Redis基本数据类型

Redis数据类型

Redis 为了存储不同类型的数据，提供了五种常用数据类型

• string（字符串）
• hash（哈希散列）
• list（列表）
• set（集合）
• zset（sorted set：有序集合）

注意此处的数据类型指的是Value（值） 的数据类型，而非 key。

String类型

• 字符串是Redis里最基本的数据类型，Redis 使用标准 C 语言编写，在存储字符时，Redis 并未使用 C 语言的字符类型，而是自定义了一个属于特殊结构 SDS（Simple Dynamic String）即简单动态字符串）
• SDS是一个可以修改的内部结构，非常类似于 Java 的 ArrayList。
• SDS 的结构定义如下：
  
  string 采用了预先分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配，如下图所示：
  
• Redis 每次给 string 分配的空间都要大于字符串实际占用的空间，这样就在一定程度上提升了 Redis string 存储的效率，比如当字符串长度变大时，无需再重新申请内存空间。
• 当字符串所占空间小于 1MB 时，Redis 对字符串存储空间的扩容是以成倍的方式增加的；而当所占空间超过 1MB 时，每次扩容只增加 1MB。Redis 字符串允许的最大值字节数是 512 MB。
• 字符串是Redis里最基本的数据类型。
• 可以使用set命令设置字符串类型数据，具体语法如下：
  
• key和value分别表示待设置字符串的键和值，如果对应的key里已经有值，那么再次执行set命令时会进行覆盖
• 通过EX和PX参数可以指定该变量的生存时间，在大多数场景里，应该合理设置对应的生存时间，否则可能会导致内存溢出的问题。
• NX参数表示当key不存在时才进行设置值的操作，如果key存在，那么该命令不执行；XX参数表示当key存在时才进行操作。
• KEEPTTL是Redis 6.0的新特性，是指“保留生存时间”，既重复set时，保留旧值的过期时间。

示例：

设置获取单个字符串

示例：

设置获取多个字符串

• mset和mget命令分别能同时设置和获取多个字符串。其中，mset命令的语法如下：
  

• mget命令的语法如下：
  

• mset和mget命令不包含NX、XX、PX和EX等参数

示例：

对值进行增量和减量操作

• 通过incr key命令能对key所对应的数字类型值进行加1操作，如果k不存在,默认在0的基础上+1
• 通过decr key命令能对key所对应的值进行减1操作，如果k不存在,默认在0的基础上-1
• 通过incrby key increment命令能对key对应的值进行加increment的操作
• 通过decrby by decrement命令能对key对应的值进行减decrement的操作。
• 运行上述命令时，需要确保key对应的值是数字类型，否则会报错。
• 在实际项目里，上述命令一般会用在统计流量和控制并发的场景中

示例：

Hash类型

• Redis hash（哈希散列）是由字符类型的 field（字段）和 value 组成的哈希映射表结构（也称散列表）
• hash 类型中，field 与 value 一一对应，且不允许重复。
• Redis hash 特别适合于存储对象。一个 filed/value 可以看做是表格中一条数据记录；而一个 key 可以对应多条数据。
• 当 hash 类型移除最后一个元素后，该存储结构就会被自动删除，其占用内存也会被系统回收
  

实现方式

Hash类型底层存储结构有两种实现方式
第一种，当存储的数据量较少的时，hash 采用 ziplist 作为底层存储结构，此时要求符合以下两个条件：

• 哈希对象保存的所有键值对（键和值）的字符串长度总和小于 64 个字节。
• 哈希对象保存的键值对数量要小于 512 个。

当无法满足上述条件时，hash 就会采用第二种方式来存储数据

• 也就是 **dict（字典结构）**该结构类似于 Java 的 HashMap，是一个无序的字典，并采用了数组和链表相结合的方式存储数据。
  在 Redis 中，dict 是基于哈希表算法实现的，因此其查找性能非常高效，其时间复杂度为 O(1)。

哈希表

• 哈希表又称散列表，其初衷是将数据映射到数组中的某个位置上，这样就能够通过数组下标来访问该数据，从而提高数据的查找效率。

• 现在有 1/5/8/ 三个数字，你需要把这三个数字映射到数组中，由于哈希表规定必须使用下标来访问数据，因此你需要构建一个 0 到 8 的数组
  

• 我们把待查找的数字，在相应的下标数组上标记出来，它们之间一一对应。虽然这样做能实现元素的查找，但却很浪费存储空间，并且查找效率也不高。

• 如果采用哈希表的话，我们只需要申请一个长度为 3 的数组（与待查找的元素个数相同），如下图所示：
  

• 将 1/5/8 分别对数组长度 3 做取模运算，然后把它们指向运算结果对应的数组槽位，这样就把一组离散的数据映射到了连续的空间中，从而在最大限度上提高了空间的利用率，并且也提高了元素的查找效率。

• 但可能会出现一个问题，数字 5、8 映射到同一个槽位上，这样就导致其中一个数字无法查找到。上述这种情况在实际中也会遇到，我们把它称为“哈希冲突”或者“哈希碰撞”。

• 有许多方法可以解决“哈希冲突”，比如开放地址法、链表地址法，再次散列法等，而 Redis 采用是链表地址法。

• 将有冲突的数据使用链表把它们串联起来，这样即使发生了冲突，也可以将数据存储在一起，最后，通过遍历链表的方式就找到上述发生“冲突”的数据。如下所示：
  

• 如果值是字符串的话，就需要通过哈希函数将字符串转换成具体的数值，然后再对其进行映射。

设置与获取

示例：

hsetnx命令

针对key相关的操作

hexists命令

删除命令

List类型

• Redis list（列表）相当于 Java 语言中的 LinkedList 结构，是一个链表而非数组，其插入、删除元素的时间复杂度为 O(1)，但是查询速度欠佳，时间复杂度为 O(n)。
• 当向列表中添加元素值时，首先需要给这个列表指定一个 key 键，然后使用相应的命令，从列表的左侧（头部）或者右侧（尾部）来添加元素，这些元素会以添加时的顺序排列。
• 当列表弹出最后一个元素时，该结构会被自动删除。
• Redis 列表的底层存储结构，其实是一个被称为快速链表（quicklist）的结构。
• 当列表中存储的元素较少时，Redis 会使用一块连续的内存来存储这些元素，这个连续的结构被称为 ziplist（压缩列表），它将所有的元素紧挨着一起存储。
• 当一个列表只包含少量列表项,并且每个列表项要么就是小整数值,要么就是长度比较短的字符串,那么Redis就会使用压缩列表来做列表的底层实现。
• 当一个哈希只包含少量键值对,比且每个键值对的键和值要么就是小整数值,要么就是长度比较短的字符串,那么Redis就会使用压缩列表来做哈希的底层实现。
• 压缩列表是Redis为了节约内存而开发的,是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型(sequential)数据结枃。一个压缩列表可以包含任意多个节点(entry),每个节点可以保存一个字节数组或者一个整数值
• 而当数据量较大时，Redis 列表就会是用 quicklist（快速链表）存储元素。Redis 之所以采用两种方法相结合的方式来存储元素。
• 这是因为单独使用普通链表存储元素时，所需的空间较大，会造成存储空间的浪费。因此采用了链表和压缩列表相结合的方式，也就是 quicklist + ziplist，结构如下图：
  
• 将多个 ziplist 使用双向指针串联起来，这样既能满足快速插入、删除的特性，又节省了一部分存储空间。

设置与获取

模拟堆栈和队列

lrange命令

修改列表中的元素

将元素插入列表

获取列表长度

移除指定元素

修剪列表