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Redis基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的用法示例

小編給大家分享一下redis基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的用法示例,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!

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1. 數(shù)據(jù)類型

其基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型有String、List、Hash、Set、Sorted  Set,這些都是常用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型,可以看到非常豐富,幾乎能夠滿足大部分的需求了。其實還有一些高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),我們在這章里暫時先不提,只聊基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

2. String

String可以說是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)了,  用法上可以直接和Java中的String掛鉤,你可以把String類型用于存儲某個標(biāo)志位,某個計數(shù)器,甚至狠一點,序列化之后的JSON字符串都行,其單個key限制為512M。其常見的命令為get、set、incr、decr  、mget。

2.1 使用

  • get 獲取某個key,如果key不存在會返回空指針

  • set 給key賦值,將key設(shè)置為指定的值,如果該key之前已經(jīng)有值了,那么將被新的值給覆蓋

  • incr  給當(dāng)前的key的值+1,如果key不存在則會先給key調(diào)用set賦值為0,再調(diào)用incr。當(dāng)然如果該key的類型不能做加法運算,例如字符串,就會拋出錯誤

  • decr 給當(dāng)前key的值-1,其余的同上

  • mget 同get,只是一次性返回多條數(shù)據(jù),不存在的key將會返回空指針


Redis基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的用法示例

string相關(guān)命令

可能大多數(shù)的人只是到用一用的地步,這也無可厚非,但是如果是作為一個對技術(shù)有追求的開發(fā),或者說你有想近大廠的想法,一定要有刨根問底的精神。只有當(dāng)你真正知道一個東西的底層原理時,你遇到問題時才能提供給你更多的思路去解決問題。接下來我們就來聊一下Redis中String底層是如何實現(xiàn)的。

2.2 原理

2.2.1 結(jié)構(gòu)

我們知道Redis是用C語言寫的,但是Redis卻沒有直接使用,而是自己實現(xiàn)了一個叫SDS(Simple Dynamic  String)的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)字符串,結(jié)構(gòu)如下。

struct sdshdr {   // 記錄buf中已使用的字節(jié)數(shù)量   int len;   // 記錄buf中未使用的字節(jié)數(shù)量   int free;   // 字節(jié)數(shù)組,用于保存字符串   char buf[]; }

2.2.2 優(yōu)點

為什么Redis要自己實現(xiàn)SDS而不是直接用C的字符串呢?主要是因為以下幾點。

  • 減少獲取字符串長度開銷  C語言中獲取字符串的長度需要遍歷整個字符串,直到遇到結(jié)束標(biāo)志位\0,時間復(fù)雜度為O(n),而SDS直接維護了長度的變量,取長度的時間復(fù)雜度為O(1)

  • 避免緩沖區(qū)溢出  C語言中如果往一個字節(jié)數(shù)組中塞入超過其容量的字節(jié),那么就會造成緩沖區(qū)溢出,而SDS通過維護free變量解決了這個問題。向buf數(shù)組中寫入數(shù)據(jù)時,會先判斷剩余的空間是否足夠塞入新數(shù)據(jù),如果不夠,SDS就會重新分配緩沖區(qū),加大之前的緩沖區(qū)。且加大的長度等于新增的數(shù)據(jù)的長度

  • 空間預(yù)分配&空間惰性釋放  C語言中,每次修改字符串都會重新分配內(nèi)存空間,如果對字符串修改了n次,那么必然會出現(xiàn)n次內(nèi)存重新分配。而SDS由于冗余了一部分空間,優(yōu)化了這個問題,將必然重新分配n次變?yōu)樽疃喾峙鋘次,而數(shù)據(jù)從buf中移除的時候,空閑出來的內(nèi)存也不會馬上被回收,防止新寫入數(shù)據(jù)而造成內(nèi)存重新分配

  • 保證二進制安全 C語言中,字符串遇到\0會被截斷,而SDS不會因為數(shù)據(jù)中出現(xiàn)了\0而截斷字符串,換句話說,不會因為一些特殊的字符影響實際的運算結(jié)果

