大家好,我是考100分的小小码 ,祝大家学习进步,加薪顺利呀。今天说一说面试中经常问到的Redis七种数据类型,你都真正了解吗?[通俗易懂],希望您对编程的造诣更进一步.
前言
Redis不是一个简单的键值对存储,它实际上是一个支持各种类型数据结构的存储。在传统的键值存储中,是将字符串键关联到字符串值,但是在Redis中,这些值不仅限于简单的字符串,还可以支持更复杂的数据结构。下面就是Redis支持的数据结构:
- 字符串(String):二进制安全字符串。
- 列表(List):根据插入顺序排序的字符串元素列表,基于链表实现。
- 集合(Set):唯一的乱序的字符串元素的集合。
- 有序集合(Sorted Set):与集合类似,但是每个字符串元素都与一个称为score的数字相关联。 元素总是按其score排序,并且可以检索一定score范围的元素。
- 哈希(Hash):由字段与值相关联组成的映射,字段和值都是字符串。
- 位图(Bitmap):像操作位数组一样操作字符串值,可以设置和清除某个位,对所有为1的位进行计数,找到第一个设置1的位,找到第一个设置0的位等等。
- HyperLogLogs:一种概率数据结构,使用较小的内存空间来统计唯一元素的数量,误差小于1%。
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键(Key)
键
是二进制安全的,这意味着您可以使用任何二进制序列作为键,可以是OneMoreStudy
这样的字符串,也可以使图片文件的内容,空字符串也是有效的键
。不过,还有一些其他规则:
- 不要使用过长的
键
,比如一个1KB的键。不仅是多占内存方面的问题,而是在数据集中查找键
可能需要进行一些耗时的键
比较。如果真的有比较大的键
,先对它进行哈希(比如:MD5
、SHA1
)是一个好主意。 - 也不要使用过短的
键
,比如:OMS100f
,相对于one-more-study:100:fans
,后者更具有可读性。可能会占用更多内存,但是相对于值所占的内存,键
所增加的内存还是小很多的。我们要找到一个平衡点,不长也不短。 - 多个字段以冒号分隔,一个字段内多个单词以连词符或点分隔,比如:
one-more-study:100:fans
,或者one.more.study:100:fans
。 键
允许的最大值为512MB。
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字符串(String)
字符串类型是和键
关联的最简单的类型。它是Memcached中唯一的数据类型,因此对于新手来说,在Redis中使用它也是很容易的。键
是字符串类型,当我们也使用字符串类型作为值时,我们会可以从一个字符串映射到另一个字符串。 字符串数据类型有很多应用场景,例如缓存HTML片段或页面。
下面简单介绍一下字符串的命令(在redis-cli中使用):
> set one-more-key OneMoreStudy
OK
> get one-more-key
"OneMoreStudy"
代码100分
使用SET
和GET
命令来设置和查询字符串值的方式。需要注意的是,如果当前键
已经和字符串值相关联,SET
命令将会替换已存储在键
中的现有值。字符串可以是任意的二进制数据,比如jpeg图像。字符串最多不能大于512MB。SET
命令还有一些实用的可选参数,比如:
代码100分> set one-more-key Java nx #如果key存在,则设置失败。
(nil)
> set one-more-key Java xx #如果key存在,才设置成功。
OK
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虽然字符串是Redis的基本值,但也可以使用它们执行一些实用的操作。 比如:
> set one-more-counter 50
OK
> incr one-more-counter #自增加1
(integer) 51
> incr one-more-counter #自增加1
(integer) 52
> incrby one-more-counter 5 #自增加5
(integer) 57
INCR
命令将字符串值解析为整数,将其自增加1,最后将获得的值设置为新值。 还有其他类似的命令,例如INCRBY
,DECR
和DECRBY
等命令。 INCR
命令是原子操作,即时有多个客户端同时同一个key的INCR
命令,也不会进入竞态条件。比如,上面的例子先设置one-more-counter
的值为50,即使两个客户端同时发出INCR命令,那么最后的值也肯定是52。
可以使用MSET
和MGET
命令在单个命令中设置或查询多个键
的值,对于减少延迟也很有用。比如:
代码100分> mset a 1 b 2 c 3
OK
> mget a b c
1) "1"
2) "2"
3) "3"
使用MGET
命令时,Redis返回一个值的数组。
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使用DEL命令可以删除键
和相关联的值,存在指定的键
则返回1,不存在指定的键
则返回0。使用EXISTS
命令判断Redis中是否存在指定的键
,存在指定的键
则返回1,不存在指定的键
则返回0。比如:
> set one-more-key OneMoreStudy
OK
> exists one-more-key
