文章目錄

• 前言
• 一、字符串
• 二、哈希
• 三、 列表
• 四、集合
• 五、有序集合
• 六、位圖 Redis Bitmap
• 七、基數(shù)統(tǒng)計(jì) HyperLogLog
• 八、Geo 地理位置
• 九、Streams 流
• 應(yīng)用場景總結(jié)

前言

Redis 數(shù)據(jù)庫支持的數(shù)據(jù)類型。

• 最基本的5種
  • 字符串（string）
  • 哈希（hash）
  • 列表（list）
  • 集合（set）
  • 有序集合（sorted set）
• 新版本
  • 位圖 BitMap（2.2）
  • 基數(shù)統(tǒng)計(jì) ( HyperLogLog) # 2.8.9新增
  • Geo:地理位置信息儲(chǔ)存起來， 并對(duì)這些信息進(jìn)行操作 # 3.2新增
  • 流（Stream）# 5.0新增

一、字符串

String 是一組字節(jié)。在 Redis 數(shù)據(jù)庫中，字符串是二進(jìn)制安全的。這意味著它們具有已知長度，并且不受任何特殊終止字符的影響。可以在一個(gè)字符串中存儲(chǔ)最多 512 兆字節(jié)的內(nèi)容。

例
使用 SET 命令在 name 鍵中存儲(chǔ)字符串 redis.com.cn，然后使用 GET 命令查詢 name。

SET name "abc" OK GET name "abc"

在上面的例子中，SET 和 GET 是 Redis 命令，name 是 Redis 中使用的 key，abc 是存儲(chǔ)在 Redis 中的字符串值。

二、哈希

哈希是鍵值對(duì)的集合。在 Redis 中，哈希是字符串字段和字符串值之間的映射。因此，它們適合表示對(duì)象。

例
讓我們存儲(chǔ)一個(gè)用戶的對(duì)象，其中包含用戶的基本信息。

HMSET user:1 username ajeet password javatpoint alexa 2000 OK HGETALL user:1 "username" "ajeet" "password" "javatpoint" "alexa" "2000"

這里，HMSET 和 HGETALL 是 Redis 的命令，而 user：1 是鍵。

每個(gè)哈希可以存儲(chǔ)多達(dá) 2的32– 次方 1 個(gè)字段-值對(duì)。

三、 列表

Redis 列表定義為字符串列表，按插入順序排序。可以將元素添加到 Redis 列表的頭部或尾部。

例

lpush javatpoint java (integer) 1 lpush javatpoint java (integer) 1 lpush javatpoint java (integer) 1 lpush javatpoint java (integer) 1 lrange javatpoint 0 10 "cassandra" "mongodb" "sql" "java"

列表的最大長度為 232 – 1 個(gè)元素（超過 40 億個(gè)元素）。

四、集合

集合（set）是 Redis 數(shù)據(jù)庫中的無序字符串集合。在 Redis 中，添加，刪除和查找的時(shí)間復(fù)雜度是 O(1)。

例

sadd tutoriallist redis (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> sadd tutoriallist sql (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> sadd tutoriallist postgresql (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> sadd tutoriallist postgresql (integer) 0 redis 127.0.0.1:6379> sadd tutoriallist postgresql (integer) 0 redis 127.0.0.1:6379> smembers tutoriallist 1) "redis" 2) "postgresql" 3) "sql"

在上面的示例中，您可以看到 postgresql 被添加了三次，但由于該集的唯一屬性，它只添加一次。

集合中的最大成員數(shù)為 232-1 個(gè)元素（超過 40 億個(gè)元素）。

五、有序集合

Redis 有序集合類似于 Redis 集合，也是一組非重復(fù)的字符串集合。但是，排序集的每個(gè)成員都與一個(gè)分?jǐn)?shù)相關(guān)聯(lián)，該分?jǐn)?shù)用于獲取從最小到最高分?jǐn)?shù)的有序排序集。雖然成員是獨(dú)特的，但可以重復(fù)分?jǐn)?shù)。

