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一口气讲完了 Redis 常用的数据结构及应用场景

作者：小小怪下士
  • 2023-02-07
    湖南

  • 本文字数：6678 字

    阅读完需：约 22 分钟

一、概述

Redis是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件，它是Remote Dictionary Service(远程字典服务)的首字母缩写，Redis以其超高的性能、活跃的社区、详细的文档以及丰富的客户端库支持在开源中间件领域广受好评，国内外很多大型互联网都在使用Redis，比如：Twitter、Github、新浪微博、阿里巴巴、京东、Stack Overflow等，可以说，深入了解Redis应用和实践，已成为如今中高级后端加法绕不开的必备技能。

二、Redis 常见应用场景

三、Redis 有哪些数据结构

3.1 String 字符串

🔥字符串典型的使用场景：


  • 单值缓存

  • 对象缓存

  • 计数器

  • 分布式锁


单值缓存


127.0.0.1:6379> set num 1OK127.0.0.1:6379> get num"1"127.0.0.1:6379>
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单值缓存


SET user:1 value(json格式数据)
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计数器


文章阅读量、点赞量、评论量



127.0.0.1:6379> incr article:read:id1(integer) 1127.0.0.1:6379> incr article:read:id1(integer) 2127.0.0.1:6379> incr article:up:id1(integer) 1127.0.0.1:6379> incr article:up:id2(integer) 1127.0.0.1:6379> incr article:comment:id1(integer) 1127.0.0.1:6379> incr article:comment:id1(integer) 2127.0.0.1:6379>
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分布式锁


  • setnx


定时任务防止同一时刻重复执行，可以在业务执行代码前使用分布式锁控制。


127.0.0.1:6379> setnx job GlobalNotifyJob(integer) 1127.0.0.1:6379> get job"GlobalNotifyJob"127.0.0.1:6379> ttl job(integer) -1127.0.0.1:6379>
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伪代码如下：


@Slf4j@Componentpublic class GlobalNotifyJob {
    private static final String LOCK_KEY = "redis_notify_lock";
    /**     * 每小时执行一次     */    @Scheduled(cron = "0 0 0/1 * * ?")    public void notify() {        if (!lockService.grabLock(LOCK_KEY)) {            log.info("[GlobalNotifyJob] 没有拿到锁, 停止操作......");            return;        }        // 拿到锁，开始执行业务...    }}
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  • setex + 过期时间【SETNX KEY_NAME TIMEOUT VALUE】


127.0.0.1:6379> setex key1 60 value1OK127.0.0.1:6379> ttl key1(integer) 53127.0.0.1:6379> get key1"value1"127.0.0.1:6379>
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hash 哈希

🔥哈希典型应用场景：


  • 缓存对象信息（帖子标题、摘要、作者信息）

  • 记录帖子的点赞数、评论数和点击数

  • 电商购物车



127.0.0.1:6379> hmset user:1 name austin age 25 address guangzhou balance 6888OK127.0.0.1:6379> hget user:1 name"austin"127.0.0.1:6379> hget user:1 balance"6888"127.0.0.1:6379> hmget user:1 age address1) "25"2) "guangzhou"127.0.0.1:6379> hlen user:1(integer) 4127.0.0.1:6379> hgetall user:11) "name"2) "austin"3) "age"4) "25"5) "address"6) "guangzhou"7) "balance"8) "6888"127.0.0.1:6379>
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list 列表

🔥列表的典型应用场景：


  • 文章列表

  • 微博和微信公众号消息


Stack(栈FILO) = LPUSH + LPOP Queue(队列FIFO）= LPUSH + RPOP Blocking MQ(阻塞队列）= LPUSH + BRPOP
LPUSH  key  value [value ...]     // 将一个或多个值value插入到key列表的表头(最左边)RPUSH  key  value [value ...]     // 将一个或多个值value插入到key列表的表尾(最右边)LPOP  key              // 移除并返回key列表的头元素RPOP  key              // 移除并返回key列表的尾元素LRANGE  key  start  stop    // 返回列表key中指定区间内的元素，区间以偏移量start和stop指定LINSERT key  BEFORE|AFTER pivot element // 在元素element前后插入pivotLREM key count element                  //根据参数 COUNT 的值，移除列表中与参数 VALUE 相等的元素 count > 0 : 从表头开始向表尾搜索，移除与 VALUE 相等的元素，数量为 COUNT BLPOP  key  [key ...]  timeout          //从key列表表头弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待 timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待BRPOP  key  [key ...]  timeout           //从key列表表尾弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待 timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待
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set 集合

