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Redis 5中常用数据类型

林贤钦
2020-06-06 / 0 评论 / 13 点赞 / 754 阅读 / 0 字
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Redis 数据类型(5种常用)

redis数据类型类似Java的数据类型
stringString
hashHashMap
listLinkedList
setHashSet
sorted_setTreeSet

redis 数据存储格式

redis 自身是一个 Map,其中所有的数据都是采用 key : value 的形式存储

数据类型指的是存储的数据的类型,也就是 value 部分的类型,key 部分永远都是字符串

1、string 类型

  • 存储的数据:单个数据,最简单的数据存储类型,也是最常用的数据存储类型

  • 存储数据的格式:一个存储空间保存一个数据

  • 存储内容:通常使用字符串,如果字符串以整数的形式展示,可以作为数字操作使用

string 类型数据的基本操作

  • 添加/修改数据

    set key value

  • 获取数据

    get key

  • 删除数据

    del key

  • 添加/修改多个数据

    mset key1 value1 key2 value2 …

  • 获取多个数据

    mget key1 key2 …

  • 获取数据字符个数(字符串长度)

    strlen key

  • 追加信息到原始信息后部(如果原始信息存在就追加,否则新建)

    append key value

string业务场景一

大型企业级应用中,分表操作是基本操作,使用多张表存储同类型数据,但是对应的主键 id 必须保证统一性,不能重复。

解决方案

  • redis用于控制数据库表主键id,为数据库表主键提供生成策略,保障数据库表的主键唯一性, 适用于所有数据库,且支持数据库集群

  • string 可以作为数值操作,string在redis内部存储默认就是一个字符串,当遇到增减类操作incr,decr时会转成数值型进行计算

  • redis所有的操作都是原子性的,采用单线程处理所有业务,命令是一个一个执行的,因此无需考虑并发带来的数据影响。

注意:按数值进行操作的数据,如果原始数据不能转成数值,或超越了redis 数值上限范围,将报错。

9223372036854775807(java中long型数据最大值,Long.MAX_VALUE)

设置数值数据增加指定范围的值

incr key

incrby key increment

incrbyfloat key increment

设置数值数据减少指定范围的值

decr key

decrby key increment

业务场景二:

“最强女生”启动海选投票,只能通过微信投票,每个微信号每 4 小时只能投1票。

电商商家开启热门商品推荐,热门商品不能一直处于热门期,每种商品热门期维持3天,3天后自动取消热门。

新闻网站会出现热点新闻,热点新闻最大的特征是时效性,如何自动控制热点新闻的时效性。

解决方案

redis 控制数据的生命周期,通过数据是否失效控制业务行为,适用于所有具有时效性限定控制的操作

设置数据具有指定的生命周期

setex key seconds value

psetex key milliseconds value

业务场景三

主页高频访问信息显示控制,例如新浪微博大V主页显示粉丝数与微博数量

解决方案

redis应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速

  • 在redis中为大V用户设定用户信息,以用户主键和属性值作为key,后台设定定时刷新策略即可

    user:id:3506728370:fans → 12210947

    user:id:3506728370:blogs → 6164

  • 在redis中以json格式存储大V用户信息,定时刷新(也可以使用hash类型)

    user:id:3506728370 →{"id":3506728370,"name":"春晚","fans":12210862,"blogs":6164, "focus":83}

key 的设置约定

数据库中的热点数据key命名惯例

\表名主键名主键值字段名
例子orderid29437595name
例子equipid390472345type
例子newsid202004150title

2、hash 类型

  • 新的存储需求:对一系列存储的数据进行编组,方便管理,典型应用存储对象信息

  • 需要的存储结构:一个存储空间保存多个键值对数据

  • hash类型:底层使用哈希表结构实现数据存储

hash存储结构优化

  • 如果field数量较少,存储结构优化为类数组结构

  • 如果field数量较多,存储结构使用HashMap结构

hash 类型数据的基本操作

  • 添加/修改数据

    hset key field value

  • 获取数据

    hget key field

    hgetall key

  • 删除数据

    hdel key field1 [field2]