可以結(jié)合下面的圖來理解SDS。

Redis基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的用法示例

圖片來源于網(wǎng)絡(luò),侵刪

總結(jié)一下就是上面列表的四個小標(biāo)題,為了減少獲取字符串長度開銷、避免緩沖區(qū)溢出、空間預(yù)分配&空間惰性釋放和保證二進制安全。

3.  List

List也是一個使用頻率很高的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),其涉及到的命令太多了,就不像String那樣一個一個演示了,感興趣的大家可以去搜一搜。命令有l(wèi)push、lpushx、rpush、rpushx、lpop、rpop、lindex、linsert、lrange、llen、lrem、lset、ltrim、rpoplpush、brpoplpush、blpop、brpop,其都是對數(shù)組中的元素的操作。

3.1 使用

List的用途我認為主要集中在以下兩個方面。

當(dāng)作普通列表存儲數(shù)據(jù)(類似于Java的ArrayList)

用做異步隊列

普通列表這個自然不必多說,其中存放的必然業(yè)務(wù)中需要的數(shù)據(jù),下面來著重聊一下異步隊列。

啥玩意,List還能當(dāng)成隊列來玩?

List除了能被用做隊列,還能當(dāng)作棧來使用。在上面介紹了很多操作List命令,當(dāng)我們用rpush/lpop組合命令的時候,實際上就是在使用一個隊列,而當(dāng)我們用rpush/rpop命令組合的時候,就是在使用一個棧。lpush/rpop和lpush/lpop是同理的。

假設(shè)我們用的是rpush來生產(chǎn)消息,當(dāng)我們的程序需要消費消息的時候,就使用lpop從異步隊列中消費消息。但是如果采用這種方式,當(dāng)隊列為空時,你可能需要不停的去詢問隊列中是否有數(shù)據(jù),這樣會造成機器的CPU資源的浪費。

所以你可以采取讓當(dāng)前線程Sleep一段時間,這樣的確可以節(jié)省一部分CPU資源。但是你可能就需要去考慮Sleep的時間,間隔太短,CPU上下文切換可能也是一筆不小的開銷,間隔太長,那么可能造成這條消息被延遲消費(不過都用異步隊列了,應(yīng)該可以忽略這個問題)。

除了Sleep,還有沒有其他的方式?

有,答案是blpop。當(dāng)我們使用blpop去消費時,如果當(dāng)前隊列是空的,那么此時線程會阻塞住,直到下面兩種condition。

  1. 達到設(shè)置的timeout時間

  2. 隊列中有消息可以被消費

比起Sleep一段時間,實時性會好一點;比起輪詢,對CPU資源更加友好。

3.2  原理

在Redis3.2之前,Redis采用的是ZipList(壓縮列表)或者LinkedList(鏈表)。當(dāng)List中的元素同時滿足每個元素的小于64字節(jié)和List元素個數(shù)小于512個時,存儲的方式為ZipList。但凡有一個條件沒滿足就會轉(zhuǎn)換為LinkedList。

而在3.2之后,其實現(xiàn)變成了QuickList(快速列表)。LinkedList由于是較為基礎(chǔ)的東西,此處就不贅述了。

3.2.1 ZipList

ZipList采用連續(xù)的內(nèi)存緊湊存儲,不像鏈表那樣需要有額外的空間來存儲前驅(qū)節(jié)點和后續(xù)節(jié)點的指針。按照其存儲的區(qū)域劃分,大致可以分為三個部分,每個部分也有自己的劃分,其詳細的結(jié)構(gòu)如下。

  • header ziplist的頭部信息

    • zlbytes 標(biāo)識ziplist所占用的內(nèi)存字節(jié)數(shù)

