上一篇文章主要写了redis在linux下的安装,这里讲一下redis基本的数据类型,linux的数据类型比较丰富,主要有五种数据类型
.String 字符串类型

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段内容
设置及获取字符串的某一位(bit)
批量设置一系列字符串的内容 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。 实现方式:
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 键值对类型 常用命令:
hget,hset,hgetall 等。
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::name "李三 "user::age18 user::birthday ""
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: name "李三" age birthday ""
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。 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。
实现方式:
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 常用命令:
lpush,rpush,lpop,rpop,lrange,BLPOP(阻塞版)等。 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。 实现方式:
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。 RPOPLPUSH source destination 命令 RPOPLPUSH 在一个原子时间内,执行以下两个动作:
将列表 source 中的最后一个元素(尾元素)弹出,并返回给客户端。
将 source 弹出的元素插入到列表 destination ,作为 destination 列表的的头元素。
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。
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。
redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.10"
redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.11"
redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.12"
redis.lpush "downstream_ips", "192.168.0.13"
Then:
next_ip = redis.rpoplpush "downstream_ips", "downstream_ips" BLPOP 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:
BLPOP job command request #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。
) "command" # 弹出元素所属的列表
) "update system..." # 弹出元素所属的值
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 常用命令:
sadd,srem,spop,sdiff ,smembers,sunion 等。 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 实现方式:
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 常用命令:
zadd,zrange,zrem,zcard等 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。 实现方式:
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。

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