Redis常见数据类型和应用场景总结

2022/8/15 Redis

Redis 有五种基础数据结构和4种特殊结构：

基础数据结构: String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）、Zset（有序集合）
特殊数据结构: BitMap（2.2 版新增）、HyperLogLog（2.8 版新增）、GEO（3.2 版新增）、Stream（5.0 版新增）

下面分别来总结一下各个数据结构。

String

1.介绍

String 是 Redis 中最简单同时也是最常用的一个数据结构。String 是一种二进制安全的数据结构，可以用来存储任何类型的数据比如字符串、整数、浮点数、图片（图片的 base64 编码或者解码或者图片的路径）、序列化后的对象。

2.实现

Redis是基于C语言编写的，但是String类型底层实现不是C语言中的字符串，而是SDS(Simple Dynamic String) 来作为底层实现。

Redis7的SDS相关部分源码如下（来源：https://github.com/redis/redis/blob/7.0/src/sds.h）：

/* Note: sdshdr5 is never used, we just access the flags byte directly.
 * However is here to document the layout of type 5 SDS strings. */
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr5 {
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, and 5 msb of string length */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
    uint8_t len; /* used */
    uint8_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr16 {
    uint16_t len; /* used */
    uint16_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr32 {
    uint32_t len; /* used */
    uint32_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr64 {
    uint64_t len; /* used */
    uint64_t alloc; /* excluding the header and null terminator */
    unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */
    char buf[];
};

除了sdshdr5从未使用外，常用的是其余四种。并且每种都对应相应字节位数。

提问：为什么要使用SDS？

答：SDS相比于C语言的字符串，有如下提升：

可以避免缓冲区溢出：C 语言中的字符串被修改（比如拼接）时，一旦没有分配足够长度的内存空间，就会造成缓冲区溢出。SDS 被修改时，会先根据 len 属性检查空间大小是否满足要求，如果不满足，则先扩展至所需大小再进行修改操作。
获取字符串长度的复杂度较低：C 语言中的字符串的长度通常是经过遍历计数来实现的，时间复杂度为 O(n)。SDS 的长度获取直接读取 len 属性即可，时间复杂度为 O(1)。
减少内存分配次数：为了避免修改（增加/减少）字符串时，每次都需要重新分配内存（C 语言的字符串是这样的），SDS 实现了空间预分配和惰性空间释放两种优化策略。当 SDS 需要增加字符串时，Redis 会为 SDS 分配好内存，并且根据特定的算法分配多余的内存，这样可以减少连续执行字符串增长操作所需的内存重分配次数。当 SDS 需要减少字符串时，这部分内存不会立即被回收，会被记录下来，等待后续使用（支持手动释放，有对应的 API）。
二进制安全：C 语言中的字符串以空字符 \0 作为字符串结束的标识，这存在一些问题，像一些二进制文件（比如图片、视频、音频）就可能包括空字符，C 字符串无法正确保存。SDS 使用 len 属性判断字符串是否结束，不存在这个问题。

3.常用操作

普通字符串的基本操作：

# 设置 key-value 类型的值
> SET name lin
OK
# 根据 key 获得对应的 value
> GET name
"lin"
# 判断某个 key 是否存在
> EXISTS name
(integer) 1
# 返回 key 所储存的字符串值的长度
> STRLEN name
(integer) 3
# 删除某个 key 对应的值
> DEL name
(integer) 1

批量设置 :

# 批量设置 key-value 类型的值
> MSET key1 value1 key2 value2 
OK
# 批量获取多个 key 对应的 value
> MGET key1 key2 
1) "value1"
2) "value2"

4.使用场景

缓存对象
常规计数
分布式锁
共享 Session 信息

List

1.介绍

List 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，可以从头部或尾部向 List 列表添加元素。