    • zltail 到ziplist尾節(jié)點的偏移量

    • zllen ziplist中的存儲的節(jié)點數(shù)量

  • entries 存儲實際節(jié)點的信息

    • pre_entry_length 記錄了前一個節(jié)點的長度,通過這個值可以快速的跳轉(zhuǎn)到上一個節(jié)點

    • encoding 顧名思義,存儲量元素的編碼格式

    • length 所存儲數(shù)據(jù)的長度

    • content 保存節(jié)點的內(nèi)容

  • end 標(biāo)識ziplist的末尾

如果采用鏈表的存儲方式,鏈表中的元素由指針相連,這樣的方式可能會造成一定的內(nèi)存碎片。而指針也會占用額外的存儲空間。而ZipList不會存在這些情況,ZipList占用的是一段連續(xù)的內(nèi)存空間。

但是相應(yīng)地,ZipList的修改操作效率較為低下,插入和刪除的操作會設(shè)計到頻繁的內(nèi)存空間申請和釋放(有點類似于ArrayList重新擴容),且查詢效率同樣會受影響,本質(zhì)上ZipList查詢元素就是遍歷鏈表。

3.2.2 QuickList

在3.2版本之后,list的實現(xiàn)就換成了QuickList。QuickList將list分成了多個節(jié)點,每一個節(jié)點采用ZipList存儲數(shù)據(jù)。

4. Hash

其用法就跟Java中的HashMap中一樣,都是往map中去丟鍵值對。

4.1 使用

基礎(chǔ)的命令如下:

  • hset 在hash中設(shè)置鍵值對

  • hget 獲hash中的某個key值

  • hdel 刪除hash中某個鍵

  • hlen 統(tǒng)計hash中元素的個數(shù)

  • hmget 批量的獲取hash中的鍵的值

  • hmset 批量的設(shè)置hash中的鍵和值

  • hexists 判斷hash中某個key是否存在

  • hkeys 返回hash中的所有鍵(不包含值)

  • hvals 返回hash中的所有值(不包含鍵)

  • hgetall 獲取所有的鍵值對,包含了鍵和值

其實大多數(shù)情況下的使用跟HashMap是差不多的,沒有什么較為特殊的地方。

4.2  原理

hash的底層實現(xiàn)也是有兩種,ZipList和HashTable。但具體采用哪一種與Redis的版本無關(guān),而與當(dāng)前hash中所存的元素有關(guān)。首先當(dāng)我們創(chuàng)建一個hash的時候,采用的ZipList進行存儲。隨著hash中的元素增多,達到了Redis設(shè)定的閾值,就會轉(zhuǎn)換為HashTable。

其設(shè)定的閾值如下:

  • 存儲的某個鍵或者值長度大于默認值(64)

  • ZipList中存儲的元素數(shù)量大于默認值(512)

ZipList上面我們專門簡單分析了一下,理解這個設(shè)定應(yīng)該也比較容易。當(dāng)ZipList中的元素過多的時候,其查詢的效率就會變得低下。而HashTable的底層設(shè)計其實和Java中的HashMap差不多,都是通過拉鏈法解決哈希沖突。具體的可以參考從基礎(chǔ)的使用來深挖HashMap這篇文章。

5. Set

Set的概念可以與Java中的Set劃等號,用于存儲一個不包含重復(fù)元素的集合。

5.1 使用

其主要的命令如下,key代表redis中的Set,member代表集合中的元素。

  • sadd sadd key member [...] 將一個或者多個元素加入到集合中,如果有已經(jīng)存在的元素會忽略掉。

  • srem srem key member [...]將一個或者多個元素從集合中移除,不存在的元素會被忽略掉

  • smembers smembers key返回集合中的所有成員

  • sismember dismember key member判斷member在key中是否存在,如果存在則返回1,如果不存在則返回0

  • scard scard key返回集合key中的元素的數(shù)量

  • smove move source destination  member將元素從source集合移動到destination集合。如果source中不包含member,則不會執(zhí)行任何操作,當(dāng)且僅當(dāng)存在才會從集合中移出。如果destination已經(jīng)存在元素則不會對destination做任何操作。該命令是原子操作。

  • spop spop key隨機刪除并返回集合中的一個元素

  • srandmember srandmember key與spop一樣,只不過不會將元素刪除,可以理解為從集合中隨機出一個元素來。

  • sinter 求一個或者多個集合的交集

  • sinterstore sinterstore destination key  [...]與sinter類似,但是會將得出的結(jié)果存到destination中。

  • sunion 求一個或者多個集合的并集

  • sunionstore sunionstore destination key [...]

