细说Redis（一）之 Redis的数据结构与应用场景

这一篇文章主要介绍Redis的数据结构与应用场景

NOSQL之Redis

Redis是一款由key-value存储的软件。说起NOSQL，有文档型、键值型、列型存储、图形数据库。其中，在简单的读写性能来说，键值型是最快的。

Redis作为目前市面上使用最多的键值型数据存储软件，内置了多种类型的数据结构，并且提供了高可用解决方案，使用方便快捷。市面上有很多语言的库可以调用Redis服务器。

Redis的数据结构类型

Redis有很多种数据结构，包括string、hash、list、set、sortset、hyperloglog、GEO。这些数据结构都可以设置键值的存在时间。

string介绍

string是以一种纯字符串作为value的形式存在的。也是这几种之中使用最多的数据结构。value可以存储json格式、数值型等。

string使用场景

string使用场景一般是存储简单的键值类型。比如用户信息，登录信息，配置信息等。还有一种用得比较多的是string的incr/decr操作，即自减/自增操作。调用它是原子性的，无论调用多少次，都一一计算成功。例如需要增减库存的操作。

尽管string的value可以存储很大，甚至500多MB的容量。但是在性能上来说，我们尽量存储value的值不要过1MB。

hash介绍

hash是一个集合，使用过hash的人都知道，hash的读取性能都一样快。在redis中，hash因为是一个集合，所以有两层。第一层是key：hash集合value，第二层是hashkey：string value。所以判断是否采用hash的时候可以参照有两层key的设计来做参考。并且注意的是，设置过期时间只能在第一层的key上面设置。

hash使用场景

使用hash，一般是有那种需要两层key的应用场景，也可以是‘删除一个key可以删除所有内容’的场景。例如一个商品有很多规格，规格里面有不同的值。

上面的例子表示成下面的图：

如果需要删除商品时，可以一次性删除‘商品id’的key，则商品里面的所有规格也会删除，而不需要找到对应的规格再做处理。如果查找商品id与规格id1的商品时，则通过两个key查找即可。或者查找所有商品的规格，查找商品id即可。

需要注意的是，经过测试，在性能上来说一般hash里面的第二层key，不要超过200个为佳。尽管hash里面的key-value能达到500多MB的存储容量。

list介绍

list是一个集合，而在redis中，list的使用场景多种多样。在redis中，插入list中的值，只需要找到list的key即可，而不需要像hash一样插入两层的key。list是一种有序的、可重复的集合。

list使用场景

list可以使用左推、左拉、右推、右拉的方式。所以你可以使用list作为集合存储，比如存储某宝商铺里面的所有商品。

也可以用作轻量级别的队列来使用。左推左拉、右推右拉。

需要注意的是尽管redis可以使用推拉的队列模式，但是一定要注意场景。因为redis的队列是一种轻量级别的，没有队列重试、队列重放机制。消费完队列消息在redis代表已经删除了。

消息队列之发布订阅模式

redis除了list的推拉队列模式之外，还有一种是发布订阅的模式。发布订阅模式有是publish/subscribe的命令。与推拉队列模式不同之处在于，订阅者可以订阅多个频道，发布者可以向指定的频道或者所有频道发送消息。

之所以在上面的list中结束这种队列模式，主要为了对比这两种的区别。

set介绍

set是一种无序的，不能重复的集合。并且在redis中，只有一个key。

set使用场景

如保存一些标签的名字。标签的名字不可以重复，顺序是可以无序的。

如下面：

需要注意的是使用set一定不要存储大量的数据。value的值不宜过大，并且集合数量不宜过大。几百个集合的值，value不超过1MB为佳。

sortset介绍

sortset在redis中是有序的，并且不能重复。既有list的有序，又有set的不可重复性。

sortset使用场景

sortset的使用场景一般是排行榜之类的场景。

sortset需要注意的地方与上面的set一致。

hyperloglog介绍

hyperloglog，使用得不多。hyperloglog从创建一开始存储12KB的容量。

hyperloglog使用场景

一般用于统计使用，例如统计页面PV/UV等数据。

GEO介绍

GEO，使用得也不多。用于处理地理位置的信息。

GEO使用场景

在redis中，GEO可以保存地理位置的信息，并且可以计算地理位置的距离等。场景就在于使用地理位置时，并且需要计算，快速的场景，可使用。

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