2.实现

List 类型的底层数据结构是由双向链表或压缩列表实现的：

如果列表的元素个数小于 512 个（默认值，可由 list-max-ziplist-entries 配置），列表每个元素的值都小于 64 字节（默认值，可由 list-max-ziplist-value 配置），Redis 会使用压缩列表作为 List 类型的底层数据结构；
如果列表的元素不满足上面的条件，Redis 会使用双向链表作为 List 类型的底层数据结构；

但是在 Redis 3.2 版本之后，List 数据类型底层数据结构就只由 quicklist 实现了，替代了双向链表和压缩列表。

3.常用操作

# 将一个或多个值value插入到key列表的表头(最左边)，最后的值在最前面
LPUSH key value [value ...] 
# 将一个或多个值value插入到key列表的表尾(最右边)
RPUSH key value [value ...]
# 移除并返回key列表的头元素
LPOP key     
# 移除并返回key列表的尾元素
RPOP key 

# 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，从0开始
LRANGE key start stop

# 从key列表表头弹出一个元素，没有就阻塞timeout秒，如果timeout=0则一直阻塞
BLPOP key [key ...] timeout
# 从key列表表尾弹出一个元素，没有就阻塞timeout秒，如果timeout=0则一直阻塞
BRPOP key [key ...] timeout

4.使用场景

消息队列(但是一般不会使用redis，而是使用专门的消息队列工具)

Hash

1.介绍

Hash 是一个键值对（key - value）集合，其中 value 的形式如： value=[{field1，value1}，...{fieldN，valueN}]。Hash 特别适合用于存储对象。

2.实现

Hash 类型的底层数据结构是由压缩列表或哈希表实现的：

如果哈希类型元素个数小于 512 个（默认值，可由 hash-max-ziplist-entries 配置），所有值小于 64 字节（默认值，可由 hash-max-ziplist-value 配置）的话，Redis 会使用压缩列表作为 Hash 类型的底层数据结构；
如果哈希类型元素不满足上面条件，Redis 会使用哈希表作为 Hash 类型的底层数据结构。

在 Redis 7.0 中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了。

3.常用操作

# 存储一个哈希表key的键值
HSET key field value   
# 获取哈希表key对应的field键值
HGET key field

# 在一个哈希表key中存储多个键值对
HMSET key field value [field value...] 
# 批量获取哈希表key中多个field键值
HMGET key field [field ...]       
# 删除哈希表key中的field键值
HDEL key field [field ...]    

# 返回哈希表key中field的数量
HLEN key       
# 返回哈希表key中所有的键值
HGETALL key 

# 为哈希表key中field键的值加上增量n
HINCRBY key field n

4.使用场景

缓存对象
购物车

Set

1.介绍

Set 类型是一个无序并唯一的键值集合，它的存储顺序不会按照插入的先后顺序进行存储。

2.实现

Set 类型的底层数据结构是由哈希表或整数集合实现的：

如果集合中的元素都是整数且元素个数小于 512 （默认值，set-maxintset-entries配置）个，Redis 会使用整数集合作为 Set 类型的底层数据结构；
如果集合中的元素不满足上面条件，则 Redis 使用哈希表作为 Set 类型的底层数据结构。

3.常用操作

# 往集合key中存入元素，元素存在则忽略，若key不存在则新建
SADD key member [member ...]
# 从集合key中删除元素
SREM key member [member ...] 
# 获取集合key中所有元素
SMEMBERS key
# 获取集合key中的元素个数
SCARD key

# 判断member元素是否存在于集合key中
SISMEMBER key member

# 从集合key中随机选出count个元素，元素不从key中删除
SRANDMEMBER key [count]
# 从集合key中随机选出count个元素，元素从key中删除
SPOP key [count]

4.使用场景

集合的主要几个特性，无序、不可重复、支持并交差等操作。

因此 Set 类型比较适合用来数据去重和保障数据的唯一性，还可以用来统计多个集合的交集、错集和并集等，当我们存储的数据是无序并且需要去重的情况下，比较适合使用集合类型进行存储。