  • sdiff 求一個或者多個集合的差集

  • sdiffstore sdiffstore destination key  [...]與sdiff類似,但是會將得出的結(jié)果存到destination中。

5.2  原理

我們知道Java中的Set有多種實現(xiàn)。在Redis中也是,有IntSet和HashTable兩種實現(xiàn),首先初始化的時候使用的是IntSet,而滿足如下的條件時,就會轉(zhuǎn)換成HashTable。

  • 當(dāng)集合中保存的所有元素都是整數(shù)時

  • 集合對象保存的元素數(shù)量不超過512

上面已經(jīng)簡單的介紹了HashTable了,所以這里只聊聊IntSet。

5.2.1 IntSet

intset底層是一個數(shù)組,既然數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)組,那么存儲數(shù)據(jù)就可以是有序的,這也使得intset的底層查詢是通過二分查找來實現(xiàn)。其結(jié)構(gòu)如下。

struct intset {   // 編碼方式   uint32_t encoding;   // 集合包含元素的數(shù)量   uint32_t length;   // 存儲元素的數(shù)組   int8_t contents[]; }

與ZipList類似,IntSet也是使用的一連串的內(nèi)存空間,但是不同的是ZipList可以存儲二進制的內(nèi)容,而IntSet只能存儲整數(shù);且ZipList存儲是無序的,IntSet則是有序的,這樣一來,元素個數(shù)相同的前提下,IntSet的查詢效率會更高。

6. Sorted

Set其與Set的功能大致類似,只不過在此基礎(chǔ)上,可以給每一個元素賦予一個權(quán)重。你可以理解為Java的TreeSet。與List、Hash、Set一樣,其底層的實現(xiàn)也有兩種,分別是ZipList和SkipList(跳表)。

初始化Sorted  Set的時候,會采用ZipList作為其實現(xiàn),其實很好理解,這個時候元素的數(shù)量很少,采用ZipList進行緊湊的存儲會更加的節(jié)省空間。當(dāng)期達到如下的條件時,就會轉(zhuǎn)換為SkipList:

  • 其保存的元素數(shù)量的個數(shù)小于128個

  • 其保存的所有元素長度小于64字節(jié)

6.1 使用

下面的命令中,key代表zset的名字;4代表score,也就是權(quán)重;而member就是zset中的key的名稱。

  • zadd zadd key 4 member用于增加元素

  • zcard zcard key用于獲取zset中的元素的數(shù)量

  • zrem zrem key member [...]刪除zset中一個或者多個key

  • zincrby zincrby key 1 member給key的權(quán)重值加上score的值(也就是1)

  • zscore zscore key member用于獲取指定key的權(quán)重值

  • zrange zrange key 0 -1獲取zset中所有的元素,zrange key 0 -1  withscores獲取所有元素和權(quán)重,withscores參數(shù)的作用是決定是否將權(quán)重值也一起返回。其返回的元素按照從小到大排序,如果元素具有相同的權(quán)重,則會按照字典序排序。

  • zrevrange zrevrange key 0 -1 withscores,其與zrange類似,只不過zrevrange按照從大到小排序。

  • zrangebyscore zrangebyscore key 1 5,返回key中權(quán)重在區(qū)間(1,  5]范圍內(nèi)元素。當(dāng)然也可以使用withscores來將權(quán)重值一并返回。其元素按照從小到大排序。1代表min,5代表max,他們也可以分別是**-inf和inf**,當(dāng)你不知道key中的score區(qū)間時,就可以使用這個。還有一個類似于SQL中的limit的可選參數(shù),在此就不贅述。

除了能夠?qū)ζ渲械脑靥砑訖?quán)重之外,使用ZSet還可以實現(xiàn)延遲隊列。

延遲隊列用于存放延遲任務(wù),那什么是延遲隊列呢?

