redis> RPUSH mylist "one"
(integer) 1
LLEn key
加入版本 1.0.0。
时间复杂度: O(1)。
返回存储在 key
里的list的长度。 如果 key
不存在,那么就被看作是空list,并且返回长度为 0
。 当存储在 key
里的值不是一个list的话,会返回error。
LREM/LSET/LINDEX/LTRIM:
LREM key count value
加入版本 1.0.0。
时间复杂度: O(N),此处N表示list的长度。
从存于 key 的列表里移除前 count 次出现的值为 value 的元素。 这个 count 参数通过下面几种方式影响这个操作:
count > 0: 从头往尾移除值为 value 的元素。
count < 0: 从尾往头移除值为 value 的元素。
count = 0: 移除所有值为 value 的元素。
比如, LREM list -2 "hello" 会从存于 list 的列表里移除最后两个出现的 "hello"。
需要注意的是,如果list里没有存在key就会被当作空list处理,所以当 key 不存在的时候,这个命令会返回 0。
返回值
整型回复: 被移除的元素个数。
例子
redis> RPUSH mylist "hello"
(integer) 1
redis> RPUSH mylist "hello"
(integer) 2
redis> RPUSH mylist "foo"
(integer) 3
redis> RPUSH mylist "hello"
(integer) 4
redis> LREM mylist -2 "hello"
(integer) 2
redis> LRANGE mylist 0 -1
1) "hello"
2) "foo"
redis>
lindex key index:
加入版本 1.0.0。
时间复杂度: O(N),此处N是通过下标遍历到要找的元素所经过元素个数。也就是说要询问list里的第一个或者最后一个元素的复杂度是O(1)。
返回列表里的元素的索引 index 存储在 key 里面。 下标是从0开始索引的,所以 0 是表示第一个元素, 1 表示第二个元素,并以此类推。 负数索引用于指定从列表尾部开始索引的元素。在这种方法下,-1 表示最后一个元素,-2 表示倒数第二个元素,并以此往前推。
当 key 位置的值不是一个列表的时候,会返回一个error。
返回值
批量回复:请求的对应元素,或者当 index 超过范围的时候返回 nil。
redis> LPUSH mylist "World"
(integer) 1
redis> LPUSH mylist "Hello"
(integer) 2
redis> LINDEX mylist 0
"Hello"
redis> LINDEX mylist -1
"World"
redis> LINDEX mylist 3
(nil)
redis>
lset key index value:
加入版本 1.0.0。
时间复杂度: O(N),此处N表示list的长度。设置list里第一个或者最后一个元素的复杂度是O(1)。
设置 index 位置的list元素的值为 value。 更多关于 index 参数的信息,详见 LINDEX。
当index超出范围时会返回一个error。
返回值
状态回复
例子
redis> RPUSH mylist "one"
(integer) 1
redis> RPUSH mylist "two"
(integer) 2
redis> RPUSH mylist "three"
(integer) 3
redis> LSET mylist 0 "four"
OK
redis> LSET mylist -2 "five"
OK
redis> LRANGE mylist 0 -1
1) "four"
2) "five"
3) "three"
redis>
LTRIM key start stop
加入版本 1.0.0。
时间复杂度: O(N) 这里的N是该操作中要被移除掉的元素个数。
修剪(trim)一个已存在的 list,这样 list 就会只包含指定范围的指定元素。start 和 stop 都是由0开始计数的, 这里的 0 是列表里的第一个元素(表头),1 是第二个元素,以此类推。
例如: LTRIM foobar 0 2 将会对存储在 foobar 的列表进行修剪,只保留列表里的前3个元素。
start 和 end 也可以用负数来表示与表尾的偏移量,比如 -1 表示列表里的最后一个元素, -2 表示倒数第二个,等等。
超过范围的下标并不会产生错误:如果 start 超过列表尾部,或者 start > end,结果会是列表变成空表(即该 key 会被移除)。 如果 end 超过列表尾部,Redis 会将其当作列表的最后一个元素。
