了解Redis这个核心数据类型

2022-05-15 0 496

了解Redis这个核心数据类型

string 字符串

tring 类型是二进制安全的,即 string 中可以包含任何数据。

Redis 中的普通 string 采用 raw encoding 即原始编码方式,该编码方式会动态扩容,并通过提前预分配冗余空间,来减少内存频繁分配的开销。

在字符串长度小于 1MB 时,按所需长度的 2 倍来分配,超过 1MB,则按照每次额外增加 1MB 的容量来预分配。

Redis 中的数字也存为 string 类型,但编码方式跟普通 string 不同,数字采用整型编码,字符串内容直接设为整数值的二进制字节序列

在存储普通字符串,序列化对象,以及计数器等场景时,都可以使用 Redis 的字符串类型,字符串数据类型对应使用的指令包括 set、get、mset、incr、decr 等。

list 列表

list 列表,是一个快速双向链表,存储了一系列的 string 类型的字串值

对于常规的 pop、push 元素,性能很高,时间复杂度为 O(1),因为是列表直接追加或弹出。但对于通过随机插入、随机删除,以及随机范围获取,需要轮询列表确定位置,性能就比较低下了。

操作 list 列表时,可以用 lpush、lpop、rpush、rpop、lrange 来进行常规的队列进出及范围获取操作,在某些特殊场景下,也可以用 lset、linsert 进行随机插入操作,用 lrem 进行指定元素删除操作;最后,在消息列表的消费时,还可以用 Blpop、Brpop 进行阻塞式获取,从而在列表暂时没有元素时,可以安静的等待新元素的插入,而不需要额外持续的查询。

set 集合

set 是 string 类型的无序集合,set 中的元素是唯一的,即 set 中不会出现重复的元素。Redis 中的集合一般是通过 dict 哈希表实现的,所以插入、删除,以及查询元素,可以根据元素 hash 值直接定位,时间复杂度为 O(1)。

操作

sismember 指令判断该 key 对应的 set 数据结构中,是否存在某个元素,如果存在返回 1,否则返回 0;

sdiff 指令来对多个 set 集合执行差集;

sinter 指令对多个集合执行交集;

sunion 指令对多个集合执行并集;

spop 指令弹出一个随机元素;

srandmember 指令返回一个或多个随机元素。

在社交系统中,可以用于存储关注的好友列表,用来判断是否关注,还可以用来做好友推荐使用。另外,还可以利用 set 的唯一性,来对服务的来源业务、来源 IP 进行精确统计。

sorted set 有序集合

有序集合中,每个元素都会关联一个 double 类型的 score 分数值。有序集合通过这个 score 值进行由小到大的排序。有序集合中,元素不允许重复,但 score 分数值却允许重复。

操作

zscan 指令:按顺序获取有序集合中的元素;

zscore 指令:获取元素的 score 值;

zrange指令:通过指定 score 返回指定 score 范围内的元素;

在某个元素的 score 值发生变更时,还可以通过 zincrby 指令对该元素的 score 值进行加减。

通过 zinterstore、zunionstore 指令对多个有序集合进行取交集和并集,然后将新的有序集合存到一个新的 key 中,如果有重复元素,重复元素的 score 进行相加,然后作为新集合中该元素的 score 值。

可以用有序集合来统计排行榜,实时刷新榜单,还可以用来记录学生成绩,从而轻松获取某个成绩范围内的学生名单,还可以用来对系统统计增加权重值,从而在 dashboard 实时展示。

hash 哈希

bitmap

位图是一串连续的二进制数字,底层实际是基于 string 进行封装存储的

按 bit 位进行指令操作的。bitmap 中每一 bit 位所在的位置就是 offset 偏移,可以用 setbit、bitfield 对 bitmap 中每个 bit 进行置 0 或置 1 操作,也可以用 bitcount 来统计 bitmap 中的被置 1 的 bit 数,还可以用 bitop 来对多个 bitmap 进行求与、或、异或等操作。

了解Redis这个核心数据类型

bitmap 位图的特点是按位设置、求与、求或等操作很高效,而且存储成本非常低,用来存对象标签属性的话,一个 bit 即可存一个标签。可以用 bitmap,存用户最近 N 天的登录情况,每天用 1 bit,登录则置 1。

个性推荐在社交应用中非常重要,可以对新闻、feed 设置一系列标签,如军事、娱乐、视频、图片、文字等,用 bitmap 来存储这些标签,在对应标签 bit 位上置 1。对用户,也可以采用类似方式,记录用户的多种属性,并可以很方便的根据标签来进行多维度统计。bitmap 位图的重要指令包括:setbit、 getbit、bitcount、bitfield、 bitop、bitpos 等。

使用经历

统计用户登录情况 : 1 2 3 5 天内登录
bitmap : 1 1 1 0 1

GEO 地理位置

在存储某个位置点时,首先利用 Geohash 算法,将该位置二维的经纬度,映射编码成一维的 52 位整数值,将位置名称、经纬度编码 score 作为键值对,存储到分类 key 对应的 sorted set 中。

需要计算某个位置点 A 附近的人时,首先以指定位置 A 为中心点,以距离作为半径,算出 GEO 哈希 8 个方位的范围, 然后依次轮询方位范围内的所有位置点,只要这些位置点到中心位置 A 的距离在要求距离范围内,就是目标位置点。轮询完所有范围内的位置点后,重新排序即得到位置点 A 附近的所有目标。

使用 geoadd,将位置名称(如人、车辆、店名)与对应的地理位置信息添加到指定的位置分类 key 中;

使用 geopos 方便地查询某个名称所在的位置信息;

使用 georadius 获取指定位置附近,不超过指定距离的所有元素;

Redis GEO 地理位置,利用 Geohash 将大量的二维经纬度转一维的整数值,这样可以方便的对地理位置进行查询、距离测量、范围搜索。但由于地理位置点非常多,一个地理分类 key 下可能会有大量元素,在 GEO 设计时,需要提前进行规划,避免单 key 过度膨胀。

Redis 的 GEO 地理位置数据结构,应用场景很多,比如查询某个地方的具体位置,查当前位置到目的地的距离,查附近的人、餐厅、电影院等。GEO 地理位置数据结构中,重要指令包括 geoadd、geopos、geodist、georadius、georadiusbymember 等。

使用 geodist 来获取指定的两个位置之间的距离。

hyperLogLog 基数统计

hyperLogLog 是用来做基数统计的数据类型,当输入巨大数量的元素做统计时,只需要很小的内存即可完成。HyperLogLog 不保存元数据,只记录待统计元素的估算数量,这个估算数量是一个带有 0.81% 标准差的近似值,在大多数业务场景,对海量数据,不足 1% 的误差是可以接受的。

Redis 的 HyperLogLog 在统计时,如果计数数量不大,采用稀疏矩阵存储,随着计数的增加,稀疏矩阵占用的空间也会逐渐增加,当超过阀值后,则改为稠密矩阵,稠密矩阵占用的空间是固定的,约为12KB字节。

通过 hyperLoglog 数据类型,你可以利用 pfadd 向基数统计中增加新的元素,可以用 pfcount 获得 hyperLogLog 结构中存储的近似基数数量,还可以用 hypermerge 将多个 hyperLogLog 合并为一个 hyperLogLog 结构,从而可以方便的获取合并后的基数数量。

hyperLogLog 的特点是统计过程不记录独立元素,占用内存非常少,非常适合统计海量数据。在大中型系统中,统计每日、每月的 UV 即独立访客数,或者统计海量用户搜索的独立词条数,都可以用 hyperLogLog 数据类型来进行处理。

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