FROM : http://blog.csdn.net/gaogaoshan/article/details/41039581#t5

String

  1. 1、String
  2. 常用命令:
  3. 除了get、set、incr、decr mget等操作外,Redis还提供了下面一些操作:
  4. 获取字符串长度
  5. 往字符串append内容
  6. 设置和获取字符串的某一段内容
  7. 设置及获取字符串的某一位(bit)
  8. 批量设置一系列字符串的内容
  9. 应用场景:
  10. 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,
  11. 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。
  12. 实现方式:
  13. m,decr等操作时会转成数值型进行计算,此时redisObject的encoding字段为int。

Hash

  1. 常用命令:
  2. hget,hset,hgetall 等。
  3. 应用场景:
  4. 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:
  5. 用户ID,为查找的key,
  6. 存储的value用户对象包含姓名name,年龄age,生日birthday 等信息,
  7. 如果用普通的key/value结构来存储,主要有以下2种存储方式:
  8. 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,
  9. 如:set u001 "李三,18,20010101"
  10. 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。
  11. 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,
  12. 如:mset user:001:name "李三 "user:001:age18 user:001:birthday "20010101"
  13. 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。
  14. 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,
  15. 并提供了直接存取这个Map成员的接口,
  16. 如:hmset user:001 name "李三" age 18 birthday "20010101"
  17. 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,
  18. 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
  19. 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。
  20. 这里同时需要注意,Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多,那么涉及到遍历整个内部Map的操作,由于Redis单线程模型的缘故,这个遍历操作可能会比较耗时,而另其它客户端的请求完全不响应,这点需要格外注意。
  21. 实现方式:
  22. 上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap,实际这里会有2种不同实现,这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储,而不会采用真正的HashMap结构,对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。

List

  1. 常用命令:
  2. lpush,rpush,lpop,rpop,lrange,BLPOP(阻塞版)等。
  3. 应用场景:
  4. Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一。
  5. 我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。
  6. 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。
  7. 实现方式:
  8. Redis list的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销,Redis内部的很多实现,包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。
  9. RPOPLPUSH source destination
  10. 命令 RPOPLPUSH 在一个原子时间内,执行以下两个动作:
  11. 将列表 source 中的最后一个元素(尾元素)弹出,并返回给客户端。
  12. 将 source 弹出的元素插入到列表 destination ,作为 destination 列表的的头元素。
  13. 如果 source 和 destination 相同,则列表中的表尾元素被移动到表头,并返回该元素,可以把这种特殊情况视作列表的旋转(rotation)操作。
  14. 一个典型的例子就是服务器的监控程序:它们需要在尽可能短的时间内,并行地检查一组网站,确保它们的可访问性。
  15. redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.10"
  16. redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.11"
  17. redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.12"
  18. redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.13"
  19. Then:
  20. next_ip = redis.rpoplpush "downstream_ips", "downstream_ips"
  21. BLPOP
  22. 假设现在有 job 、 command 和 request 三个列表,其中 job 不存在, command 和 request 都持有非空列表。考虑以下命令:
  23. BLPOP job command request 30  #阻塞30秒,0的话就是无限期阻塞,job列表为空,被跳过,紧接着command 列表的第一个元素被弹出。
  24. 1) "command"                             # 弹出元素所属的列表
  25. 2) "update system..."                    # 弹出元素所属的值
  26. 为什么要阻塞版本的pop呢,主要是为了避免轮询。举个简单的例子如果我们用list来实现一个工作队列。执行任务的thread可以调用阻塞版本的pop去获取任务这样就可以避免轮询去检查是否有任务存在。当任务来时候工作线程可以立即返回,也可以避免轮询带来的延迟。

Set

  1. 4、Set
  2. 常用命令:
  3. sadd,srem,spop,sdiff ,smembers,sunion 等。
  4. 应用场景:
  5. 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。
  6. 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。
  7. 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
  8. 实现方式:
  9. set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap,实际就是通过计算hash的方式来快速排重的,这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

