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Redis系列之常见数据类型应用场景

發布時間：2023/11/16 windows 44 coder

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 Redis系列之常见数据类型应用场景小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

String
- 簡單介紹
- 常見命令
- 應用場景
Hash
- 簡單介紹
- 常見命令
- 應用場景
List
- 簡單介紹
- 常見命令
- 應用場景
Set
- 簡單介紹
- 常見命令
- 應用場景
Sorted Set(Zset)
- 簡單介紹
- 常見命令
- 應用場景
Bitmap
- 簡單介紹
- 常見命令
- 應用場景
附錄

Redis支持多種數據類型，比如String、hash、list、Set、SortedSet、Streams、Bitmap、Hyperloglog、Geo（物理位置）等等，在官網也給出了說明，本博客就挑一些比較常有的數據類型說說，本文例子基于Redisson實現

String

簡單介紹

在Redis中，所有的數據都是key-value的數據結構存儲的，那么在Redis中這個string類型的value值只能存儲String類型的數據？其實不然，redis中string類型的value值是可以支持多種類型的，比如String、Number、Float、Bits等等，但是最大還是只能存儲512M。Redis中key也是string類型存儲的，所以最大也只能存儲512M

常見命令

set、get命令就不演示了，下面給出一些常有命令

批量設置多個key

mset tkey1 tvalue tkey2 111

批量獲取多個key值

mget tkey1 tkey2

獲取長度

strlen tkey

字符串后面追加內容

append tkey tstring

獲取指定范圍的字符

# 取0~3之間的字符，返回1tst
getrange tkey 0 3

key進行遞增(整數)

# 返回1
incr ikey
# 遞增指定大小的值，返回124
incrby ikey 124

key進行遞增(浮點數)

# 設置初始浮點數值
set fkey 1.2
# 在原來基礎上遞增2.4，返回3.6
incryfloat fkey 2.4

加上key過期時間

expire tkey 10

分布式鎖實現，set if not exists，可以使用setnx單個命令，也可以使用set結合nx命令來實現

# set tkey過期時間10秒，nx：如果鍵不存在時設置
set tkey aaa ex 10 nx
# setnx命令，相當于set和nx命令一起用
setnx tkey aaa

EX ：設置指定的到期時間(以秒為單位)。

PX : 設置指定的到期時間(以毫秒為單

NX ：僅在鍵不存在時設置鍵。

XX ：只有在鍵已存在時才設置。

String 更多指令請參考官網文檔：https://redis.io/commands/?group=string

應用場景

對于Redis String類型的應用場景也比較多，比如很常有的做緩存處理，也可以用于分布式鎖、分布式ID

分布式鎖的實現主要依賴于命令setnx

分布式ID主要是利用incr這個命令

基于Redis實現一個分布式ID生成器

package com.example.redis.common.handlers;

import com.baomidou.mybatisplus.core.incrementer.IdentifierGenerator;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;

/**
 * <pre>
 *      Redis分布式ID生成器
 * </pre>
 *
 * <pre>
 * 修改記錄
 *    修改后版本:     修改人：  修改日期: 2023/11/07 14:18  修改內容:
 * </pre>
 */
@Component
public class RedisIdentifierGenerator implements IdentifierGenerator {

    @Resource
    private RedisTemplate redisTemplate;

    @Override
    public Number nextId(Object entity) {
        String key = entity.getClass().getName();
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key);
    }

}

Hash

簡單介紹

Hash哈希，數據類型也是一種比較常見的數據結構，相對于Redis的string類型而言，其實就是多了一層key(field)，所以說只要string類型適用的場景，hash都是支持的