  • 添加/修改多个数据

    hmset key field1 value1 field2 value2 …

  • 获取多个数据

    hmget key field1 field2 …

  • 获取哈希表中字段的数量

    hlen key

  • 获取哈希表中是否存在指定的字段

    hexists key field

hash 类型数据扩展操作

  • 获取哈希表中所有的字段名或字段值

    hkeys key

    hvals key

  • 设置指定字段的数值数据增加指定范围的值

    hincrby key field increment

    hincrbyfloat key field increment

hash 类型数据操作的注意事项

  1. hash类型下的value只能存储字符串,不允许存储其他数据类型,不存在嵌套现象。如果数据未获取到,对应的值为(nil)
  2. 每个 hash 可以存储 2 32 - 1 个键值对
  3. hash类型十分贴近对象的数据存储形式,并且可以灵活添加删除对象属性。但hash设计初衷不是为了存储大量对象而设计的,切记不可滥用,更不可以将hash作为对象列表使用
  4. hgetall 操作可以获取全部属性,如果内部field过多,遍历整体数据效率就很会低,有可能成为数据访问瓶颈

hash业务场景一

电商网站购物车设计与实现

业务分析

  • 仅分析购物车的redis存储模型

添加、浏览、更改数量、删除、清空

  • 购物车于数据库间持久化同步(不讨论)

  • 购物车于订单间关系(不讨论)

提交购物车:读取数据生成订单

商家临时价格调整:隶属于订单级别

  • 未登录用户购物车信息存储(不讨论)cookie存储

解决方案

  • 以客户id作为key,每位客户创建一个hash存储结构存储对应的购物车信息
  • 将商品编号作为field,购买数量作为value进行存储
  • 添加商品:追加全新的field与value
  • 浏览:遍历hash
  • 更改数量:自增/自减,设置value值
  • 删除商品:删除field
  • 清空:删除key

当前设计是否加速了购物车的呈现?

当前仅仅是将数据存储到了redis中,并没有起到加速的作用,商品信息还需要二次查询数据库

每条购物车中的商品记录保存成两条field

  • field1专用于保存购买数量

    命名格式:商品id:nums

    保存数据:数值

  • field2专用于保存购物车中显示的信息,包含文字描述,图片地址,所属商家信息等

命名格式:商品id:info

保存数据:json

hash业务场景二

双11活动日,销售手机充值卡的商家对移动、联通、电信的30元、50元、100元商品推出抢购活动,每种商品抢购上限1000张

redis 应用于抢购,限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计

解决方案

  • 以商家id作为key

  • 将参与抢购的商品id作为field

  • 将参与抢购的商品数量作为对应的value

  • 抢购时使用降值的方式控制产品数量

3、list 类型

  • 数据存储需求:存储多个数据,并对数据进入存储空间的顺序进行区分

  • 需要的存储结构:一个存储空间保存多个数据,且通过数据可以体现进入顺序

  • list类型:保存多个数据,底层使用双向链表存储结构实现

list 类型数据基本操作

  • 添加/修改数据

    lpush key value1 [value2] ……

    rpush key value1 [value2] ……

  • 获取数据

    lrange key start stop

    lindex key index

    llen key

  • 获取并移除数据

    lpop key

    rpop key

list 类型数据扩展操作

规定时间内获取并移除数据

blpop key1 [key2] timeout

brpop key1 [key2] timeout

brpoplpush source destination timeout

list 类型数据操作注意事项

  • list中保存的数据都是string类型的,数据总容量是有限的,最多2 32 - 1 个元素 (4294967295)。

  • list具有索引的概念,但是操作数据时通常以队列的形式进行入队出队操作,或以栈的形式进行入栈出栈操作

  • 获取全部数据操作结束索引设置为-1

  • list可以对数据进行分页操作,通常第一页的信息来自于list,第2页及更多的信息通过数据库的形式加载

应用场景一

  1. twitter、新浪微博、腾讯微博中个人用户的关注列表需要按照用户的关注顺序进行展示,粉丝列表需要将最近关注的粉丝列在前面
  2. 新闻、资讯类网站如何将最新的新闻或资讯按照发生的时间顺序展示?
  3. 企业运营过程中,系统将产生出大量的运营数据,如何保障多台服务器操作日志的统一顺序输出?

解决方案

  • 依赖list的数据具有顺序的特征对信息进行管理

  • 使用队列模型解决多路信息汇总合并的问题

  • 使用栈模型解决最新消息的问题

4、set 类型

新的存储需求:存储大量的数据,在查询方面提供更高的效率

需要的存储结构:能够保存大量的数据,高效的内部存储机制,便于查询

set类型:与hash存储结构完全相同,仅存储键,不存储值(nil),并且值是不允许重复的

set 类型数据的基本操作

  • 添加数据

    sadd key member1 [member2]

  • 获取全部数据

    smembers key

  • 删除数据

    srem key member1 [member2]

  • 获取集合数据总量

    scard key

  • 判断集合中是否包含指定数据

    sismember key member

set 类型数据操作的注意事项

  • set 类型不允许数据重复,如果添加的数据在 set 中已经存在,将只保留一份

  • set 虽然与hash的存储结构相同,但是无法启用hash中存储值的空间

业务场景一

每位用户首次使用今日头条时会设置3项爱好的内容,但是后期为了增加用户的活跃度、兴趣点,必须让用户对其他信息类别逐渐产生兴趣,增加客户留存度,如何实现?