(integer) 1
> del one-more-key
(integer) 1
> exists one-more-key
(integer) 0
使用TYPE
命令,可以返回存储在指定key的值的数据类型,比如:
> set one-more-key OneMoreStudy
OK
> type one-more-key
string
> del one-more-key
(integer) 1
> type one-more-key
none
在讨论更复杂的数据结构之前,我们需要讨论另一个功能,该功能无论值类型是什么都适用,它就是EXPIRE
命令。 它可以为键
设置到期时间,当超过这个到期时间后,该键
将自动销毁,就像对这个键
调用了DEL
命令一样。比如:
> set one-more-key OneMoreStudy
OK
> expire one-more-key 5
(integer) 1
> get one-more-key #立刻调用
"OneMoreStudy"
> get one-more-key #5秒钟后调用
(nil)
上面的例子,适用了EXPIRE
命令设置了过期时间,也可以使用PERSIST
命令移除键
的过期时间,这个键
将持久保持。除了EXPIRE
命令,还可以使用SET命令设置过期时间,比如:
> set one-more-key OneMoreStudy ex 10 #设置过期时间为10秒
OK
> ttl one-more-key
(integer) 9
上面的例子,设置了一个字符串值OneMoreStudy
的one-more-key
,该键
的到期时间为10秒。之后,调用TTL
命令以检查该键
的剩余生存时间。
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到期时间可以使用秒或毫秒精度进行设置,但到期时间的分辨率始终为1毫秒。实际上,Redis服务器上存储的不是到期时间长度,而是该键
到期的时间。
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列表(List)
Redis列表是使用链表实现的,这就意味着在头部或尾部增加或删除一个的元素的时间复杂度是O(1),非常快的。不过,按索引查询对应元素的时间复杂度就是O(n),慢很多。如果想快速查询大量数据,可以使用有序集合,后面会有介绍。
LPUSH
命令将一个新元素添加到列表的左侧(顶部),而RPUSH
命令将一个新元素添加到列表的右侧(底部)。最后,LRANGE
命令可以从列表中按范围提取元素。比如:
> rpush one-more-list A
(integer) 1
> rpush one-more-list B
(integer) 2
> lpush one-more-list first
(integer) 3
> lrange one-more-list 0 -1
1) "first"
2) "A"
3) "B"
LRANGE
命令需要另外两个参数,要返回的第一个元素的索引和最后一个元素的索引。如果索引为负值,Redis将从末尾开始计数,-1是列表的最后一个元素,-2是列表的倒数第二个元素,依此类推。
LPUSH
和RPUSH
命令支持多个参数,可以使用一次命令添加多个元素,比如:
> rpush one-more-list 1 2 3 4 5 "last"
(integer) 9
> lrange one-more-list 0 -1
1) "first"
2) "A"
3) "B"
4) "1"
5) "2"
6) "3"
7) "4"
8) "5"
9) "last"
在Redis列表上,也可以移除并返回元素。 与LPUSH
和RPUSH
命令,对应的就是LPOP
和RPOP
命令,LPOP
命令是将列表的左侧(顶部)的元素移除并返回,RPOP
命令是将列表的右侧(底部)的元素移除并返回。比如:
> rpush one-more-list a b c
(integer) 3
> rpop one-more-list
"c"
> rpop one-more-list
"b"
> rpop one-more-list
"a"
我们添加了三个元素,并移除并返回了三个元素,此时列表为空,没有任何元素。如果再使用RPOP
命令,会返回一个NULL
值:
> rpop one-more-list
(nil)
使用RPUSH
和RPOP
命令,或者LPUSH
和LPOP
命令可以实现栈的功能,使用LPUSH
和RPOP
命令,或者RPUSH
和LPOP
命令可以实现队列的功能。也可以实现生产者和消费者模式,比如多个生产者使用LPUSH
命令将任务添加到列表中,多个消费者使用RPOP
命令将任务从列表中取出。但是,有时列表可能为空,没有任何要处理的任务,因此RPOP
命令仅返回NULL
。在这种情况下,消费者被迫等待一段时间,然后使用RPOP
命令重试。这就暴露了有几个缺点:
- 客户端和服务端之间可以处理无用的命令,因为在列表为空时的所有请求将无法完成任何实际工作,它们只会返回
NULL
。 - 由于消费者在收到
NULL
之后会等待一段时间,因此会增加任务处理的延迟。为了减小延迟,我们可以在两次调用RPOP
之间等待更少的时间,这就扩大了更多对Redis的无用调用。
有什么办法可以解决呢?使用BRPOP
和BLPOP
的命令,它们和RPOP
和LPOP
命令类似,唯一的区别是:如果列表为空时,命令会被阻塞,直到有新元素添加到列表中,或指定的超时时间到了时,它们才会返回到调用方。比如:
> brpop tasks 5
它含义是,列表为空时,等待列表中的元素,但如果5秒钟后没有新的元素被添加,则返回。您可以将超时时间传入0,表示永远等待元素添加。也可以传入多个列表,这时会按参数先后顺序依次检查各个列表,返回第一个非空列表的尾部元素。另外还有以下3点需要注意的:
- 当列表为空,并且有多个客户端在等待时,有一个新的元素被添加到列表中,它会被第一个等待的客户端获取到,以此类推。
- 返回值与
RPOP
命令相比有所不同,它是一个包含两个元素的数组,包含key和对应的元素,因为BRPOP
和BLPOP
命令能够阻止等待来自多个列表的元素。 - 超过了超时时间,会返回
NULL
。
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列表的创建和删除都是由Redis自动完成的,当尝试向不存在的键
添加元素时,Redis会自动创建一个空的列表;当最后一个元素被移除时,Redis会自动删除这个列表。这不是特定于列表的,它适用于由多个元素组成的所有Redis数据类型,比如集合、有序集合、哈希,它们都有3条规则:
- 当我们将元素添加到聚合数据类型时,如果目标
键
不存在,则在添加元素之前会创建一个空的聚合数据类型。比如:
> del one-more-list
(integer) 1
> lpush one-more-list 1 2 3
(integer) 3
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但是,在键
存在时,就不能操作错误的数据类型了,比如:
> set one-more-key OneMoreStudy
OK
> lpush one-more-key 1 2 3
(error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
> type one-more-key
string
- 当我们从聚合数据类型中删除元素时,如果该值保持为空,则key将自动销毁。比如:
> lpush one-more-list 1 2 3
(integer) 3
> exists one-more-list
(integer) 1
> lpop one-more-list
"3"
> lpop one-more-list
"2"
> lpop one-more-list
"1"
> exists one-more-list
(integer) 0
- 当对应key不存在,并且调用只读命令(如
LLEN
命令,获取列表长度)或写命令(如LPOP
命令)时,都会返回空聚合数据类型的结果。比如:
> del one-more-list
(integer) 0
> llen one-more-list
(integer) 0
> lpop one-more-list
(nil)
Redis为了追求高性能,列表的内部实现不是一个简单的链表,这里先卖个关子,后续的文章会详细介绍。
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集合(Set)
集合是一个字符串的无序集合,SADD
命令可以将新元素添加到集合中。还可以对集合进行许多其他操作,例如:判断给定元素是否已存在、执行多个集合之间的交集、并集或差等等。比如:
> sadd one-more-set 1 2 3
(integer) 3
> smembers one-more-set
1) "1"
2) "3"
3) "2"
在上面的例子中,在集合中添加了三个元素,并让Redis返回所有元素。 正如你所见,返回的元素是没有排序的。在每次调用时,元素的顺序都有可能不一样。
还可以使用SISMEMBER
命令判断给定元素是否已存在,比如:
> sismember one-more-set 3
(integer) 1
> sismember one-more-set 30
(integer) 0
在上面的例子中,3在集合中,所以返回1;而30不在集合中,所以返回0。
可以使用SINTER
命令,计算出多个集合的交集;使用SUNION
命令,计算多个集合的并集;使用SPOP
命令,移除并返回集合中的一个随机元素;使用SCARD
命令,计算集合中的元素的数量。比如:
> sadd one-more-set1 1 2 3
(integer) 3
> sadd one-more-set2 2 3 4
(integer) 3
> sinter one-more-set1 one-more-set2 #交集
1) "3"
2) "2"
> sunion one-more-set1 one-more-set2 #并集
1) "1"
2) "3"
3) "2"
4) "4"
> spop one-more-set1 #随机移除一个元素
"3"
> scard one-more-set1 #元素数量
(integer) 2
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有序集合(Sorted Set)
有序集合是一种类似于集合和哈希之间混合的数据类型。像集合一样,有序集合中由唯一的、非重复的字符串元素组成,因此从某种意义上说,有序集合也是一个集合。但是集合中的元素是没有排序的,而有序集合中的每个元素都与一个称为分数
(score)的浮点值相关联,这就是为什么有序集合也类似于哈希的原因,因为每个元素都映射到一个值。有序集合的排序规则如下:
- 如果A和B是两个具有不同分数的元素,那么如果A.分数>B.分数,则A>B。
- 如果A和B的分数完全相同,那么如果A字符串在字典排序上大于B字符串,则A>B。 A和B字符串不能相等,因为有序集合中的元素都是唯一的。
我们来举个例子,把王者荣耀战队的名字和积分添加到有序集合中,其中把战队的名字作为值,把战队的积分作为分数。
> zadd kpl 12 "eStarPro"
(integer) 1
> zadd kpl 12 "QGhappy"
(integer) 1
> zadd kpl 10 "XQ"
(integer) 1
> zadd kpl 8 "EDG.M"
(integer) 1
> zadd kpl 8 "RNG.M"
(integer) 1
> zadd kpl 4 "TES"
(integer) 1
> zadd kpl 2 "VG"
(integer) 1
如上所示,ZADD
命令和SADD
命令相似,但是多了一个额外的参数(在要添加的元素的前面)作为分数。ZADD
命令也支持多个参数,虽然在上面的例子中未使用它,但你也可以指定多个分数和值对。使用有序集合,快速地返回按其积分排序的战队列表,因为实际上它们已经被排序了。
需要注意的是,为了快速获取有序集合中的元素,每次添加元素的时间复杂度都为O(log(N)),这是因为有序集合是同时使用跳跃表和字典来实现的,具体原理这里先卖个关子,后续的文章会详细介绍。
可以使用ZRANGE
命令按照升序获取对应的值,比如:
> zrange kpl 0 -1
1) "VG"
2) "TES"
3) "EDG.M"
4) "RNG.M"
5) "XQ"
6) "QGhappy"
7) "eStarPro"
0和-1代表查询从第一个到最后一个的元素。还可以使用ZREVRANGE
命令按照降序获取对应的值,比如:
> zrevrange kpl 0 -1
1) "eStarPro"
2) "QGhappy"
3) "XQ"
4) "RNG.M"
5) "EDG.M"
6) "TES"
7) "VG"
加上WITHSCORES
参数,就可以连同分数一起返回,比如:
> zrange kpl 0 -1 withscores
1) "VG"
2) "2"
3) "TES"
4) "4"
5) "EDG.M"
6) "8"
7) "RNG.M"
8) "8"
9) "XQ"
10) "10"
11) "QGhappy"
12) "12"
13) "eStarPro"
14) "12"
有序集合还有更强大的功能,比如在分数范围内操作,让我们获取小于10(含)的战队,使用ZRANGEBYSCORE
命令:
> zrangebyscore kpl -inf 10
1) "VG"
2) "TES"
3) "EDG.M"
4) "RNG.M"
5) "XQ"
这就是获取分数从负无穷到10所对应的值,同样的我们也可以获取分数从4到10所对应的值:
> zrangebyscore kpl 4 10
1) "TES"
2) "EDG.M"
3) "RNG.M"
4) "XQ"
另外有用的命令:ZRANK
命令,它可以返回指定值的升序排名(从0开始);ZREVRANK
命令,它可以返回指定值的降序排名(从0开始),比如:
> zrank kpl "EDG.M"
(integer) 2
> zrevrank kpl "EDG.M"
(integer) 4
有序集合的分数是随时更新的,只要对已有的有序集合调用ZADD
命令,就会以O(log(N))时间复杂度更新其分数和排序。这样,当有大量更新时,有序集合是合适的。由于这种特性,常见的场景是排行榜,可以方便地显示排名前N位的用户和用户在排行榜中的排名。
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哈希(Hash)
Redis的哈希和人们期望的“哈希”结构是一样的,它是一个无序哈希,内部存储了很多键值对,比如:
> hmset one-more-fans:100 name Lily age 25
OK
> hget one-more-fans:100 name
"Lily"
> hget one-more-fans:100 age
"25"
> hgetall one-more-fans:100
1) "name"
2) "Lily"
3) "age"
4) "25"
尽管哈希很容易用来表示对象,但是实际上可以放入哈希中的字段数是没有实际限制的,因此您可以以更多种的不同方式使用哈希。除了HGET
命令获取单个字段对应的值,也可以使用HMSET
命令获取多个字段及对应的值,它返回的是一个数组,比如:
> hmget one-more-fans:100 name age non-existent-field
1) "Lily"
2) "25"
3) (nil)
还可以使用HINCRBY
命令,为指定字段的值做增量,比如:
> hget one-more-fans:100 age
"25"
> hincrby one-more-fans:100 age 3
(integer) 28
> hget one-more-fans:100 age
"28"
Redis哈希的实现结构,和Java中的HashMap是一样的,也是“数组+链表”的结构,当发生数组位置碰撞是,就会将碰撞的元素用链表串起来。不过Redis为了追求高性能,rehash的方式不太一样,这里先卖个关子,后续的文章会详细介绍。