LTRIM 的一个常见用法是和 LPUSH / RPUSH 一起使用。 例如:
LPUSH mylist someelement
LTRIM mylist 0 99
这一对命令会将一个新的元素 push 进列表里,并保证该列表不会增长到超过100个元素。这个是很有用的,比如当用 Redis 来存储日志。 需要特别注意的是,当用这种方式来使用 LTRIM 的时候,操作的复杂度是 O(1) , 因为平均情况下,每次只有一个元素会被移除。
返回值
状态回复
例子
redis> RPUSH mylist "one"
(integer) 1
redis> RPUSH mylist "two"
(integer) 2
redis> RPUSH mylist "three"
(integer) 3
redis> LTRIM mylist 1 -1
OK
redis> LRANGE mylist 0 -1
1) "two"
2) "three"
redis>
LINSERT key BEFORE|AFTER pivot value
加入版本 2.2.0。
时间复杂度: O(N),此处N是在看见 pivot 值之前遍历过的元素个数。 这意味着在list最左端(表头)进行插入的复杂度是O(1),而在list最右端(表尾)进行插入是O(N)。
把 value 插入存于 key 的列表中在基准值 pivot 的前面或后面。
当 key 不存在时,这个list会被看作是空list,任何操作都不会发生。
当 key 存在,但保存的不是一个list的时候,会返回error。
返回值
整型回复: 经过插入操作后的list长度,或者当 pivot 值找不到的时候返回 -1。
例子
redis> RPUSH mylist "Hello"
(integer) 1
redis> RPUSH mylist "World"
(integer) 2
redis> LINSERT mylist BEFORE "World" "There"
(integer) 3
redis> LRANGE mylist 0 -1
1) "Hello"
2) "There"
3) "World"
redis>
RPUSH/RPUSHX/RPOP/RPOPLPUSH:
#删除该键,以便于后面的测试。
redis 127.0.0.1:6379> del mykey
(integer) 1
#从链表的尾部插入参数中给出的values,插入顺序是从左到右依次插入。
redis 127.0.0.1:6379> rpush mykey a b c d
(integer) 4
#通过lrange的可以获悉rpush在插入多值时的插入顺序。
redis 127.0.0.1:6379> lrange mykey 0 -1
1) "a"
2) "b"
3) "c"
4) "d"
#该键已经存在并且包含4个元素,rpushx命令将执行成功,并将元素e插入到链表的尾部。
redis 127.0.0.1:6379> rpushx mykey e
(integer) 5
#通过lindex命令可以看出之前的rpushx命令确实执行成功,因为索引值为4的元素已经是新元素了。
redis 127.0.0.1:6379> lindex mykey 4
"e"
#由于mykey2键并不存在,因此该命令不会插入数据,其返回值为0。
redis 127.0.0.1:6379> rpushx mykey2 e
(integer) 0
#在执行rpoplpush命令前,先看一下mykey中链表的元素有哪些,注意他们的位置关系。
redis 127.0.0.1:6379> lrange mykey 0 -1
1) "a"
2) "b"
3) "c"
4) "d"
5) "e"
#将mykey的尾部元素e弹出,同时再插入到mykey2的头部(原子性的完成这两步操作)。
redis 127.0.0.1:6379> rpoplpush mykey mykey2
"e"
#通过lrange命令查看mykey在弹出尾部元素后的结果。
redis 127.0.0.1:6379> lrange mykey 0 -1
1) "a"
2) "b"
3) "c"
4) "d"
#通过lrange命令查看mykey2在插入元素后的结果。
redis 127.0.0.1:6379> lrange mykey2 0 -1
1) "e"
#将source和destination设为同一键,将mykey中的尾部元素移到其头部。
redis 127.0.0.1:6379> rpoplpush mykey mykey
"d"
#查看移动结果。
redis 127.0.0.1:6379> lrange mykey 0 -1