例

redis 127.0.0.1:6379> zadd tutoriallist 0 redis (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> zadd tutoriallist 0 sql (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> zadd tutoriallist 0 postgresql (integer) 1 redis 127.0.0.1:6379> zadd tutoriallist 0 postgresql (integer) 0 redis 127.0.0.1:6379> zadd tutoriallist 0 postgresql (integer) 0 redis 127.0.0.1:6379> ZRANGEBYSCORE tutoriallist 0 10 1) "postgresql" 2) "redis" 3) "sql"

六、位圖 Redis Bitmap

Redis Bitmap 通過類似 map 結(jié)構(gòu)存放 0 或 1 ( bit 位 ) 作為值。

Redis Bitmap 可以用來統(tǒng)計(jì)狀態(tài)，如日活是否瀏覽過某個(gè)東西。

Redis setbit 命令
Redis setbit 命令用于設(shè)置或者清除一個(gè) bit 位。

*Redis setbit 命令語法格式

SETBIT key offset value

*范例

127.0.0.1:6379> setbit aaa:001 10001 1 # 返回操作之前的數(shù)值 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit aaa:001 10002 2 # 如果值不是0或1就報(bào)錯(cuò) (error) ERR bit is not an integer or out of range 127.0.0.1:6379> setbit aaa:001 10002 0 (integer) 0 127.0.0.1:6379> setbit aaa:001 10003 1 (integer) 0

七、基數(shù)統(tǒng)計(jì) HyperLogLog

Redis HyperLogLog 可以接受多個(gè)元素作為輸入，并給出輸入元素的基數(shù)估算值

• 基數(shù)
  集合中不同元素的數(shù)量，比如 {‘a(chǎn)pple’, ‘banana’, ‘cherry’, ‘banana’, ‘a(chǎn)pple’} 的基數(shù)就是 3

• 估算值
  算法給出的基數(shù)并不是精確的，可能會(huì)比實(shí)際稍微多一些或者稍微少一些，但會(huì)控制在合 理的范圍之內(nèi)

HyperLogLog 的優(yōu)點(diǎn)是：即使輸入元素的數(shù)量或者體積非常非常大，計(jì)算基數(shù)所需的空間總是固定的、并且是很小的。

在 Redis 里面，每個(gè) HyperLogLog 鍵只需要花費(fèi) 12 KB 內(nèi)存，就可以計(jì)算接近 264 個(gè)不同元素的基數(shù)。

這和計(jì)算基數(shù)時(shí)，元素越多耗費(fèi)內(nèi)存就越多的集合形成鮮明對(duì)比。

因?yàn)?HyperLogLog 只會(huì)根據(jù)輸入元素來計(jì)算基數(shù)，而不會(huì)儲(chǔ)存輸入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那樣，返回輸入的各個(gè)元素。

• Redis PFADD 命令
  Redis PFADD 命令將元素添加至 HyperLogLog

  Redis PFADD 命令語法格式
  PFADD key element [element …]

• 范例

127.0.0.1:6379> PFADD unique::ip::counter '192.168.0.1' (integer) 1 127.0.0.1:6379> PFADD unique::ip::counter '127.0.0.1' (integer) 1 127.0.0.1:6379> PFADD unique::ip::counter '255.255.255.255' (integer) 1 127.0.0.1:6379> PFCOUNT unique::ip::counter (integer) 3

八、Geo 地理位置

Redis 的 GEO 特性在 Redis 3.2 版本中推出， 這個(gè)功能可以將用戶給定的地理位置信息儲(chǔ)存起來， 并對(duì)這些信息進(jìn)行操作。GEO的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)總共有六個(gè)命令：geoadd、geopos、geodist、georadius、georadiusbymember、gethash,GEO使用的是國際通用坐標(biāo)系WGS-84。

