Redis 实战系列（一）常用数据结构及使用场景总结

发表于 更新于

数据结构

Strings

单个 批量
设值 SET key value [NX | XX] [GET] [EX seconds | PX milliseconds | EXAT unix-time-seconds | PXAT unix-time-milliseconds | KEEPTTL]
SETNX key value
SETEX key seconds value
PSETEX key milliseconds value
GETSET key value
SETRANGE key offset value		 MSET key value [key value …]
MSETNX key value [key value …]
取值 GET key
GETDEL key
GETRANGE key start end
STRLEN key		 MGET key [key …]
原子递增、递减 INCR key
INCRBY key increment
INCRBYFLOAT key increment
DECR key
DECRBY key decrement
追加 APPEND key value
位操作 SETBIT key offset value
GETBIT key offset
BITCOUNT key [start end]
BITOP operation destkey key [key …]
BITFIELD …
BITPOS key bit [start] [end]

使用场景：

  • WEB 集群下的 Session 共享：

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    $ SET key value

  • 分布式锁：

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    # 返回 1 表示加锁成功，0 表示加锁失败
    # 为了实现持锁人解锁（当前应用线程占有的锁不会被其它线程释放），可以将 value 参数设置为一个随机数，释放锁时先匹配随机数是否一致，一致再删除 key
    $ SET key value EX 5 NX

    #  do something critical ...

    # 解锁
    $ DEL key

  • 全局计数器（例如 PV 统计）：

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    $ INCR key
    $ DECR key

  • 分布式流水号：

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    $ INCR key
    $ INCRBY key

分布式流水号 Java 伪代码如下，单机一次性取 1000 个 ID，以降低网络开销和 Redis 负载：

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private int id;
private int maxId;
private int INCR_BY = 1000;

public synchronized int nextId() {
  if (id == 0 || id == maxId) {
    maxId = eval(incrby id INCR_BY);
    id = maxId - INCR_BY + 1;
    return id;
  } else {
    return id++;
  }
}

Hashes

散列表，一种通过散列函数计算对应数组下标，并通过下标随机访问数据时，时间复杂度为 O(1) 的特性快速定位数据的数据结构。Redis 散列表使用这种数据结构来快速获取指定 field。

单个 批量
设置 field 的 value HSET key field value [field value …]
HSETNX key field value		 HMSET key field value [field value …]
获取 field 的 value HGET key field
HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
HSTRLEN key field		 HMGET key field [field …]
获取所有 fields HKEYS key
获取所有 values HVALS key
获取所有 fields 和 values HGETALL key
获取 field 的个数 HLEN key
判断 field 是否存在 HEXISTS key field
删除 field HDEL key field [field …]
原子递增、递减指定 field HINCRBY key field increment
HINCRBYFLOAT key field increment

Lists

双端队列。

redis_lists

队列操作 左 右
入队 LPUSH key element [element …]
LPUSHX key element [element …]		 RPUSH key element [element …]
RPUSHX key element [element …]
出队 LPOP key RPOP key
阻塞出队 BLPOP key [key …] timeout BRPOP key [key …] timeout
插队 LINSERT key BEFORE|AFTER pivot element
获取指定索引的元素 LINDEX key index
获取指定范围的元素 LRANGE key start stop
获取列表长度 LLEN key
覆盖元素 LSET key index element
移除元素 LREM key count element
移除指定范围的元素 LTRIM key start stop
非阻塞 阻塞
出队并重新入队另一个队列 RPOPLPUSH source destination BRPOPLPUSH source destination timeout

使用场景：

  • Stack (FILO): LPUSH + LPOP
  • Queue (FIFO): LPUSH + RPOP，实现简单的消息队列
  • Unbounded Blocking Queue (FIFO): LPUSH + BRPOP

Sets

无序集合（散列表实现）。

集合操作：

集合操作 命令
添加元素（去重） SADD key member [member …]
移除元素 SREM key member [member …]
判断指定元素是否存在 SISMEMBER key member
获取元素个数 SCARD key
增量式遍历集合元素 SSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
获取所有元素 SMEMBERS key
获取指定个数的随机元素 SRANDMEMBER key [count]
移除指定个数的随机元素，并返回 SPOP key [count]