🔥列表的典型应用场景：


  • 抽奖

  • 微博点赞，收藏，标签

  • 共同好友


抽奖场景：


  1. 用户参与抽奖


# 将用户10001加入商品a的参与池子中SADD luckdraw:product:a 10001
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  1. 查看参与商品 a 抽奖的所有用户


SMEMBERS luckdraw:product:a
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  1. 抽取 1 名幸运中奖者


SPOP luckdraw:product:a 1
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共同好友场景：



用户 1 的好友为：3,4,8 用户 2 的好友为：4,5,11


取交集，获取用户 1 和用户 2 的共同好友，为用户 4。


127.0.0.1:6379> sadd user_1 2 3 4(integer) 3127.0.0.1:6379> sadd user_2 4 5 7(integer) 3127.0.0.1:6379> sinter user_1 user_21) "4"127.0.0.1:6379>
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sorted set 有序集合

🔥列表的典型应用场景：


  • 微博热搜榜

  • 刷礼物实时排行榜

  • 博客社区本周热议


Redis有序集合和集合一样也是string类型元素的集合，且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个 double类型的分数，Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。有序集合的成员是唯一的，但分数score却可以重复。下面使用redis-cli实践Redis有序集合命令：


zset 几个基本命令：



127.0.0.1:6379[3]> zadd zsetofpost 89 post:1(integer) 1127.0.0.1:6379[3]> zadd zsetofpost 123 post:2(integer) 1127.0.0.1:6379[3]> zadd zsetofpost 32 post:3(integer) 1127.0.0.1:6379[3]> zadd zsetofpost 432 post:4(integer) 1127.0.0.1:6379[3]> zadd zsetofpost 128 post:5(integer) 1
#升序排序127.0.0.1:6379[3]> zrange zsetofpost 0 -1 withscores 1) "post:3" 2) "32" 3) "post:1" 4) "89" 5) "post:2" 6) "123" 7) "post:5" 8) "128" 9) "post:4"10) "432"
#降序排序127.0.0.1:6379[3]> zrevrange zsetofpost 0 -1 withscores 1) "post:4" 2) "432" 3) "post:5" 4) "128" 5) "post:2" 6) "123" 7) "post:1" 8) "89" 9) "post:3"10) "32"
#有序集合某个元素的score值加上对应的增量127.0.0.1:6379[3]> zincrby zsetofpost 40 post:1"129"127.0.0.1:6379[3]> zincrby zsetofpost 500 post:3"532"127.0.0.1:6379[3]> zrange zsetofpost 0 -1 withscores 1) "post:2" 2) "123" 3) "post:5" 4) "128" 5) "post:1" 6) "129" 7) "post:4" 8) "432" 9) "post:3"10) "532"
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简单认识了Redis有序集合和对应的命令之后，我们来实现本周热议排行榜功能，博客的本周热议主要的实现思路是：


  1. 库获取最近 7 天的所有文章（或者加多一个条件：评论数量大于 0）。

  2. 把文章的评论数量作为有序集合的分数score，文章的 ID 作为key存储到zset中，当有人发表评论的时候，直接使用命令加一，并重新计算得到排行榜。

  3. 本周热议上有标题和评论数量，因此，我们还需要把文章的基本信息存储到Redis中，这样得到文章的 ID 之后，我们再从缓存中得到标题等信息，这里我们可以使用hash的结构来存储文章的信息。