1) "d"
2) "a"
3) "b"
4) "c"
RPOPLPUSH source destination
加入版本 1.2.0。
时间复杂度: O(1)。
原子性地返回并移除存储在 source 的列表的最后一个元素(列表尾部元素), 并把该元素放入存储在 destination 的列表的第一个元素位置(列表头部)。
例如:假设 source 存储着列表 a,b,c, destination存储着列表 x,y,z。 执行 RPOPLPUSH 得到的结果是 source 保存着列表 a,b ,而 destination 保存着列表 c,x,y,z。
如果 source 不存在,那么会返回 nil 值,并且不会执行任何操作。 如果 source 和 destination 是同样的,那么这个操作等同于移除列表最后一个元素并且把该元素放在列表头部, 所以这个命令也可以当作是一个旋转列表的命令。
返回值
批量回复: 被移除和放入的元素
例子
redis> RPUSH mylist "one"
(integer) 1
redis> RPUSH mylist "two"
(integer) 2
redis> RPUSH mylist "three"
(integer) 3
redis> RPOPLPUSH mylist myotherlist
"three"
redis> LRANGE mylist 0 -1
1) "one"
2) "two"
redis> LRANGE myotherlist 0 -1
1) "three"
redis>
模式:安全的队列
Redis通常都被用做一个处理各种后台工作或消息任务的消息服务器。 一个简单的队列模式就是:生产者把消息放入一个列表中,等待消息的消费者用 RPOP 命令(用轮询方式), 或者用 BRPOP 命令(如果客户端使用阻塞操作会更好)来得到这个消息。
然而,因为消息有可能会丢失,所以这种队列并是不安全的。例如,当接收到消息后,出现了网络问题或者消费者端崩溃了, 那么这个消息就丢失了。
RPOPLPUSH (或者其阻塞版本的 BRPOPLPUSH) 提供了一种方法来避免这个问题:消费者端取到消息的同时把该消息放入一个正在处理中的列表。 当消息被处理了之后,该命令会使用 LREM 命令来移除正在处理中列表中的对应消息。
另外,可以添加一个客户端来监控这个正在处理中列表,如果有某些消息已经在这个列表中存在很长时间了(即超过一定的处理时限), 那么这个客户端会把这些超时消息重新加入到队列中。
模式:循环列表
RPOPLPUSH 命令的 source
和 destination
是相同的话, 那么客户端在访问一个拥有n个元素的列表时,可以在 O(N) 时间里一个接一个获取列表元素, 而不用像 LRANGE 那样需要把整个列表从服务器端传送到客户端。
上面这种模式即使在以下两种情况下照样能很好地工作: * 有多个客户端同时对同一个列表进行旋转(rotating):它们会取得不同的元素,直到列表里所有元素都被访问过,又从头开始这个操作。 * 有其他客户端在往列表末端加入新的元素。
这个模式让我们可以很容易地实现这样一个系统:有 N 个客户端,需要连续不断地对一批元素进行处理,而且处理的过程必须尽可能地快。 一个典型的例子就是服务器上的监控程序:它们需要在尽可能短的时间内,并行地检查一批网站,确保它们的可访问性。
值得注意的是,使用这个模式的客户端是易于扩展(scalable)且安全的(reliable),因为即使客户端把接收到的消息丢失了, 这个消息依然存在于队列中,等下次迭代到它的时候,由其他客户端进行处理。
链表结构的小技巧:
针对链表结构的Value,Redis在其官方文档中给出了一些实用技巧,如RPOPLPUSH命令,下面给出具体的解释。
Redis链表经常会被用于消息队列的服务,以完成多程序之间的消息交换。假设一个应用程序正在执行LPUSH操作向链表中添加新的元素,我们通常将这样的程序称之为"生产者(Producer)",而另外一个应用程序正在执行RPOP操作从链表中取出元素,我们称这样的程序为"消费者(Consumer)"。如果此时,消费者程序在取出消息元素后立刻崩溃,由于该消息已经被取出且没有被正常处理,那么我们就可以认为该消息已经丢失,由此可能会导致业务数据丢失,或业务状态的不一致等现象的发生。然而通过使用RPOPLPUSH命令,消费者程序在从主消息队列中取出消息之后再将其插入到备份队列中,直到消费者程序完成正常的处理逻辑后再将该消息从备份队列中删除。同时我们还可以提供一个守护进程,当发现备份队列中的消息过期时,可以重新将其再放回到主消息队列中,以便其它的消费者程序继续处理。
参考:http://www.cnblogs.com/stephen-liu74/archive/2012/03/16/2351859.html