常見命令

hash設置key為hkey，field為a的值

hset hkey a aaaa

獲取hkey的field值

hget hkey a

設置多個field值

hmset hkey a 1 b 2 c 3 d 4

獲取多個field值

hmget hkey a b c d

獲取key所有的field

hkeys hkey

獲取key所有field的值

hvals hkey

獲取key所有fileld和值

hgetall hkey

給key某個字段field添加值

hincrby hkey a 10

對于Hash的更多命令，請參考：https://redis.io/commands/?group=hash

應用場景

對于hash的應用場景，其實只要redis string類型適用的，hash都是適用的，不過hash這種特殊的數據結構，還是適用于一些特殊場景的

存儲一個對象類的數據，這個對象的多個字段就對應hash的field
存儲一些統計類的數據，比如訪問量、點擊量等等

如圖，如果要統計博客的pv、uv還有評論數量(evaluation_count)，隨著博客數量的增加存儲到數據庫里，后面肯定會查詢比較慢，所以可以使用redis進行緩存

使用Redisson來寫一個例子：

  @Resource
    private RedissonClient redissonClient;

    @Test
    void contextLoads() throws ExecutionException, InterruptedException {
        RMap<Object, Object> redissonClientMap = redissonClient.getMap("recordMap");
        Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
        map.put("pv" , 1000);
        map.put("uv" , 1500);
        map.put("evaluation_count",30)
        redissonClientMap.putAll(map);
        System.out.println(redissonClientMap.addAndGet("pv", 2));
    }

List

簡單介紹

redis中的數據類型存儲有序的字符串列表，元素是可以重復，列表的最大長度為2^32-1個元素（4294967295），即每個列表超過40億個元素

常見命令

左右添加元素

# 左邊添加元素
lpush queueList a
lpush queueList b c

# 右邊添加元素
rpush queueList d e

左右彈出第一條

# 左邊彈出一個元素
lpop queueList
# 右邊彈出一個元素
rpop queueList

左右彈出一個元素，并且設置超時，直到無數據彈出或者超時

blpop queueList 10
brpop queueList 10

應用場景

微信公眾號、微博等消息流列表

RDeque<Object> recordList = redissonClient.getDeque("recordList");
recordList.addFirst("1.新聞1");
recordList.addFirst("2.新聞2");
recordList.addFirst("3.新聞3");
IntStream.range(0,3).forEach(a->{
    System.out.println(recordList.poll());
});

消息隊列，使用redis也可以實現消息隊列，比如使用rpush/lpop實現簡單隊列；blpop或者是brpop來實現阻塞讀取隊列；補充說明，同時stream、pub/sub(訂閱發布模式)、sortedSet等等也是可以實現的

不過還是不建議使用Redis來實現消息隊列，因為我們已經有成熟的MQ框架，使用redis實現隊列有可能有下面的問題：
- 存在內存，可能會有數據丟失，不能重復消費
- 消費后不能回應，沒有ack確認機制

Set

簡單介紹

Redis中的Set類型是無序集合，最大存儲數量為2^32-1，大概有40億左右，添加、刪除元素的時間復雜度都是O(1)

常見命令

添加一個或者多個元素

sadd skey a b c d e f g h

獲取所有的元素

smembers skey

獲取集合元素的個數

scard skey

隨機獲取一個元素

srandmember skey

隨機彈出一個元素

spop skey

彈出指定的元素

# 如果兩個元素都有，返回2
srem skey a g

檢查元素是否存在

# 元素存在返回1
sismember skey e

獲取前一個集合有，而后面一個集合沒有的元素

sdiff skey skey1

獲取集合的交集

sinter skey skey1

獲取集合的并集

sunion skey skey1

Set的更多命令請參考：https://redis.io/commands/?group=set

應用場景

抽獎程序，利用spop跟standmember隨機彈出元素

RSet<String> recordSet = redissonClient.getSet("recordSet");
List<String> members = Lists.newArrayList("alice", "tim","tom" , "風清揚", "jack" );
recordSet.addAll(members);
RFuture<Set<String>> threeSet = recordSet.removeRandomAsync(3
                                                           );
RFuture<Set<String>> twoSet = recordSet.removeRandomAsync(2
                                                         );
RFuture<Set<String>> oneSet = recordSet.removeRandomAsync(1
                                                         );
System.out.println("三等獎："+threeSet.get());
System.out.println("二等獎："+twoSet.get());
System.out.println("一等獎："+oneSet.get());

