Redis核心数据结构应用场景与高性能原理刨析

一、Redis的数据结构

Redis一共有5种数据结构，分别是String（字符串）、Hash（哈希）、List（链表）、Set（集合）、ZSet（有序集合）

1、String

1.1、单值缓存

（1）set key value：设置key的值
（2）get key：获取指定key的值

1.2、对象缓存

将对象式的value抽象成一个JSON格式，然后进行缓存

（1）单个操作
set key value：设置key的值
get key：获取指定key的值

（2）批量操作
mset key1 value1 key2 value2
mget key1 key2

1.3、分布式锁

命令	含义
setnx product:100 true	获取当前key的锁，返回1代表取锁成功
setnx product:100 true	获取当前key的锁，返回0代表取锁失败
del product:100	删除当前key
set product:100 true ex 10 nx	设置超时时间，默认为秒

1.4、计数器

命令	含义
incr key	给当前key值的积分加1
get key	获取当前key值的积分

指定增量计数器：incrby key 数值–>给对应的key加上某值

2、Hash

（1）常用操作

命令	含义
HSET key field value	存储一个哈希表key的键值
HSETNX key field value	存储一个不存在的哈希表key的键值
HMSET key field value [field value …]	在一个哈希表key中存储多个键值对
HGET key field	获取哈希表key对应的field键值
HMGET key field [field …]	批量获取哈希表key中多个field键值
HDEL key field [field …]	删除哈希表key中的field键值
HLEN key	返回哈希表key中field的数量
HGETALL key	返回哈希表key中所有的键值
HINCRBY key field increment	为哈希表key中field键的值加上增量increment

（2）对象缓存

命令	含义
hmset user {userid}:name lele {userid}:balance 100	设置hash对象
hmget user {userid}:name lele {userid}:balance 100	获取hash对象

（3）优点
①同类数据归类整合储存，方便数据管理。
②相比string操作消耗内存与cpu更小
③相比string存储更节省空间
（4）缺点
①过期功能不能使用在field上，只能使用在key上
②redis集群架构下不适合大规模使用

3、List

（1）常用操作

命令	含义
LPUSH key value [value …]	将一个或多个值value插入到key列表的表头(最左边)
RPUSH key value [value …]	将一个或多个值value插入到key列表的表尾(最右边)
LPOP key	移除并返回key列表的头元素
RPOP key	移除并返回key列表的尾元素
LRANGE key start stop	返回列表key中指定区间内的元素，区间以偏移量start和stop指定
BLPOP key [key …] timeout	从key列表表头弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待
BRPOP key [key …] timeout	从key列表表尾弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待

（2）应用场景
作为分布式数据结构：
①栈Stack=LPUSH+LPOP；
②队列Queue=LPUSH+RPOP ;
③阻塞队列MQ=LPUSH+BRPOP;

4、Set

（1）常用操作

命令	含义
SADD key member [member …]	往集合key中存入元素，元素存在则忽略，若key不存在则新建
SREM key member [member …]	从集合key中删除元素
SMEMBERS key	获取集合key中所有元素
SCARD key	获取集合key的元素个数
SISMEMBER key member	判断member元素是否存在于集合key中
SRANDMEMBER key [count]	从集合key中选出count个元素，元素不从key中删除
SPOP key [count]	从集合key中选出count个元素，元素从key中删除

（2）运算操作

命令	含义
SINTER key [key …]	交集运算
SINTERSTORE destination key [key …]	将交集结果存入新集合destination中
SUNION key [key …]	并集运算
SUNIONSTORE destination key [key …]	将并集结果存入新集合destination中
SDIFF key [key …]	差集运算
SDIFFSTORE destination key [key …]	SDIFFSTORE destination key [key …]

（3）案例

me关注的人：{A1,A2,A4,A6,A8}
A1关注的人：{A2,A3,A4}
A2关注的人：{A1,A4,A5,A6}
A3关注的人：{A6,A7,A8}
A4关注的人：{A2,A5}
me和A2的共同关注：{A1,A4,A6}

如图所示:

5、ZSet

（1）常用操作

命令	含义
ZADD key score member [[score member]…]	往有序集合key中加入带分值元素
ZREM key member [member …]	从有序集合key中删除元素
ZSCORE key member	返回有序集合key中元素member的分值
ZINCRBY key increment member	为有序集合key中元素member的分值加上increment
ZCARD key	返回有序集合key中元素个数
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]	正序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]	倒序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素

（2）ZSet集合操作

命令	含义
ZUNIONSTORE destkey numkeys key [key …]	并集计算
ZINTERSTORE destkey numkeys key [key …]	交集计算

二、Redis高性能原理

1、Redis是单线程的吗？

其实严格意义上来说，Redis不是单线程的，比如Redis的持久化、异步删除、集群数据这些都是由额外的线程来完成的。
我们平时说的Redis单线程其实是是指从其它端发送给Redis的IO操作都是由一个线程来完成的，外部访问Redis时，Redis会将这些命令排好序，然后一个一个执行。

2、Redis单线程快的原因

（1）其所有数据都是存放在内存中，所有运算都是内存级别的运算
（2）单线程避免了多线程的上下文切换
（3）IO多路复用

因此，对于耗时指令、可能导致Redis卡顿；导致其他用户请求无法得到处理。

3、Redis单线程能够处理那么多的并发客户端连接的原因

Redis的IO多路复用：Redis利用epoll来实现IO多路复用、将连接信息和时间放到队列中、一次放到文件事件分派器、事件分派器将事件发给事件处理器。
与网络通信的NIO相关：

三、Redis的范围查找

1、keys *

（1）优点是简单，初学者拿来即用。(但通常运维大神会在redis服务端禁用该命令)，
（2）缺点是可能会直接导致redis服务宕机。**由于redis服务是单线程工作，每一条到达的指令都是串行执行，而Keys 命令会全量遍历缓存中的所有key，直到结束，如果redis中的key数量太多、所需要的时间就很长，**此刻请求redis服务的其它指令都将被阻塞，后台服务可能会因为超时而报错；

2、scan渐进式遍历键

SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count] [TYPE type]

（1）cursor：游标；默认为0；
（2）pattern: 需要进行模糊查询的字符串；与keys的pattern相同；可省略；
（3）count:返回多少条符合的key; 可省略
（4）Type: 模糊查询返回的key的类型；可为StringHash,List,Set,
（5）Zset:可省略。

第 一次遍历时，cursor 值为 0，然后将返回结果中第一个整数值作为下一次遍历的 cursor。一直遍历 到返回的 cursor 值为 0 时结束。
注意：但是scan并非完美无瑕， 如果在scan的过程中如果有键的变化（增加、 删除、 修改） ，那 么遍历效果可能会碰到如下问题： 新增的键可能没有遍历到， 遍历出了重复的键等情况， 也就是说 scan并不能保证完整的遍历出来所有的键， 这些是我们在开发时需要考虑的。