Sort Set

  1. 5、Sorted set
  2. 常用命令:
  3. zadd,zrange,zrem,zcard等
  4. 使用场景:
  5. 以某个条件为权重,比如按顶的次数排序.
  6. 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。
  7. 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。
  8. 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。
  9. 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。
  10. 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。
  11. 需要精准设定过期时间的应用
  12. 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。
  13. 实现方式:
  14. Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序,HashMap里放的是成员到score的映射,而跳跃表里存放的是所有的成员,排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率,并且在实现上比较简单。

消息订阅

  1. 6、 Pub/Sub
  2. Pub/Sub 从字面上理解就是发布(Publish)与订阅(Subscribe),在Redis中,你可以设定对某一个key值进行消息发布及消息订阅,
  3. 当一个key值上进行了消息发布后,所有订阅它的客户端都会收到相应的消息。这一功能最明显的用法就是用作实时消息系统,比如普通的即时聊天,群聊等功能。
  4. 客户端1:subscribe  rain
  5. 客户端2:PUBLISH  rain "my love!!!"
  6. (integer) 2 代表有几个客户端订阅了这个消息

transaction

  1. 7、Transactions
  2. 谁说NoSQL都不支持事务,虽然Redis的Transactions提供的并不是严格的ACID的事务(比如一串用EXEC提交执行的命令,在执行中服务器宕机,那么会有一部分命令执行了,剩下的没执行),但是这个Transactions还是提供了基本的命令打包执行的功能(在服务器不出问题的情况下,可以保证一连串的命令是顺序在一起执行的,中间有会有其它客户端命令插进来执行)。
  3. Redis还提供了一个Watch功能,你可以对一个key进行Watch,然后再执行Transactions,在这过程中,如果这个Watched的值进行了修改,那么这个Transactions会发现并拒绝执行。
  4. Session 1
  5. (1)第1步
  6. redis 127.0.0.1:6379> get age
  7. "10"
  8. redis 127.0.0.1:6379> watch age
  9. OK
  10. redis 127.0.0.1:6379> multi
  11. OK
  12. redis 127.0.0.1:6379>
  13. Session 2
  14. (2)第2步
  15. redis 127.0.0.1:6379> set age 30
  16. OK
  17. redis 127.0.0.1:6379> get age
  18. "30"
  19. redis 127.0.0.1:6379>
  20. Session 1
  21. (3)第3步
  22. redis 127.0.0.1:6379> set age 20
  23. QUEUED
  24. redis 127.0.0.1:6379> exec
  25. (nil)
  26. redis 127.0.0.1:6379> get age
  27. "30"
  28. redis 127.0.0.1:6379>
  29. 第一步,Session 1 还没有来得及对age的值进行修改
  30.   第二步,Session 2 已经将age的值设为30
  31.   第三步,Session 1 希望将age的值设为20,但结果一执行返回是nil,说明执行失败,之后我们再取一下age的值是30,这是由于Session   1中对age加了乐观锁导致的。

[转]redis 五种数据类型的使用场景的更多相关文章

  1. redis五种数据类型的使用场景

    string 1.String 常用命令: 除了get.set.incr.decr mget等操作外,Redis还提供了下面一些操作: 获取字符串长度 往字符串append内容 设置和获取字符串的某一 ...

  2. redis 五种数据类型的使用场景

    String 1.String 常用命令: 除了get.set.incr.decr mget等操作外,Redis还提供了下面一些操作: 获取字符串长度 往字符串append内容 设置和获取字符串的某一 ...

  3. Redis五种数据类型及应用场景

    MySql+Memcached架构的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加 ...

  4. [redis]redis五种数据类型和应用场景

    一.String(字符串)字符串类型是redis最基础的数据结构,首先键是字符串类型,而且其他几种结构都是在字符串类型基础上构建的,所以字符串类型能为其他四种数据结构的学习尊定基础.字符串类型实际上可 ...

