Redis 的特殊数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub

本文深入探讨了Redis的三种特殊数据结构:HyperLogLog用于高效基数统计,Geo提供地理位置信息存储与操作,Pub/Sub实现轻量级消息发布与订阅机制。通过具体实例展示了每种数据结构的使用方法。

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Redis 的特殊数据结构HyperLogLog、Geo、Pub/Sub,Redis Module

1.HyperLogLog

Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。

基础命令

PFADD key element [element ...] 
添加指定元素到 HyperLogLog 中。
PFCOUNT key [key ...] 
返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...] 
将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog

实例

redis 127.0.0.1:6379> PFADD mykey "redis"  
1) (integer) 1  
redis 127.0.0.1:6379> PFADD mykey "mongodb"  
1) (integer) 1  
redis 127.0.0.1:6379> PFADD mykey "mysql"  
1) (integer) 1  
redis 127.0.0.1:6379> PFCOUNT mykey  
(integer) 3

2.Geo

Redis 的 GEO 是 3.2 版本的新特性。这个功能可以将用户给定的地理位置信息储存起来, 并对这些信息进行操作。
基础命令

增加某个地理位置的坐标。
GEOADD location-set longitude latitude member [longitude latitude member ...]
示例
redis> GEOADD Hangzhou 120.0919500000 30.3219600000 Xihu

获取两个地理位置的距离
GEODIST location-set location-x location-y [unit]
其中 unit 参数是距离单位,可选填
m 表示单位为米。
km 表示单位为千米。
mi 表示单位为英里。
ft 表示单位为英尺。
示例
redis> GEODIST Hangzhou Xihu Xixi m

根据给定地理位置坐标获取指定范围内的地理位置集合(这个功能很有用,可以用来查找周边的点)
GEORADIUS location-set longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [ASC|DESC] [COUNT count]
其中:
radius表示范围距离,距离单位是 m|km|ft|mi
可选参数:
WITHCOORD:传入WITHCOORD参数,则返回结果会带上匹配位置的经纬度。
WITHDIST:传入WITHDIST参数,则返回结果会带上匹配位置与给定地理位置的距离。
ASC|DESC:默认结果是未排序的,传入ASC为从近到远排序,传入DESC为从远到近排序。
WITHHASH:传入WITHHASH参数,则返回结果会带上匹配位置的hash值。
COUNT count:传入COUNT参数,可以返回指定数量的结果。
示例
redis> GEORADIUS Hangzhou 120.0919500000 30.3219600000 10 km

根据给定地理位置获取指定范围内的地理位置集合
GEORADIUSBYMEMBER key member radius [m|km|ft|mi] [WITHCOORD] [WITHDIST] [ASC|DESC] [WITHHASH] [COUNT count]
和 GEORADIUS 一样,只是传入的是member名,不是坐标了
redis> GEORADIUS Hangzhou Xihu 10 km

3.Pub/Sub

“发布/订阅”在redis中,被设计的非常轻量级和简洁,它做到了消息的“发布”和“订阅”的基本能力;但是尚未提供关于消息的持久化等各种企业级的特性。

  1. 一个Redis client发布消息,其他多个redis client订阅消息,发布的消息“即发即失”,
  2. redis不会持久保存发布的消息;
  3. 消息订阅者也将只能得到订阅之后的消息,通道中此前的消息将无从获得。

常用命令

PSUBSCRIBE pattern [pattern ...] 
订阅一个或多个符合给定模式的频道。
PUBSUB subcommand [argument [argument ...]] 
查看订阅与发布系统状态。
PUBLISH channel message 
将信息发送到指定的频道。
PUNSUBSCRIBE [pattern [pattern ...]] 
退订所有给定模式的频道。
SUBSCRIBE channel [channel ...] 
订阅给定的一个或多个频道的信息。
UNSUBSCRIBE [channel [channel ...]] 
指退订给定的频道。

实例

以下实例演示了发布订阅是如何工作的。在我们实例中我们创建了订阅频道名为 redisChat:

redis 127.0.0.1:6379> SUBSCRIBE redisChat

Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) "subscribe"
2) "redisChat"
3) (integer) 1

#现在,我们先重新开启个 redis 客户端,然后在同一个频道 redisChat 发布两次消息,订阅者就能接收到消息。

redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "Redis is a great caching technique"
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> PUBLISH redisChat "Learn redis by runoob.com"
(integer) 1

# 订阅者的客户端会显示如下消息
1) "message"
2) "redisChat"
3) "Redis is a great caching technique"
1) "message"
2) "redisChat"
3) "Learn redis by runoob.com"
在面试回答中,可以提到以下几种Redis的基本数据结构和一些其他的数据结构。 1. 字符串(String): Redis的最基本的数据结构,可以存储字符串、整数或者浮点数。 2. 哈希(Hash): Redis的哈希是一个键值对的集合,每个键对应一个值。哈希表的底层实现使用了字典和压缩列表,可以实现O(1)的查询和设置速度。 3. 列表(List): Redis的列表是一系列按照插入顺序排序的元素集合,可以在头部或者尾部插入元素,支持按索引访问和范围访问等操作。 4. 集合(Set): Redis的集合是一个无序且唯一的元素集合,支持添加、删除和判断元素是否存在等操作,还可以进行交集、并集和差集等常见操作。 5. 有序集合(ZSet): Redis的有序集合是一个有序的元素集合,每个元素都有一个分值,可以根据分值进行排序,支持按分值范围查询和按成员访问等操作。 此外,还可以提到一些其他的Redis数据结构: - HyperLogLog: 用于估计一个集合的基数,即不重复元素的数量。 - Geo: 用于地理位置信息的存储和查询。 - Pub/Sub: 用于发布和订阅消息的机制。 - Redis Module: 通过扩展模块的方式,可以添加自定义的数据结构和功能。 - BloomFilter: 用于判断一个元素是否存在于一个集合中的概率型数据结构。 - RedisSearch: 用于全文搜索和索引的高性能搜索引擎。 - Redis-ML: 用于机器学习模型的存储和使用。 - 哈希槽的概念: Redis的哈希槽是一种数据分片的方式,将数据分散存储在不同的槽位上,以提高集群的负载均衡和扩展性。 - 扩容原理: Redis的扩容原理是通过增加或减少哈希槽的数量来实现的,当需要扩容时,会将一部分的哈希槽迁移到新的节点上。 综上所述,这些是Redis常用的数据结构和一些其他的数据结构,可以在面试回答中提到它们的特点和用途。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [面试官问 Redis数据结构的时候怎么答能加分?](https://blog.youkuaiyun.com/qq_45881167/article/details/128424300)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [2022年Redis最新面试题第2篇 - Redis数据结构](https://blog.youkuaiyun.com/uuqaz/article/details/125446058)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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