GEOADD:添加地理位置

GEOPOS：查詢地理位置（經(jīng)緯度），返回?cái)?shù)組

GEODIST：計(jì)算兩位位置間的距離

GEORADIUS：以給定的經(jīng)緯度為中心， 返回鍵包含的位置元素當(dāng)中， 與中心的距離不超過給定最大距離的所有位置元素。

GEORADIUSBYMEMBER：以給定的地理位置為中心， 返回鍵包含的位置元素當(dāng)中， 與中心的距離不超過給定最大距離的所有位置元素。

127.0.0.1:6379> geoadd kcityGeo 116.405285 39.904989 "beijing" (integer) 1 127.0.0.1:6379> geoadd kcityGeo 121.472644 31.231706 "shanghai" (integer) 1 127.0.0.1:6379> geodist kcityGeo beijing shanghai km "1067.5980" 127.0.0.1:6379> geopos kcityGeo beijing 1) 1) "116.40528291463851929"2) "39.9049884229125027" 127.0.0.1:6379> geohash kcityGeo beijing 1) "wx4g0b7xrt0" 127.0.0.1:6379> georadiusbymember kcityGeo beijing 1200 km withdist withcoord asc count 5 1) 1) "beijing"2) "0.0000"3) 1) "116.40528291463851929"2) "39.9049884229125027" 2) 1) "shanghai"2) "1067.5980"3) 1) "121.47264629602432251"2) "31.23170490709807012"

• 內(nèi)部編碼
  但是，需要說明的是，Geo本身不是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它本質(zhì)上還是借助于Sorted Set（ZSET），并且使用GeoHash技術(shù)進(jìn)行填充。Redis中將經(jīng)緯度使用52位的整數(shù)進(jìn)行編碼，放進(jìn)zset中，score就是GeoHash的52位整數(shù)值。在使用Redis進(jìn)行Geo查詢時(shí)，其內(nèi)部對(duì)應(yīng)的操作其實(shí)就是zset(skiplist)的操作。通過zset的score進(jìn)行排序就可以得到坐標(biāo)附近的其它元素，通過將score還原成坐標(biāo)值就可以得到元素的原始坐標(biāo)。

總之，Redis中處理這些地理位置坐標(biāo)點(diǎn)的思想是：二維平面坐標(biāo)點(diǎn) --> 一維整數(shù)編碼值 --> zset(score為編碼值) --> zrangebyrank(獲取score相近的元素)、zrangebyscore --> 通過score(整數(shù)編碼值)反解坐標(biāo)點(diǎn) --> 附近點(diǎn)的地理位置坐標(biāo)。

• 應(yīng)用場景
  • 比如現(xiàn)在比較火的直播業(yè)務(wù)，我們需要檢索附近的主播，那么GEO就可以很好的實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能。
    一是主播開播的時(shí)候?qū)懭胫鞑d的經(jīng)緯度，
    二是主播關(guān)播的時(shí)候刪除主播Id元素，這樣就維護(hù)了一個(gè)具有位置信息的在線主播集合提供給線上檢索。
  • 滴滴叫車：
    • 記錄車位置：GEOADD cars:locations 116.034579 39.030452 33
    • 用戶讀取附近的車：GEORADIUS cars:locations 116.054579 39.030452 5 km ASC COUNT 10

九、Streams 流

這是Redis5.0引入的全新數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用一句話概括Streams就是Redis實(shí)現(xiàn)的內(nèi)存版kafka。支持多播的可持久化的消息隊(duì)列，用于實(shí)現(xiàn)發(fā)布訂閱功能，借鑒了 kafka 的設(shè)計(jì)。Redis Stream的結(jié)構(gòu)有一個(gè)消息鏈表，將所有加入的消息都串起來，每個(gè)消息都有一個(gè)唯一的ID和對(duì)應(yīng)的內(nèi)容。消息是持久化的，Redis重啟后，內(nèi)容還在。

每個(gè)Stream都有唯一的名稱，它就是Redis的key，在我們首次使用xadd指令追加消息時(shí)自動(dòng)創(chuàng)建。

每個(gè)Stream都可以掛多個(gè)消費(fèi)組，每個(gè)消費(fèi)組會(huì)有個(gè)游標(biāo)last_delivered_id在Stream數(shù)組之上往前移動(dòng)，表示當(dāng)前消費(fèi)組已經(jīng)消費(fèi)到哪條消息了。每個(gè)消費(fèi)組都有一個(gè)Stream內(nèi)唯一的名稱，消費(fèi)組不會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建，它需要單獨(dú)的指令xgroup create進(jìn)行創(chuàng)建，需要指定從Stream的某個(gè)消息ID開始消費(fèi)，這個(gè)ID用來初始化last_delivered_id變量。

每個(gè)消費(fèi)組(Consumer Group)的狀態(tài)都是獨(dú)立的，相互不受影響。也就是說同一份Stream內(nèi)部的消息會(huì)被每個(gè)消費(fèi)組都消費(fèi)到。