  5. 2 万字 + 20张图| 细说 Redis 九种数据类型和应用场景

    作者:小林coding 计算机八股文网(操作系统.计算机网络.计算机组成.MySQL.Redis):https://xiaolincoding.com 大家好,我是小林. 我们都知道 Redis 提供 ...

  6. redis五种数据类型的使用(zz)

    redis五种数据类型的使用 redis五种数据类型的使用 (摘自:http://tech.it168.com/a2011/0818/1234/000001234478_all.shtml ) 1.S ...

  7. redis五种数据类型的使用

    redis五种数据类型的使用 redis五种数据类型的使用 (摘自:http://tech.it168.com/a2011/0818/1234/000001234478_all.shtml ) 1.S ...

  8. redis五种数据类型的应用

    redis的五种数据类型和使用场景 string类型 string类型多用于缓存 set key value(value可以为json字符串) setnx多用于分布式锁(后面详细整理) 计数器 inc ...

  9. Redis五种数据类型-设置key的过期时间

    1.redis命令客户端 [root@localhost bin]# ./redis-cli 127.0.0.1:6379> #是否运行着 127.0.0.1:6379> ping PON ...

随机推荐

  1. Linux0.11内核剖析--内核体系结构

    一个完整可用的操作系统主要由 4 部分组成:硬件.操作系统内核.操作系统服务和用户应用程序,如下图所示: 用户应用程序是指那些字处理程序. Internet 浏览器程序或用户自行编制的各种应用程序: ...

  2. win32 应用程序 添加资源

    一.资源 1.字符串资源 LoadString LoadString(hInstance, IDS_APP_TITLE, szTitle, MAX_LOADSTRING); 二.窗口类 1.系统类 T ...

  3. 通过JAVA反射,调用未知类的类方法

    下面是一个比较简单的通过JAVA的反射机制调用已知方法的例子 package com.togeek.mvntest; import java.lang.reflect.InvocationTarget ...

  4. 为什么Erlang比C慢那么多倍?

    Erlang 一直以慢“著称”,本文就来看看 Erlang 慢在什么地方,为什么比实现同样功能的 C 语言程序慢那么多倍.Erlang 作为一种虚拟机解释的语言,慢是当然的.不过本文从细节上分析为什么 ...

  5. 转 Java多线程中Sleep与Wait的区别

    Java中的多线程是一种抢占式的机制,而不是分时机制.抢占式的机制是有多个线程处于可运行状态,但是只有一个线程在运行. 共同点: 1. 他们都是在多线程的环境下,都可以在程序的调用处阻塞指定的毫秒数, ...

  6. Web Application Project is configured to use IIS. Unable to access the IIS metabase.(配置为使用IIS Web应用程序xxxx项目。无法访问IIS元数据库。)

    这几天重装系统,装了win10,居然用vs2013打开项目出现下面这个提示错误,搞了很久才知道原因: Even though I am an administrator on the machine, ...

  7. Linux Shell 04 数字/字符串/文件测试

    一. 数字测试 格式:n1  -op  n2 测试操作op: eq/ne/le/ge/lt/gt    -->    等于/不等于/小于等于/大于等于/小于/大于 1. 数字比较可以使用特殊的( ...

  8. 一次由于字符集问题引发的MySQL主从同步不一致问题追查

    近期业务准备上线一个新功能,灌入数据之后突然发现主从同步停止,报错如下: Error 'Duplicate entry '66310984-2014-04-18 00:00:00--122815.sh ...

  9. 按照索引的细化提取骨架算法的java实现

    近期研究验证码识别,也就看了一些图像识别的资料,其中一种字体细化提取骨架的算法网上没有java版的实现,所以就选取了一个python实现版本进行java代码的改写.. python版实现的地址: ht ...

  10. DW Basic Knowledge1

    以下内容,常读常新,每次都有新的感悟和认识. 数据仓库必须使组织机构的信息变得容易存取. 数据仓库的内容需要是容易理解的,数据对业务人员也必定是直观的,明显的. 数据仓库重新组织了原来OLTP数据库的 ...