redis 应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热卖旅游线路,应用APP推荐,大V推荐等

业务分析

  1. 系统分析出各个分类的最新或最热点信息条目并组织成set集合
  2. 随机挑选其中部分信息
  3. 配合用户关注信息分类中的热点信息组织成展示的全信息集合

解决方案

  1. 随机获取集合中指定数量的数据

    srandmember key [count]

  2. 随机获取集合中的某个数据并将该数据移出集合

    spop key [count]

业务场景二

  1. 脉脉为了促进用户间的交流,保障业务成单率的提升,需要让每位用户拥有大量的好友,事实上职场新人不具有更多的职场好友,如何快速为用户积累更多的好友?
  2. 新浪微博为了增加用户热度,提高用户留存性,需要微博用户在关注更多的人,以此获得更多的信息或热门话题,如何提高用户关注他人的总量?
  3. QQ新用户入网年龄越来越低,这些用户的朋友圈交际圈非常小,往往集中在一所学校甚至一个班级中,如何帮助用户快速积累好友用户带来更多的活跃度?
  4. 微信公众号是微信信息流通的渠道之一,增加用户关注的公众号成为提高用户活跃度的一种方式,如何帮助用户积累更多关注的公众号?
  5. 美团外卖为了提升成单量,必须帮助用户挖掘美食需求,如何推荐给用户最适合自己的美食?

redis 应用于同类信息的关联搜索,二度关联搜索,深度关联搜索

解决方案

  • 求两个集合的交、并、差集

    sinter key1 [key2]

    sunion key1 [key2]

    sdiff key1 [key2]

  • 求两个集合的交、并、差集并存储到指定集合中

    sinterstore destination key1 [key2]

    sunionstore destination key1 [key2]

    sdiffstore destination key1 [key2]

  • 将指定数据从原始集合中移动到目标集合中

    smove source destination member

业务场景二

公司对旗下新的网站做推广,统计网站的PV(访问量),UV(独立访客),IP(独立IP)。

PV:网站被访问次数,可通过刷新页面提高访问量

UV:网站被不同用户访问的次数,可通过cookie统计访问量,相同用户切换IP地址,UV不变

IP:网站被不同IP地址访问的总次数,可通过IP地址统计访问量,相同IP不同用户访问,IP不变

redis 应用于同类型数据的快速去重

解决方案

  • 利用set集合的数据去重特征,记录各种访问数据

  • 建立string类型数据,利用incr统计日访问量(PV)

  • 建立set模型,记录不同cookie数量(UV)

  • 建立set模型,记录不同IP数量(IP)

业务场景三

黑名单

资讯类信息类网站追求高访问量,但是由于其信息的价值,往往容易被不法分子利用,通过爬虫技术,快速获取信息,个别特种行业网站信息通过爬虫获取分析后,可以转换成商业机密进行出售。例如第三方火车票、机票、酒店刷票代购软件,电商刷评论、刷好评。同时爬虫带来的伪流量也会给经营者带来错觉,产生错误的决策,有效避免网站被爬虫反复爬取成为每个网站都要考虑的基本问题。在基于技术层面区分出爬虫用户后,需要将此类用户进行有效的屏蔽,这就是黑名单的典型应用。

ps:不是说爬虫一定做摧毁性的工作,有些小型网站需要爬虫为其带来一些流量。

白名单

对于安全性更高的应用访问,仅仅靠黑名单是不能解决安全问题的,此时需要设定可访问的用户群体,依赖白名单做更为苛刻的访问验证。

解决方案

  • 基于经营战略设定问题用户发现、鉴别规则

  • 周期性更新满足规则的用户黑名单,加入set集合

  • 用户行为信息达到后与黑名单进行比对,确认行为去向

  • 黑名单过滤IP地址:应用于开放游客访问权限的信息源

  • 黑名单过滤设备信息:应用于限定访问设备的信息源

  • 黑名单过滤用户:应用于基于访问权限的信息源

5、sorted_set 类型

新的存储需求:数据排序有利于数据的有效展示,需要提供一种可以根据自身特征进行排序的方式

需要的存储结构:新的存储模型,可以保存可排序的数据

sorted_set类型:在set的存储结构基础上添加可排序字段

sorted_set 类型数据的基本操作

  • 添加数据

    zadd key score1 member1 [score2 member2]

  • 获取全部数据

    zrange key start stop [WITHSCORES]

    zrevrange key start stop [WITHSCORES]

  • 删除数据

    zrem key member [member ...]