舉個很簡單的例子,  你在某個電商APP中下訂單,但是沒有付款,此時它會提醒你,「訂單如果超過1個小時沒有支付,將會自動關(guān)閉」;再比如在某個活動結(jié)束前1個小時給用戶推送消息;再比如訂單完成后多少天自動確認收貨等等。

用人話解釋一遍,那就是過會才要干的事情。

那ZSet怎么實現(xiàn)這個功能?

其實很簡單,就是將任務(wù)的執(zhí)行時間設(shè)置為ZSet中的元素權(quán)重,然后通過一個后臺線程定時的從ZSet中查詢出權(quán)重最小的元素,然后通過與當(dāng)前時間戳判斷,如果大于當(dāng)前時間戳(也就是該執(zhí)行了)就將其從ZSet中取出。

那,怎么取?

其實我看很多講Redis實現(xiàn)延遲隊列的博客都沒有把這個怎么取講清楚,到底該用什么命令,傳什么參數(shù)。我們使用zrangebyscore命令來實現(xiàn),還記得-inf和inf嗎,其全稱是infinity,分別表示無限小和無限大。

由于我們并不知道延遲隊列當(dāng)中的score(也就是任務(wù)執(zhí)行時間)的范圍,所以我們可以直接使用-inf和inf,完整命令如下。

zrangescore key -inf inf limt 0 1 withscores

還是有點用,那ZSet底層是咋實現(xiàn)的呢?

上面已經(jīng)講過了ZipList,就不贅述,下面聊聊SkipList。

6.2 原理

6.2.1 SkipList

SkipList存在于zset(Sorted Set)的結(jié)構(gòu)中,如下:

struct zset {   // 字典   dict *dict;   // 跳表   zskiplist *zsl; }

而SkipList的結(jié)構(gòu)如下:

struct zskiplist {   // 表頭節(jié)點和表尾節(jié)點   struct zskiplistNode *header, *tail;   // 表中節(jié)點的數(shù)量   unsigned long length;   // 表中層數(shù)最大的節(jié)點的層數(shù)   int level; }

不知道大家是否有想過,為什么Redis要使用SkipList來實現(xiàn)ZSet,而不用數(shù)組呢?

首先ZSet如果數(shù)組存儲的話,由于ZSet中存儲的元素是有序的,存入的時候需要將元素放入數(shù)組中對應(yīng)的位置。這樣就會對數(shù)組進行頻繁的增刪,而頻繁的增刪在數(shù)組中效率并不高,因為涉及到數(shù)組元素的移動,如果元素插入的位置是首位,那么后面的所有元素都要被移動。

所以為了應(yīng)付頻繁增刪的場景,我們需要使用到鏈表。但是隨著鏈表的元素增多,同樣的會出現(xiàn)問題,雖然增刪的效率提升了,但是查詢的效率變低了,因為查詢元素會從頭到尾的遍歷鏈表。所有如果有什么方法能夠提升鏈表的查詢效率就好了。

于是跳表就誕生了?;趩捂湵恚瑥牡谝粋€節(jié)點開始,每隔一個節(jié)點,建立索引。其實也是單鏈表。只不是中間省略了節(jié)點。

例如存在個單鏈表 1 3 4 5 7 8 9 10 13 16 17 18

抽象之后的索引為 1 4 7 9 13 17

如果要查詢16只需要在索引層遍歷到13,然后根據(jù)13存儲的下層節(jié)點(真實鏈表節(jié)點的地址),此時只需要再遍歷兩個節(jié)點就可以找到值為16的節(jié)點。

所以可以重新給跳表下一個定義,鏈表加多級索引的結(jié)構(gòu),就是跳表

在跳表中,查詢?nèi)我鈹?shù)據(jù)的時間復(fù)雜度是O(logn)。時間復(fù)雜度跟二分查找是一樣的。可以換句話說,用單鏈表實現(xiàn)了二分查找。但這也是一種用空間換時間的思路,并不是免費的。

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