深度剖析Redis九种数据结构实现原理，建议收藏
1. Redis介绍
Redis 是一个高性能的键值存储系统，支持多种数据结构。
包含五种基本类型 String（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）、Zset（有序集合），和三种特殊类型 Geo（地理位置）、HyperLogLog（基数统计）、Bitmaps（位图）。
每种数据结构都是为了解决特定问题而设计的，适用不同的场景。想要用好Redis，必须了解底层实现原理和使用技巧，同时结合具体的业务场景和需求进行选择和使用。无论是工作还是面试中，这些必备的知识。
下面就详细介绍一下每种数据类型的使用方式、实现原理和适用场景。
2. String（字符串）
String（字符串）是Redis中最基本的数据结构之一，它可以存储任意类型的数据，包括数字、文本、序列化的对象等。Redis中的字符串最大可以存储512MB的数据。
使用方式
字符串类型的操作是最基本的，包括设置值、获取值、修改值、追加值等。字符串类型支持的操作包括：
应用场景
- 缓存：将计算结果、数据库查询结果或者配置数据存储在Redis中，可以提高应用的响应速度和吞吐量。
- 计数器：使用Redis的自增和自减操作，实现简单的计数器功能，如网站的访问次数统计
- 限流：使用Redis的incr和expire命令，实现固定窗口算法的流量控制，防止系统过载。
- 分布式锁：使用SETNX操作实现分布式锁，保证同一时刻只有一个线程访问临界资源。
- 会话管理：将用户会话信息存储在Redis中，可以实现分布式Session。
内部编码
Redis字符串的内部编码有三种：
- int编码：当字符串长度小于等于12字节并且字符串可以表示为整数时，Redis会使用int编码。这样可以节省内存，并且在执行一些命令时可以直接进行数值计算。
- embstr编码：当字符串长度小于等于39字节时，Redis会使用embstr编码。这种编码方式会将字符串和存储它的结构体一起分配在内存中，这样可以减少内存碎片和结构体的开销。
- raw编码：当字符串长度大于39字节或者字符串不能表示为整数时，Redis会使用raw编码。这种编码方式直接将字符串存储在一个结构体中，没有进行任何优化。
3. Hash（哈希）
使用方式
哈希类型是一种键值对的集合，其中键值对的值可以是字符串、列表或者其他哈希类型。哈希类型支持的操作包括：
应用场景
- 存储对象：将对象的属性和属性值存储在哈希类型中，可以很方便地进行查询和更新操作，比如常见的用户信息就适合使用哈希类型存储。
内部编码
Redis哈希类型的内部编码有两种：
- ziplist（压缩列表）：当Hash类型的元素比较少，且元素的大小比较小（小于64字节）时，Redis采用ziplist作为Hash类型的内部编码。ziplist是一种紧凑的、压缩的列表结构，可以节省内存空间。但是，ziplist只能进行线性查找，不支持快速的随机访问。
- hashtable（字典）：当Hash类型的元素比较多，或者元素的大小比较大（大于64字节）时，Redis采用hashtable作为Hash类型的内部编码。hashtable是一种基于链表的哈希表结构，可以快速地进行随机访问。但是，hashtable需要占用更多的内存空间。
4. List（列表）
使用方式
Redis List类型是一个有序的字符串列表，支持在列表的头部或尾部添加元素，也支持在列表任意位置插入或删除元素。支持的操作包括：
使用场景
Redis List类型由于支持在列表的头部或尾部添加元素，也支持在列表任意位置插入或删除元素，因此非常适合以下场景：
- 消息队列：Redis List类型常被用作轻量级的消息队列，生产者将消息插入队列尾部，消费者从队列头部弹出消息进行处理，可以使用LPUSH、RPUSH、BLPOP、BRPOP等命令实现。
- 时间序列：使用Redis的LPUSH和RPUSH命令，将时间序列的数据按照时间顺序添加到列表的头部或尾部，然后使用LRANGE命令，查询一段时间范围内的数据，实现时间序列的查询。
- 排行榜：Redis List类型可以用于实现排行榜功能，将每个用户的得分作为元素值插入到列表中，使用LINSERT、LREM、LINDEX等命令进行排名操作，使用LRANGE命令查询排名前几的用户，可以使用LPUSH、LINSERT、LREM、LINDEX、LRANGE等命令实现。
- 计数器：Redis List类型可以将每个元素视为计数器的值，可以使用LPUSH、RPUSH、LINDEX、LREM等命令实现。
