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 一、Redis入门介绍

1、什么是Redis?

Redis，英文全称是Remote Dictionary Server（远程字典服务），是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

Redis的数据是存在内存中的。它的读写速度非常快，每秒可以处理超过10万次读写操作。因此redis被广泛应用于缓存，另外，Redis也经常用来做分布式锁。除此之外，Redis支持事务、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。

Redis 的读写速度比 Mysql 快，原因： Redis 存储的是 key-values 格式的数据，时间复杂度是 O(1) ，即直接通过 key 查询对应的 value 。 而如 Mysql 数据库，底层的实现是 B+ 树，时间复杂度是 O(logn) 。

2、Redis的基本数据结构类型 

2.1、Redis有以下这五种基本类型： 

（1）String（字符串 ）

String是Redis最基础的数据结构类型，它是二进制安全的，可以存储图片或者序列化的对象，值最大存储为512M。

内部编码：int（8字节长整型），embstr（小于等于39字节字符串），raw（大于39个字节字符串）。

应用场景：共享session、分布式锁，计数器、限流。

语法：

redis 127.0.0.1:6379> COMMAND KEY_NAME

 实列：

redis 127.0.0.1:6379> SET w3ckey redis 
OK 
redis 127.0.0.1:6379> GET w3ckey 
"redis"

C语言的字符串是char[]实现的，而Redis使用SDS（simple dynamic string） 封装，sds源码如下：

struct sdshdr{ unsigned int len; // 标记buf的长度 unsigned int free; //标记buf中未使用的元素个数char buf[]; // 存放元素的坑 
}

注意：SDS中，O(1)时间复杂度，就可以获取字符串长度；而C 字符串，需要遍历整个字符串，时间复杂度为O(n)。 

 SDS 结构图：

（2）Hash（哈希）

 Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。在Redis中，哈希类型是指v（值）本身又是一个键值对（k-v）结构。如果开发使用hgetall，哈希元素比较多的话，可能导致Redis阻塞，可以使用hscan。而如果只是获取部分field，建议使用hmget。

内部编码：ziplist（压缩列表） 、hashtable（哈希表）

应用场景：缓存用户信息等。

实例：

redis 127.0.0.1:6379> HMSET w3ckey name "redis tutorial" description "redis basic commands for caching" likes 20 visitors 23000
OK
redis 127.0.0.1:6379> HGETALL w3ckey1) "name"
2) "redis tutorial"
3) "description"
4) "redis basic commands for caching"
5) "likes"
6) "20"
7) "visitors"
8) "23000"

字符串和哈希类型对比如下图：

（3）List（列表）

Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素导列表的头部（左边）或者尾部（右边）。列表（list）类型是用来存储多个有序的字符串，一个列表最多可以存储2^32-1个元素 。

内部编码：ziplist（压缩列表）、linkedlist（链表）

应用场景：消息队列，文章列表。具体参考以下：

lpush+lpop=Stack（栈）
lpush+rpop=Queue（队列）
lpsh+ltrim=Capped Collection（有限集合）
lpush+brpop=Message Queue（消息队列）

实例：

redis 127.0.0.1:6379> LPUSH w3ckey redis
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> LPUSH w3ckey mongodb
(integer) 2
redis 127.0.0.1:6379> LPUSH w3ckey mysql
(integer) 3
redis 127.0.0.1:6379> LRANGE w3ckey 0 101) "mysql"
2) "mongodb"
3) "redis"

List(列表)类型的插入与弹出原理如下图：

 List(列表)缺点：链表型lists的元素定位会比较慢，而数组型lists的元素定位就会快得多。

（4）Set（集合）

Redis的Set是string类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。Redis 中 集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。其中smembers和lrange、hgetall都属于比较重的命令，如果元素过多存在阻塞Redis的可能性，可以使用sscan来完成。

内部编码：intset（整数集合）、hashtable（哈希表）

应用场景：用户标签,生成随机数抽奖、社交需求。

实例：

redis 127.0.0.1:6379> SADD w3ckey redis
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> SADD w3ckey mongodb
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> SADD w3ckey mysql
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> SADD w3ckey mysql
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> SMEMBERS w3ckey1) "mysql"
2) "mongodb"

（5）zset（有序集合）

Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。

不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

内部编码：ziplist（压缩列表）、skiplist（跳跃表）

应用场景：排行榜，社交需求（如用户点赞）。

实例：

redis 127.0.0.1:6379> ZADD w3ckey 1 redis
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> ZADD w3ckey 2 mongodb
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> ZADD w3ckey 3 mysql
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> ZADD w3ckey 3 mysql
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> ZADD w3ckey 4 mysql
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> ZRANGE w3ckey 0 10 WITHSCORES1) "redis"
2) "1"
3) "mongodb"
4) "2"
5) "mysql"
6) "4"

 2.2、三种特殊的数据结构类型：

（1）Geospatial

Geospatial属于经纬度数据类型，Redis3.2推出的，地理位置定位，用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作。

相关指令：

（2）Hyperloglog

Hyperloglog属于不重复计数类型，用来做基数统计算法的数据结构，如统计网站的UV。 

例如一篇文章的浏览量；当然这种数据也可以存放到set类型中，因为set类型也是不重复的，但如果数据量很大，则存放到set中会占用大量的内存，基于此，Redis 在2.8.9 版本中更新了 Hyperloglog 数据结构专门用于存放不重复计数类型的数据，其特点是占用的内存很小且固定，存放了2^64 个不同元素的key，只需要废 12KB内存，所以，Hyperloglog是存放不重复计数类型的最佳类型。

HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。

因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

实例：

redis 127.0.0.1:6379> PFADD w3ckey "redis"1) (integer) 1redis 127.0.0.1:6379> PFADD w3ckey "mongodb"1) (integer) 1redis 127.0.0.1:6379> PFADD w3ckey "mysql"1) (integer) 1redis 127.0.0.1:6379> PFCOUNT w3ckey(integer) 3

（3）Bitmap

Bitmap属于位存储数据类型，其key值为map类型，但是其map的key只能为integer类型，value值只能为0或1。Bitmaps 用一个比特位来映射某个元素的状态，在Redis中，它的底层是基于字符串类型实现的，可以把bitmaps成作一个以比特位为单位的数组。

应用场景：打卡等

实例：

127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 2 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 3 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 5 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit sign 6 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> getbit sign 5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit sign 3
(integer) 0
127.0.0.1:6379> getbit sign 0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bitcount sign
(integer) 5
127.0.0.1:6379>    

3、总结

3.1、Redis读写速度快的原因

 

3.2、Redis的数据结构及内部编码图 

 

3.3、跳跃表

（1）跳跃表是Redis特有的数据结构，就是在链表的基础上，增加多级索引提升查找效率。
（2）跳跃表支持平均 O（logN）,最坏 O（N）复杂度的节点查找，还可以通过顺序性操作批量处理节点。