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Zset

1.介绍

Zset 类型（有序集合类型）相比于 Set 类型多了一个排序属性 score（分值），对于有序集合 ZSet 来说，每个存储元素相当于有两个值组成的，一个是有序集合的元素值，一个是排序值。

有序集合保留了集合不能有重复成员的特性（分值可以重复），但不同的是，有序集合中的元素可以排序。

2.实现

Zset 类型的底层数据结构是由压缩列表或跳表实现的：

如果有序集合的元素个数小于 128 个，并且每个元素的值小于 64 字节时，Redis 会使用压缩列表作为 Zset 类型的底层数据结构；
如果有序集合的元素不满足上面的条件，Redis 会使用跳表作为 Zset 类型的底层数据结构；

在 Redis 7.0 中，压缩列表数据结构已经废弃了，交由 listpack 数据结构来实现了。

3.常用操作

# 往有序集合key中加入带分值元素
ZADD key score member [[score member]...]   
# 往有序集合key中删除元素
ZREM key member [member...]                 
# 返回有序集合key中元素member的分值
ZSCORE key member
# 返回有序集合key中元素个数
ZCARD key 

# 为有序集合key中元素member的分值加上increment
ZINCRBY key increment member 

# 正序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
# 倒序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]

# 返回有序集合中指定分数区间内的成员，分数由低到高排序。
ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]

# 返回指定成员区间内的成员，按字典正序排列, 分数必须相同。
ZRANGEBYLEX key min max [LIMIT offset count]
# 返回指定成员区间内的成员，按字典倒序排列, 分数必须相同
ZREVRANGEBYLEX key max min [LIMIT offset count]

4.使用场景

Zset 类型（Sorted Set，有序集合）可以根据元素的权重来排序，我们可以自己来决定每个元素的权重值。比如说，我们可以根据元素插入 Sorted Set 的时间确定权重值，先插入的元素权重小，后插入的元素权重大。

排行榜
电话、姓名排序

BitMap

1.介绍

Bitmap，即位图，是一串连续的二进制数组（0和1），可以通过偏移量（offset）定位元素。BitMap通过最小的单位bit来进行0|1的设置，表示某个元素的值或者状态，时间复杂度为O(1)。

由于 bit 是计算机中最小的单位，使用它进行储存将非常节省空间，特别适合一些数据量大且使用二值统计的场景。

2.实现

Bitmap 本身是用 String 类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型。

String 类型是会保存为二进制的字节数组，所以，Redis 就把字节数组的每个 bit 位利用起来，用来表示一个元素的二值状态，你可以把 Bitmap 看作是一个 bit 数组。

3.常用操作

# 设置值，其中value只能是 0 和 1
SETBIT key offset value

# 获取值
GETBIT key offset

# 获取指定范围内值为 1 的个数
# start 和 end 以字节为单位
BITCOUNT key start end

4.使用场景

Bitmap 类型非常适合二值状态统计的场景，这里的二值状态就是指集合元素的取值就只有 0 和 1 两种，在记录海量数据时，Bitmap 能够有效地节省内存空间。

签到统计
判断用户登陆态
连续签到用户总数

HyperLogLog

1.介绍

Redis HyperLogLog 是 Redis 2.8.9 版本新增的数据类型，是一种用于「统计基数」的数据集合类型，基数统计就是指统计一个集合中不重复的元素个数。但要注意，HyperLogLog 是统计规则是基于概率完成的，不是非常准确，标准误算率是 0.81%。

所以，简单来说 HyperLogLog 提供不精确的去重计数。

HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的内存空间总是固定的、并且是很小的。

在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数，和元素越多就越耗费内存的 Set 和 Hash 类型相比，HyperLogLog 就非常节省空间。

