1.Redis的五种数据结构

这里推荐大家在命名redis的key的时候最好的加上前缀,并且使用 :来分割前缀 ,这里在使用可视化工具查看的时候就比较好区分,比如我的的前缀是 Demo:test:(一般是  系统名:业务名:)

1)STRING字符串(在Redis中字符串类型的Value最多可以容纳的数据长度是512M )

 应用场景:  

String是最常用的一种数据类型,普通的key/value存储都可以归为此类,value其实不仅是String,

也可以是数字:比如想知道什么时候封锁一个IP地址(访问超过几次)。INCRBY命令让这些变得很容易,通过原子递增保持计数 。

对于字符串类型键, 执行set命令会去掉过期时间, 这个问题很容易在开发中被忽视。

2)LIST列表(一个列表最多可以包含 232 - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素))

应用场景: Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一。 我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。 Lists的另一个应用就是消息队列,可以利用Lists的PUSH操作,将任务存在Lists中,然后工作线程再用POP操作将任务取出进行执行。

3)SET集合(集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员))

应用场景:Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的。

比如在微博应用中,每个人的好友存在一个集合(set)中,这样求两个人的共同好友的操作,可能就只需要用求交集命令即可。Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作,可以非常方便的实现。

4)HASH散列(Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对(40多亿))

应用场景:

我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景,比如我们要存储一个用户信息对象数据,包含以下信息:用户ID,为查找的key,存储的value用户对象包含姓名name,年龄age,生日birthday 等信息, 如果用普通的key/value结构来存储,

主要有以下2种存储方式: 第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储,如:set u001 "李三,18,20010101",

这种方式的缺点是,增加了序列化/反序列化的开销,并且在需要修改其中一项信息时,需要把整个对象取回,并且修改操作需要对并发进行保护,引入CAS等复杂问题。第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿,

用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值,如:mset user:001:name "李三 "user:001:age18 user:001:birthday "20010101",虽然省去了序列化开销和并发问题,但是用户ID为重复存储,如果存在大量这样的数据,内存浪费还是非常可观的。

那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题,Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap,并提供了直接存取这个Map成员的接口,如:hmset user:001 name "李三" age 18 birthday "20010101",也就是说,Key仍然是用户ID,value是一个Map,

这个Map的key是成员的属性名,value是属性值,这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过key(用户ID) + field(属性标签) 操作对应属性数据了,

既不需要重复存储数据,也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。

5)ZSET有序集合(集合中最大的成员数为 232 - 1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员))

使用场景: 以某个条件为权重,比如按顶的次数排序. ZREVRANGE命令可以用来按照得分来获取前100名的用户,ZRANK可以用来获取用户排名,非常直接而且操作容易。

Redis sorted set的使用场景与set类似,区别是set不是自动有序的,而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序,并且是插入有序的,即自动排序。

比如:twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储,这样获取时就是自动按时间排好序的。 比如:全班同学成绩的SortedSets,value可以是同学的学号,而score就可以是其考试得分,这样数据插入集合的,就已经进行了天然的排序。

另外还可以用Sorted Sets来做带权重的队列,比如普通消息的score为1,重要消息的score为2,然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。

需要精准设定过期时间的应用

比如你可以把上面说到的sorted set的score值设置成过期时间的时间戳,那么就可以简单地通过过期时间排序,定时清除过期数据了,不仅是清除Redis中的过期数据,

你完全可以把Redis里这个过期时间当成是对数据库中数据的索引,用Redis来找出哪些数据需要过期删除,然后再精准地从数据库中删除相应的记录。

资料

https://www.cnblogs.com/hunternet/p/9967279.html

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