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位图(Bitmap)
位图不是实际的数据类型,而是在String类型上定义的一组面向位的操作。 由于字符串是二进制安全的,并且最大长度为512MB,因此可以设置多达2^32个不同的位。位图操作分为两类:固定单个位操作,比如将一个位设置为1或0或获取其值;对位组的操作,比如计算给定位范围内设置位的数量。
位图的最大优点之一是,它们在存储信息时通常可以节省大量空间。例如,在以增量用户ID位标识表示用户是否要接收新闻通讯,仅使用512 MB内存就可以记住40亿用户的一位信息。
使用SETBIT
和GETBIT
命令来设置和获取指定位,比如:
> setbit one-more-key 10 1
(integer) 0
> getbit one-more-key 10
(integer) 1
> getbit one-more-key 11
(integer) 0
SETBIT
命令将位号作为其第一个参数,将其设置为1或0的值作为其第二个参数。如果位号超出当前字符串长度,该命令将会自动扩大字符串。GETBIT
命令只是返回指定位号的位的值,如果位号超出存储的字符串长度则会返回0。
对位组的操作有以下3个命令:
BITOP
命令可以在不同的字符串之间执行按位运算,提供的位运算有与、或、非和异或。BITCOUNT
命令可以统计指定范围内位数为1的个数。BITPOS
命令可以查找指定范围内为0或1的第一位。
> set one-more-key "x13x7f" #二进制为0001 0011 0111 1111
OK
> bitcount one-more-key #整个字符串中1的位数
(integer) 10
> bitcount one-more-key 0 0 #第一个字符(0001 0011)中1的位数
(integer) 3
> bitcount one-more-key 1 1 #第二个字符(0111 1111)中1的位数
(integer) 7
> bitpos one-more-key 0 #整个字符串中第一个0位
(integer) 0
> bitpos one-more-key 1 #整个字符串中第一个1位
(integer) 3
> bitpos one-more-key 1 0 0 #第一个字符(0001 0011)中第一个1位
(integer) 3
> bitpos one-more-key 1 1 1 #第二个字符(0111 1111)中第一个1位
(integer) 9
位图可以应用于各类实时分析,也可以节省空间高效地存储位信息。比如,记录用户每天的签到数据,每一个位表示用户是否签到过,这样就可以计算出某个时间段用户签到了几次,某个时间段用户第一次签到是哪一天。
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HyperLogLogs
HyperLogLog是一种概率数据结构,用于统计唯一元素的数量,也可以理解为估计集合中元素的个数。
通常情况下,对唯一元素进行统计数量时,需要使用与要统计的元素数量成比例的内存量,因为需要记住过去已经看到的元素,以避免多次对其进行统计。但是,有一组算法可以以内存换取精度,最终会得到带有标准误差的估计数量,在Redis的HyperLogLogs中,该误差小于1%。
这个算法的神奇之处在于,不再需要使用与所统计元素数量成比例的内存量,而可以使用恒定数量的内存。在最坏的情况下占据12KB的内存空间,Redis对HyperLogLog的存储进行了优化,在计数比较少时,占据的内存空间会更小,这里先卖个关子,后续的文章会详细介绍其中原理。
在集合中,可以将每个元素添加到集合中,并使用SCARD
命令获取集合中的元素数量,因为SADD
命令不会重新添加现有元素,所以元素都是唯一的。HyperLogLog的操作和集合比较类似,使用PFADD
命令将元素添加到HyperLogLog中,类似于集合的SADD
命令;使用PFCOUNT
命令获取HyperLogLog中的唯一元素的当前近似值数量,类似于集合的SCARD
命令。比如:
> pfadd one-more-hll a b c d e
(integer) 1
> pfcount one-more-hll
(integer) 5
Redis中的HyperLogLog尽管在技术上是不同的数据结构,但被编码为字符串,因此可以调用GET
命令来序列化HyperLogLog,然后调用SET
命令来将其反序列化回服务器。
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总结
Redis提供更加丰富的数据结构,键(Key)和字符串(String),都是二进制安全的字符串;列表(List),根据插入顺序排序的字符串元素列表,基于链表实现;集合(Set),唯一的乱序的字符串元素的集合;有序集合(Sorted Set),与集合类似,但是每个字符串元素都与一个称为score的数字相关联;哈希(Hash),由字段与值相关联组成的映射,字段和值都是字符串;位图(Bitmap),像操作位数组一样操作字符串值,可以设置和清除某个位,对所有为1的位进行计数,找到第一个设置1的位,找到第一个设置0的位等等;HyperLogLogs,一种概率数据结构,使用较小的内存空间来统计唯一元素的数量,误差小于1%。
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