2.实现

https://en.wikipedia.org/wiki/HyperLogLog

3.常用操作

# 添加指定元素到 HyperLogLog 中
PFADD key element [element ...]

# 返回给定 HyperLogLog 的基数估算值。
PFCOUNT key [key ...]

# 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog
PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]

4.使用场景

百万级网页 UV 计数

GEO

1.介绍

Redis GEO 是 Redis 3.2 版本新增的数据类型，主要用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作。

在日常生活中，我们越来越依赖搜索“附近的餐馆”、在打车软件上叫车，这些都离不开基于位置信息服务（Location-Based Service，LBS）的应用。LBS 应用访问的数据是和人或物关联的一组经纬度信息，而且要能查询相邻的经纬度范围，GEO 就非常适合应用在 LBS 服务的场景中。

2.实现

GEO 本身并没有设计新的底层数据结构，而是直接使用了 Sorted Set 集合类型。

GEO 类型使用 GeoHash 编码方法实现了经纬度到 Sorted Set 中元素权重分数的转换，这其中的两个关键机制就是「对二维地图做区间划分」和「对区间进行编码」。一组经纬度落在某个区间后，就用区间的编码值来表示，并把编码值作为 Sorted Set 元素的权重分数。

这样一来，我们就可以把经纬度保存到 Sorted Set 中，利用 Sorted Set 提供的“按权重进行有序范围查找”的特性，实现 LBS 服务中频繁使用的“搜索附近”的需求。

3.常用操作

# 存储指定的地理空间位置，可以将一个或多个经度(longitude)、纬度(latitude)、位置名称(member)添加到指定的 key 中。
GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]

# 从给定的 key 里返回所有指定名称(member)的位置（经度和纬度），不存在的返回 nil。
GEOPOS key member [member ...]

# 返回两个给定位置之间的距离。
GEODIST key member1 member2 [m|km|ft|mi]

# 根据用户给定的经纬度坐标来获取指定范围内的地理位置集合。
GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]

4.使用场景

周边服务，定位搜索等

Stream

1.介绍

Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据类型，Redis 专门为消息队列设计的数据类型。

在 Redis 5.0 Stream 没出来之前，消息队列的实现方式都有着各自的缺陷，例如：

发布订阅模式，不能持久化也就无法可靠的保存消息，并且对于离线重连的客户端不能读取历史消息的缺陷；
List 实现消息队列的方式不能重复消费，一个消息消费完就会被删除，而且生产者需要自行实现全局唯一 ID。

基于以上问题，Redis 5.0 便推出了 Stream 类型也是此版本最重要的功能，用于完美地实现消息队列，它支持消息的持久化、支持自动生成全局唯一 ID、支持 ack 确认消息的模式、支持消费组模式等，让消息队列更加的稳定和可靠。

使用场景

暂时用的还不多，就不过多介绍了。

参考：

《Redis 设计与实现》
https://www.redis.com.cn/commands.html
https://javaguide.cn/database/redis/redis-questions-01.html
https://www.xiaolincoding.com/redis/data_struct/command.html

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Redis常见数据类型和应用场景总结

String

1.介绍

2.实现

3.常用操作

4.使用场景

缓存对象

常规计数

分布式锁

共享 Session 信息

List

1.介绍

2.实现

3.常用操作

4.使用场景

消息队列(但是一般不会使用redis，而是使用专门的消息队列工具)

Hash

1.介绍

2.实现

3.常用操作

4.使用场景

缓存对象

购物车

Set

1.介绍

2.实现

3.常用操作

4.使用场景

点赞

共同关注

Zset

1.介绍

2.实现

3.常用操作

4.使用场景

排行榜

电话、姓名排序

BitMap

1.介绍

2.实现

3.常用操作

4.使用场景

签到统计

判断用户登陆态

连续签到用户总数

HyperLogLog

1.介绍

2.实现

3.常用操作

4.使用场景

百万级网页 UV 计数

GEO

1.介绍

2.实现

3.常用操作

4.使用场景

Stream

1.介绍

使用场景

参考：