  4. 因为是本周热议，如果文章发表超过 7 天了之后就会失效，所以我们可以给文章的有序集合一个有效时间。超过 7 天之后就自动删除缓存。


画图分析：



最终实现效果：


Bitmaps 位图

🔥位图的典型应用场景：


  • 用户连续签到功能



很多社区、博客平台其实都有每日签到模块，一开始看到这个模块需求的时候，很多人第一反应是利用MySQL来实现，创建一个签到表，记录用户 ID 和签到时间，然后统计的时候从数据库中取出来然后聚合计算，这样设计其实存在弊端，如我们想要做一些复杂的功能就不是太方便了，或者说不是太高性能了，比如，今天是连续签到的第几天，在一定时间内连续签到了多少天。另外一方面，如果按 100 万用户量级来计算，一个用户每年可以产生 365 条记录，100 万用户的所有签到记录那就有点恐怖了，查询计算速度也会越来越慢。其实Redis的Bitmaps位图操作非常适合处理每日签到功能场景，因为 Bit 的值为 0 或者 1，位图的每一位代表一天的签到，1 表示已签，0 表示未签。 考虑到每月初需要重置连续签到次数，最简单的方式是按用户每月存一条签到数据（也可以每年存一条数据）。Key 的格式为u:sign:uid:yyyyMM，Value 则采用长度为 4 个字节（32 位）的位图（最大月份只有 31 天）。


Redis 位图命令基本命令



这里的 offset，大家姑且当做用户 ID 来看就可以了，那么究竟如何去实现用户打卡功能呢，我们可以利用上面的setbit命令来实现，setbit的作用说的直白就是：在你想要的位置操作字节值，比如说u:sign:1000：202302表示ID=1000的用户在2023年2月7号签到记录。


# 用户1000在2023年2月7号签到SETBIT u:sign:1000:202302 6 1 # 偏移量是从0开始，所以要把7减1
# 检查用户1000在2023年2月7号是否签到GETBIT u:sign:1000:202302 6   # 偏移量是从0开始，所以要把7减1
# 统计用户1000在2月份签到次数BITCOUNT u:sign:1000:202302
# 获取2月份前28天的签到数据BITFIELD u:sign:1000:202302 get u28 0
# 获取2月份首次签到日期BITPOS u:sign:1000:202302 1  # 返回的首次签到的偏移量，加上1即为当月的某一天
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示例代码：