集合交集（sinter）、并集（sunion）的場景，可以實現共同關注等場景

RSet<Object> tom = redissonClient.getSet("tom");
tom.addAll(Lists.newArrayList("令狐沖","james","風清揚"));
RSet<Object> jack = redissonClient.getSet("jack");
jack.addAll(Lists.newArrayList("令狐沖","tim","jack"));
System.out.println("共同關注的人："+tom.readIntersectionAsync("jack").get());

sadd 集合存儲，實現點贊、簽到的業務場景

Sorted Set(Zset)

簡單介紹

相對于set來說，sorted set是一種有序的set，排序是根據每個元素的score排序的，score相同時根據key的ASCII碼排序

常見命令

批量添加元素

zadd z1 10 a 20 b 30 c 40 d 50 e 60 f 70 g 80 h 90 i

根據分數從低到高

zrange z1 0 -1 withscore

根據分數從高到低

zrevrange z1 0 -1 withscores

根據分數范圍取值

zrangebyscore z1 20 30

移除元素

zrem z1 i

獲取有序集合個數

zcard z1

給某個元素加分值

zincrby z1 20 a

獲取范圍內的個數

zcount z1 50 60

返回指定元素的索引值

# 假如d元素排在第4位，索引值就返回3
zrank z1 d

獲取元素的分數

zscore z1 h

Sorted Set的更多命令請參考：https://redis.io/commands/?group=sorted_set

應用場景

排行榜

RScoredSortedSet<String> school = redissonClient.getScoredSortedSet("school");
school.add(60, "tom");
school.add(60, "jack");
school.add(60, "tim");
school.addScore("tom", 20);
school.addScore("jack", 10);
school.addScore("tim", 30);
RFuture<Collection<ScoredEntry<String>>> collectionRFuture = school.entryRangeReversedAsync(0, -1);
Iterator<ScoredEntry<String>> iterator = collectionRFuture.get().iterator();
System.out.println("成績從高到低排序");
while(iterator.hasNext()) {
    ScoredEntry<String> next = iterator.next();
    String value = next.getValue();
    System.out.println(value);
}
RFuture<Collection<ScoredEntry<String>>> collectionRFuture1 = school.entryRangeReversedAsync(0, 2);
Iterator<ScoredEntry<String>> iterator1 = collectionRFuture1.get().iterator();
System.out.println("成績前三名");
while (iterator1.hasNext()) {
    System.out.println(iterator1.next().getValue());
}

Bitmap

簡單介紹

位圖不是實際的數據類型，而是String類型中定義的一種面向位的操作，所以這個位圖的最大存儲量也是512M。可以容納最少2^32不同的位，可以在不同的位置設置0或者1

常見命令

設置位的值

# 將位2設置為1
setbit permit 2 1

獲取位的值

getbit permit 2

獲取key的為1的個數

# 獲取位為1的總數
bitcount permit

獲取0或者1的第一位

# 獲取key permit 位為1的第一個位置
bitpos permit 1

獲取多個bitmap的位操作，比如& 、|

# 獲取bkey和permit這兩個的&運算，并且賦值給hbit
bitop AND hbit bkey permit

應用場景

實時的數據統計

比如：人員的考勤打卡記錄，例如學生tom每次來上課就將相關的位記錄位1

假如當月的第一天、第五天、第十天都來了

setbit tom 1 1
setbit tom 5 1
setbit tom 10 1

如何每月考勤，統計一下這個用戶當月來了幾天

bitcount tom

也可以應用于統計一個網站一天有多少用戶訪問，例如用戶ID為123、124、125的用戶訪問了csdn

setbit csdn:2023-11-08 123 1
setbit csdn:2023-11-08 124 1
setbit csdn:2023-11-08 125 1
...
# 統計一下當天的訪問次數
bitcount csdn:2023-11-08

存儲用戶權限，比如用1來表示有權限，0表示沒權限，使用位圖可以節省很大的存儲空間

附錄

Redis命令查詢網站：https://redis.io/commands/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Redis系列之常见数据类型应用场景的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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