集合运算：

集合运算 数学符号 命令
移动指定元素到另一个集合 SMOVE source destination member
求交集（Intersection） ∩ SINTER key [key …]
求交集（Intersection），并保存结果 ∩ SINTERSTORE destination key [key …]
求并集（Union） ∪ SUNION key [key …]
求并集（Union），并保存结果 ∪ SUNIONSTORE destination key [key …]
求差集（Difference） − SDIFF key [key …]
求差集（Difference），并保存结果 − SDIFFSTORE destination key [key …]

使用场景：

  • UV 统计（缺点是随着用户量增长，会出现大 key。建议使用 HyperLogLog）

  • 抢红包、抽奖、秒杀 —— 本质上都是同一类问题，解决思路类似。为了减少对临界资源的竞争，避免使用各种锁进行并发控制，可以预先对临界资源进行拆分并加入到缓存，以提升性能：

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    # 预拆红包，放入集合
    $ SADD key 子红包ID1 [子红包ID2 …]
    # 查看所有红包
    $ SMEMBERS key
    # 随机抽取红包
    $ SPOP key [count]

    # 预先将奖品放入奖池
    $ SADD key member [member …]
    # 查看所有奖品
    $ SMEMBERS key
    # 随机抽奖（只抽一次）
    $ SRANDMEMBER key [count]

    # 登记参与抽奖的候选人
    $ SADD key member [member …]
    # 查看所有候选人
    $ SMEMBERS key
    # 随机抽取一二三等奖的获得者
    $ SPOP key [count]

  • 社交应用的关注模型：

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    # 我关注的人
    $ SMEMBERS key

    # 求共同关注
    $ SINTER key [key ...]

    # 我关注的人也关注 ta
    foreach(member in 我_关注的人) {
      # 我每个关注的人，他们关注的人中，是否有 ta
      $ SISMEMBER member_关注的人 ta
    }

    # 我可能认识的人
    foreach(member in 我_关注的人) {
      # 我每个关注的人，他们关注的人中，有我还没关注的
      $ SDIFF member_关注的人 我_关注的人
    }

  • 商品筛选

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    # 1、分类筛选维度，每个维度都为一个集合
    # 2、将商品按维度加入所属集合
    $ SADD key member

    # 3、多选筛选条件时，求交集
    $ SINTER key [key ...]

    # 4、根据交集 member，获取商品详情（O(1) 时间复杂度）
    foreach member {
      # 每个 field 为商品属性
      $ HGETALL member
    }

Sorted Sets

有序集合（复合数据结构：散列表 + 跳表）。

集合操作：

集合操作 命令
添加元素 ZADD key [NX | XX] [GT | LT] [CH] [INCR] score member [score member …]
移除元素 ZREM key member [member …]
获取元素个数 ZCARD key
增量式遍历集合元素 ZSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
获取指定个数的随机元素 ZRANDMEMBER key [count [WITHSCORES]]
获取指定范围的元素（by index (rank), by the score, or by lexicographical order.） ZRANGE key start stop [BYSCORE | BYLEX] [REV] [LIMIT offset count] [WITHSCORES]
获取指定范围的元素（by the score） ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
ZREVRANGEBYSCORE key max min [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
获取指定范围的元素（by lexicographical order） ZRANGEBYLEX key min max [LIMIT offset count]
ZREVRANGEBYLEX key max min [LIMIT offset count]
移除指定个数的分值最高的元素，并返回 ZPOPMAX key [count]
移除指定个数的分值最低的元素，并返回 ZPOPMIN key [count]

使用场景：

  • Top K（例如排行榜）。实现思路：利用集合的三大特性之一——互异性，进行去重，相同元素只进行计数，形成一个二元组集合（key 为元素，value 为计数）。最后按计数结果对集合进行倒序排序，取前 N 个元素。

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    redis> ZADD myzset 1 "one"
    (integer) 1
    redis> ZADD myzset 2 "two"
    (integer) 1
    redis> ZADD myzset 3 "three"
    (integer) 1

    redis> ZRANGE myzset -inf +inf BYSCORE LIMIT 0 -1
    1) "one"
    2) "two"
    3) "three"

    redis> ZRANGE myzset +inf -inf BYSCORE REV LIMIT 0 -1
    1) "three"
    2) "two"
    3) "one"

    redis> ZRANGEBYSCORE myzset -inf +inf LIMIT 0 -1
    1) "one"
    2) "two"
    3) "three"

    redis> ZREVRANGEBYSCORE myzset +inf -inf LIMIT 0 -1
    1) "three"
    2) "two"
    3) "one"

其它命令

命令
删除 key DEL
设值 key 的过期时间（秒） EXPIRE

参考

https://redis.io/commands