  • 按条件获取数据

    zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT]

    zrevrangebyscore key max min [WITHSCORES]

  • 条件删除数据

    zremrangebyrank key start stop

    zremrangebyscore key min max

    注意

    • min与max用于限定搜索查询的条件

    • start与stop用于限定查询范围,作用于索引,表示开始和结束索引

    • offset与count用于限定查询范围,作用于查询结果,表示开始位置和数据总量

  • 获取集合数据总量

    zcard key

    zcount key min max

  • 集合交、并操作

    zinterstore destination numkeys key [key ...]

    zunionstore destination numkeys key [key ...]

sorted_set 类型数据操作的注意事项

  1. score保存的数据存储空间是64位,如果是整数范围是-9007199254740992~9007199254740992
  2. score保存的数据也可以是一个双精度的double值,基于双精度浮点数的特征,可能会丢失精度,使用时候要慎重
  3. sorted_set 底层存储还是基于set结构的,因此数据不能重复,如果重复添加相同的数据,score值将被反复覆盖,保留最后一次修改的结果

业务场景一

票选广东十大杰出青年,各类综艺选秀海选投票、各类资源网站TOP10(电影,歌曲,文档,电商,游戏等)、聊天室活跃度统计、游戏好友亲密度

为所有参与排名的资源建立排序依据、redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名

解决方案

  • 获取数据对应的索引(排名)

    zrank key member

    zrevrank key member

  • score值获取与修改

    zscore key member

    zincrby key increment member

业务场景二

  • 基础服务+增值服务类网站会设定各位会员的试用,让用户充分体验会员优势。例如观影试用VIP、游戏VIP体验、云盘下载体验VIP、数据查看体验VIP。当VIP体验到期后,如果有效管理此类信息。即便对于正式VIP用户也存在对应的管理方式。

  • 网站会定期开启投票、讨论,限时进行,逾期作废。如何有效管理此类过期信息

redis 应用于定时任务执行顺序管理或任务过期管理

解决方案

  1. 对于基于时间线限定的任务处理,将处理时间记录为score值,利用排序功能区分处理的先后顺序
  2. 记录下一个要处理的时间,当到期后处理对应任务,移除redis中的记录,并记录下一个要处理的时间
  3. 当新任务加入时,判定并更新当前下一个要处理的任务时间
  4. 为提升sorted_set的性能,通常将任务根据特征存储成若干个sorted_set。例如1小时内,1天内,周内,月内,季内,年度等,操作时逐级提升,将即将操作的若干个任务纳入到1小时内处理的队列中

业务场景三

任务/消息权重设定应用

当任务或者消息待处理,形成了任务队列或消息队列时,对于高优先级的任务要保障对其优先处理,如何实现任务权重管理。

redis 应用于即时任务/消息队列执行管理

解决方案

  1. 对于带有权重的任务,优先处理权重高的任务,采用score记录权重即可

多条件任务权重设定: 如果权重条件过多时,需要对排序score值进行处理,保障score值能够兼容2条件或者多条件,例如外贸订单优先于国内订单,总裁订单优先于员工订单,经理订单优先于员工订单

  1. 因score长度受限,需要对数据进行截断处理,尤其是时间设置为小时或分钟级即可(折算后)

  2. 先设定订单类别,后设定订单发起角色类别,整体score长度必须是统一的,不足位补0。第一排序规则首位不得是0

     例如外贸101,国内102,经理004,员工008。

     员工下的外贸单score值为101008(优先)

     经理下的国内单score值为102004

6、总结redis能解决的问题

  • Tips 1:redis用于控制数据库表主键id,为数据库表主键提供生成策略,保障数据库表的主键唯一性

  • Tips 2:redis 控制数据的生命周期,通过数据是否失效控制业务行为,适用于所有具有时效性限定控制的操作

  • Tips 3:redis应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速

  • Tips 4:redis 应用于购物车数据存储设计

  • Tips 5:redis 应用于抢购,限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计

  • Tips 6:redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制

  • Tips 7:redis 应用于最新消息展示

  • Tips 8:redis 应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热卖旅游线路,应用APP推荐,大V推荐等

  • Tips 9:redis 应用于同类信息的关联搜索,二度关联搜索,深度关联搜索

  • Tips 10:redis 应用于同类型不重复数据的合并、取交集操作

  • Tips 11:redis 应用于同类型数据的快速去重

  • Tips 12:redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制

  • Tips 13:redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名

  • Tips 14:redis 应用于定时任务执行顺序管理或任务过期管理

  • Tips 15:redis 应用于及时任务/消息队列执行管理

  • Tips 16:redis 应用于按次结算的服务控制

  • Tips 17:redis 应用于基于时间顺序的数据操作,而不关注具体时间

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