/** * 基于Redis位图的用户签到功能工具实现类 * * @author: austin * @since: 2023/2/7 1:50 */public class UserSignKit {
    private Jedis jedis = new Jedis();
    /**     * 用户签到     *     * @param uid  用户ID     * @param date 日期     * @return 之前的签到状态     */    public boolean doSign(int uid, LocalDate date) {        int offset = date.getDayOfMonth() - 1;        return jedis.setbit(buildSignKey(uid, date), offset, true);    }
    /**     * 检查用户是否签到     *     * @param uid  用户ID     * @param date 日期     * @return 当前的签到状态     */    public boolean checkSign(int uid, LocalDate date) {        int offset = date.getDayOfMonth() - 1;        return jedis.getbit(buildSignKey(uid, date), offset);    }
    /**     * 获取用户签到次数     *     * @param uid  用户ID     * @param date 日期     * @return 当前的签到次数     */    public long getSignCount(int uid, LocalDate date) {        return jedis.bitcount(buildSignKey(uid, date));    }
    /**     * 获取当月连续签到次数     *     * @param uid  用户ID     * @param date 日期     * @return 当月连续签到次数     */    public long getContinuousSignCount(int uid, LocalDate date) {        int signCount = 0;        String type = String.format("u%d", date.getDayOfMonth());        List<Long> list = jedis.bitfield(buildSignKey(uid, date), "GET", type, "0");        if (list != null && list.size() > 0) {            // 取低位连续不为0的个数即为连续签到次数，需考虑当天尚未签到的情况            long v = list.get(0) == null ? 0 : list.get(0);            for (int i = 0; i < date.getDayOfMonth(); i++) {                if (v >> 1 << 1 == v) {                    // 低位为0且非当天说明连续签到中断了                    if (i > 0) {                        break;                    }                } else {                    signCount += 1;                }                v >>= 1;            }        }        return signCount;    }
    /**     * 获取当月首次签到日期     *     * @param uid  用户ID     * @param date 日期     * @return 首次签到日期     */    public LocalDate getFirstSignDate(int uid, LocalDate date) {        long pos = jedis.bitpos(buildSignKey(uid, date), true);        return pos < 0 ? null : date.withDayOfMonth((int) (pos + 1));    }
    /**     * 获取当月签到情况     *     * @param uid  用户ID     * @param date 日期     * @return Key为签到日期，Value为签到状态的Map     */    public Map<String, Boolean> getSignInfo(int uid, LocalDate date) {        Map<String, Boolean> signMap = new HashMap<>(date.getDayOfMonth());        String type = String.format("u%d", date.lengthOfMonth());        List<Long> list = jedis.bitfield(buildSignKey(uid, date), "GET", type, "0");        if (list != null && list.size() > 0) {            // 由低位到高位，为0表示未签，为1表示已签            long v = list.get(0) == null ? 0 : list.get(0);            for (int i = date.lengthOfMonth(); i > 0; i--) {                LocalDate d = date.withDayOfMonth(i);                signMap.put(formatDate(d, "yyyy-MM-dd"), v >> 1 << 1 != v);                v >>= 1;            }        }        return signMap;    }
    private static String formatDate(LocalDate date) {        return formatDate(date, "yyyyMM");    }
    private static String formatDate(LocalDate date, String pattern) {        return date.format(DateTimeFormatter.ofPattern(pattern));    }
    private static String buildSignKey(int uid, LocalDate date) {        return String.format("u:sign:%d:%s", uid, formatDate(date));    }
    public static void main(String[] args) {        UserSignKit kit = new UserSignKit();        LocalDate today = LocalDate.now();
        {   // doSign            boolean signed = kit.doSign(1000, today);            if (signed) {                System.out.println("您已签到：" + formatDate(today, "yyyy-MM-dd"));            } else {                System.out.println("签到完成：" + formatDate(today, "yyyy-MM-dd"));            }        }
        {   // checkSign            boolean signed = kit.checkSign(1000, today);            if (signed) {                System.out.println("您已签到：" + formatDate(today, "yyyy-MM-dd"));            } else {                System.out.println("尚未签到：" + formatDate(today, "yyyy-MM-dd"));            }        }
        {   // getSignCount            long count = kit.getSignCount(1000, today);            System.out.println("本月签到次数：" + count);        }
        {   // getContinuousSignCount            long count = kit.getContinuousSignCount(1000, today);            System.out.println("连续签到次数：" + count);        }
        {   // getFirstSignDate            LocalDate date = kit.getFirstSignDate(1000, today);            System.out.println("本月首次签到：" + formatDate(date, "yyyy-MM-dd"));        }
        {   // getSignInfo            System.out.println("当月签到情况：");            Map<String, Boolean> signInfo = new TreeMap<>(kit.getSignInfo(1000, today));            for (Map.Entry<String, Boolean> entry : signInfo.entrySet()) {                System.out.println(entry.getKey() + ": " + (entry.getValue() ? "√" : "-"));            }        }    }}
复制代码


运行结果：


您已签到：2023-02-07您已签到：2023-02-07本月签到次数：5连续签到次数：3本月首次签到：2023-02-02当月签到情况：2023-02-01: -2023-02-02: √2023-02-03: √2023-02-04: √2023-02-05: -2023-02-06: √2023-02-07: √2023-02-08: -2023-02-09: -2023-02-10: -2023-02-11: -2023-02-12: -2023-02-13: -2023-02-14: -2023-02-15: -2023-02-16: -2023-02-17: -2023-02-18: -2023-02-19: -2023-02-20: -2023-02-21: -2023-02-22: -2023-02-23: -2023-02-24: -2023-02-25: -2023-02-26: -2023-02-27: -2023-02-28: -
复制代码

Redis 发布订阅

Redis 提供了发布订阅功能，可以用于消息的传输，Redis 的发布订阅机制包括三个部分：发布者、订阅者和Channel。发布者和订阅者都是 Redis 客户端，Channel 则为 Redis 服务器端，发布者将消息发送到某个的频道，订阅了这个频道的订阅者就能接收到这条消息。Redis 的这种发布订阅机制与基于主题的发布订阅类似，Channel 相当于主题。

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