、序列化后的对象等)的缓存
• 计数器: 用户单位时间的请求数、页面单位时间的访问数
• 分布式锁: 可以使用SETNX key value可以实现一个最简易的分布式锁

动态字符串相比与C语言中字符串的优点

• 可以避免缓冲区溢出：C 语言中的字符串被修改（比如拼接）时，一旦没有分配足够长度的内存空间，就会造成缓冲区溢出。SDS 被修改时，会先根据 len 属性检查空间大小是否满足要求，如果不满足，则先扩展至所需大小再进行修改操作。

• 获取字符串长度的复杂度较低：C 语言中的字符串的长度通常是经过遍历计数来实现的，时间复杂度为 O(n)。SDS 的长度获取直接读取 len 属性即可，时间复杂度为 O(1)。

• 减少内存分配次数：为了避免修改（增加/减少）字符串时，每次都需要重新分配内存（C 语言的字符串是这样的），SDS 实现了空间预分配和惰性空间释放两种优化策略。当 SDS 需要增加字符串时，Redis 会为 SDS 分配好内存，并且根据特定的算法分配多余的内存，这样可以减少连续执行字符串增长操作所需的内存重分配次数。当 SDS 需要减少字符串时，这部分内存不会立即被回收，会被记录下来，等待后续使用（支持手动释放，有对应的 API）。

• 二进制安全：C 语言中的字符串以空字符 \0 作为字符串结束的标识，这存在一些问题，像一些二进制文件（比如图片、视频、音频）就可能包括空字符，C 字符串无法正确保存。SDS 使用 len 属性判断字符串是否结束，不存在这个问题

2.2 List

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。这就意味着 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)

常用命令

• LPUSH：将一个或多个值插入到列表头部【lpush key value1 [value2 …]】。
• RPUSH：从尾部加入元素（队列）先进先出【rpush key value1 [value2 …]】。
• LPOP：移除并获取列表中的第一个元素【lpop key】
• RPOP：移除并获取列表中的最后一个元素【rpop key】
• LRANGE：获取列表中指定范围内的元素【lrange key start stop】
• LLEN：获取 List 的长度【llen key】

底层数据结构

当列表元素较少的情况下,会使用压缩列表,它将所有元素都紧挨着一起存储。

当数据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，会浪费空间，还会增加内存的碎片化

应用场景

• 信息流展示: 最新动态、最新动态
• List做消息队列

2.3 Set

Redis 的集合Set 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HashMap，HashMap 中所有的 value 都是一个 NULL 值。当集合中最后一个元素被移除后，数据结构被自动删除，内存被回收。

常用命令

• SADD：向集合添加一个或多个成员【sadd key value1[value2…]】。
• SISMEMBER：判断集合中是否存在 key 的成员【sismember key value】。
• SMEMBERS：返回集合中的所有成员【smembers key】
• SUNION：返回所有给定集合的并集【sunion key1 [key2…]】
• SINTER：返回所有给定集合的交集【sinter key1 [key2…]】
• SDIFF：返回所有给定集合的差集【sinter key1 [key2…]】

使用场景

• 需要存放的数据不能重复的场景: 网站 UV 统计（数据量巨大的场景还是 HyperLogLog更适合一些）、文章点赞、动态点赞等场景。
• 需要获取多个数据源交集、并集和差集的场景

底层数据结构

set底层数据结构是inset和hashtable两种。intset 编码的对象使用整数集合作为底层实现，把所有元素都保存在一个整数集合里面。

保存元素为整数且元素个数小于一定范围使用 intset 编码，任意条件不满足，则使用 hashtable 编码

2.4 Sorted set

Zset 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。

常用命令

• ZADD：向集合中添加一个或多个元素，或者更新已存在的元素【zadd key score1 member1 [score2 member2]】；
• ZRANGE：通过索引区间返回有序集合指定的成员【zrange key start stop [WITHSCORES]】；
• ZRANK：返回集合中指定成员的索引(下标)【zrank key member】；
• ZREM：移除有序集合中一个或多个成员【zrem key member1 [member2 …]】；
• ZREVRANGE：逆向返回有序集中指定区间的成员，通过索引分数从高到低【zrevrange key start stop [WITHSCORES]】；
• ZCARD：相当于 count()【zcard key】；
• ZSCORE：获取指定 value 的 score【zscore key value】；
• ZRANGBYSCORE：根据分值区间遍历 zset【zrangbyscore key start end】

应用场景

• 各种排行榜比如直播间送礼物的排行榜、朋友圈的微信步数排行榜、王者荣耀中的段位排行榜、话题热度排行榜等等。
• 需要存储的数据有优先级或者重要程度的场景 比如优先级任务队列。

底层数据结构

• hash的作用就是关联元素value和权重score，保障元素value的唯一性，可以通过元素value找到相应的score值。
• 跳跃表，跳跃表的目的在于给元素value排序，根据score的范围获取元素列表

2.5 Hash

Redis 的字典（Hash）相当于 Java 语言里面的 HashMap，它是无序字典，内部存储了很多键值对。

常用命令

• HSET：将哈希表 key 中的字段 field 的值设为 value【hset key field value】；
• HGET：获取存储在哈希表中指定字段的值【hget key field】；
• HGETALL：获取哈希表中，指定 key 的所有字段和值【hgetall key】；
• HDEL：删除一个或多个哈希表字段【hdel key field1 [field2…]】；
• HMSET：同时将多个 field-value（域-值）设置到哈希表 key【hmset key field value [field1 value1 …]】；
• HLEN：获取 key 中存储的元素个数【hlen key】；

底层数据结构

哈希对象有两种编码方案，当同时满足以下条件时，哈希对象采用ziplist编码，否则采用hashtable编码：

• 哈希对象保存的键值对数量小于512个；

• 哈希对象保存的所有键值对中的键和值，其字符串长度都小于64字节。

  其中，ziplist编码采用压缩列表作为底层实现，而hashtable编码采用字典作为底层实现。