同一個(gè)消費(fèi)組(Consumer Group)可以掛接多個(gè)消費(fèi)者(Consumer)，這些消費(fèi)者之間是競爭關(guān)系，任意一個(gè)消費(fèi)者讀取了消息都會(huì)使游標(biāo)last_delivered_id往前移動(dòng)。每個(gè)消費(fèi)者者有一個(gè)組內(nèi)唯一名稱。

消費(fèi)者(Consumer)內(nèi)部會(huì)有個(gè)狀態(tài)變量pending_ids，它記錄了當(dāng)前已經(jīng)被客戶端讀取的消息，但是還沒有ack。如果客戶端沒有ack，這個(gè)變量里面的消息ID會(huì)越來越多，一旦某個(gè)消息被ack，它就開始減少。這個(gè)pending_ids變量在Redis官方被稱之為PEL，也就是Pending Entries List，這是一個(gè)很核心的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它用來確保客戶端至少消費(fèi)了消息一次，而不會(huì)在網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)闹型緛G失了沒處理。

• 消息ID：消息ID的形式是timestampInMillis-sequence，例如1527846880572-5，它表示當(dāng)前的消息在毫米時(shí)間戳1527846880572時(shí)產(chǎn)生，并且是該毫秒內(nèi)產(chǎn)生的第5條消息。消息ID可以由服務(wù)器自動(dòng)生成，也可以由客戶端自己指定，但是形式必須是整數(shù)-整數(shù)，而且必須是后面加入的消息的ID要大于前面的消息ID。
• 消息內(nèi)容：消息內(nèi)容就是鍵值對(duì)，形如hash結(jié)構(gòu)的鍵值對(duì)，這沒什么特別之處。

127.0.0.1:6379> XADD mystream * field1 value1 field2 value2 field3 value3 "1588491680862-0" 127.0.0.1:6379> XADD mystream * username lisi age 18 "1588491854070-0" 127.0.0.1:6379> xlen mystream (integer) 2 127.0.0.1:6379> XADD mystream * username lisi age 18 "1588491861215-0" 127.0.0.1:6379> xrange mystream - + 1) 1) "1588491680862-0"2) 1) "field1"2) "value1"3) "field2"4) "value2"5) "field3"6) "value3" 2) 1) "1588491854070-0"2) 1) "username"2) "lisi"3) "age"4) "18" 3) 1) "1588491861215-0"2) 1) "username"2) "lisi"3) "age"4) "18" 127.0.0.1:6379> xdel mystream 1588491854070-0 (integer) 1 127.0.0.1:6379> xrange mystream - + 1) 1) "1588491680862-0"2) 1) "field1"2) "value1"3) "field2"4) "value2"5) "field3"6) "value3" 2) 1) "1588491861215-0"2) 1) "username"2) "lisi"3) "age"4) "18" 127.0.0.1:6379> xlen mystream (integer) 2

內(nèi)部編碼
streams底層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是radix tree：Radix Tree(基數(shù)樹) 事實(shí)上就幾乎相同是傳統(tǒng)的二叉樹。僅僅是在尋找方式上，以一個(gè)unsigned int類型數(shù)為例，利用這個(gè)數(shù)的每個(gè)比特位作為樹節(jié)點(diǎn)的推斷。能夠這樣說，比方一個(gè)數(shù)10001010101010110101010，那么依照Radix 樹的插入就是在根節(jié)點(diǎn)，假設(shè)遇到0，就指向左節(jié)點(diǎn)，假設(shè)遇到1就指向右節(jié)點(diǎn)，在插入過程中構(gòu)造樹節(jié)點(diǎn)，在刪除過程中刪除樹節(jié)點(diǎn)。如下是一個(gè)保存了7個(gè)單詞的Radix Tree：

應(yīng)用場景總結(jié)

實(shí)際上，所謂的應(yīng)用場景，其實(shí)就是合理的利用Redis本身的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特性來完成相關(guān)業(yè)務(wù)功能，可參考我我之前寫的文章：學(xué)了redis不會(huì)實(shí)戰(zhàn)？看這篇就夠了

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【缓存中间件】redis 支持的数据类型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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