- 最近访问记录：Redis List类型可以用于记录最近访问的记录，将最新的访问记录插入列表头部，当列表长度超过设定的值时，使用LTRIM命令删除最旧的记录，可以使用LPUSH、LINDEX、LTRIM等命令实现。
内部编码
Redis List类型内部编码有两种，分别是ziplist和linkedlist。
- ziplist
ziplist是一种特殊的编码方式，它可以将小数据量的列表存储在一个连续的内存块中，节省了内存空间，同时还可以提高存取效率。
ziplist编码的列表最大长度为2^16-1个元素，每个元素可以是字符串类型、整数类型或浮点数类型。在ziplist中，每个元素都被存储为一个字节数组，并包含一个前缀和一个后缀，用于标识该元素的类型和长度。
- linkedlist
linkedlist是一种常规的双向链表结构，它可以存储任意长度的列表，并且支持高效的插入和删除操作。在linkedlist中，每个节点都包含了一个指向前一个节点和后一个节点的指针，以及一个存储元素数据的指针。
linkedlist适用于存储大数量的列表，它没有像ziplist那样的内存限制，但是会占用更多的内存空间。
5. Set（集合）
使用方式
Redis Set（集合）是一个无序的字符串集合，其中每个元素都是唯一的，不允许重复。Redis Set类型支持的操作包括：
使用场景
Redis Set类型的使用场景包括：
- 标签系统：使用Set类型存储每个标签对应的对象列表，以便快速查找包含特定标签的对象。可以使用SADD、SREM、SISMEMBER、SMEMBERS等命令实现。
- 好友关系：将每个用户的好友列表作为一个集合，可以使用SADD、SREM、SISMEMBER、SDIFF、SINTER、SUNION等命令实现。
- 共同好友：使用SINTER命令计算出两个用户的共同好友，可以使用SADD、SINTER、SUNION等命令实现。
- 排名系统：将每个用户的得分作为元素值插入到集合中，使用ZADD、ZREM、ZRANK、ZSCORE等命令进行排名操作，使用ZREVRANGE命令查询排名前几的用户，可以使用ZADD、ZREM、ZRANK、ZSCORE、ZREVRANGE等命令实现。
- 订阅关系：使用Set类型存储用户订阅的内容，以便快速获取用户订阅的内容。
总的来说，Set类型适用于需要存储一组不重复的数据，并支持集合操作的场景。
内部编码
Redis Set类型的内部编码有两种：
- intset（整数集合）：当Set类型只包含整数类型的数据，并且元素数量较少（小于512个）时，Redis会使用intset作为Set类型的内部编码。intset是一种紧凑的、压缩的整数集合结构，可以节省内存空间，并且支持快速的查找、插入和删除操作。在intset中，所有元素都按照从小到大的顺序排列，并且可以使用不同的编码方式（16位、32位、64位）存储不同大小范围内的整数。
- hashtable（字典）：当Set类型包含字符串类型或者元素数量较多时，Redis会使用hashtable作为Set类型的内部编码。hashtable是一种基于链表的哈希表结构，可以快速地进行随机访问、插入和删除操作。在hashtable中，每个元素都被存储为一个字符串，并且使用哈希函数将字符串映射到一个桶中，然后在桶中进行查找、插入和删除操作。
在实际使用中，当Set类型的元素全部为整数类型时，建议使用intset编码；而当Set类型的元素包含非整数类型时，才使用hashtable编码。
6. Zset（有序集合）
使用方式
Redis中的Zset（有序集合）是一个键值对集合，其中每个元素都关联一个分值（score），通过分值进行排序，可以看作是一个字典（dict）和一个跳跃列表（skip list）的混合体，它可以存储多个相同的元素，但每个元素必须有一个唯一的score值。
支持的操作包括：
使用场景
Redis Zset是一种有序集合，其使用场景主要包括以下几个方面：
- 排行榜：使用Zset类型可以实现排行榜功能，将每个用户的得分作为元素值插入到集合中，使用ZADD、ZINCRBY、ZREM等命令进行排名操作，使用ZRANGE、ZREVRANGE命令查询排名前几的用户。
- 最近访问记录：使用Zset类型可以用于记录最近访问的记录，将最新的访问记录插入集合中，使用ZREMRANGEBYRANK命令删除最旧的记录，使用ZRANGE命令查询最近访问的记录。
- 计数器：Redis Zset可以用于实现计数器功能，比如统计某个页面的访问次数、统计某个广告的点击量等。将页面ID或广告ID作为成员(member)存储在Zset中，以访问次数或点击量作为分数(score)存储。
- 好友关系：Redis Zset可以用于存储用户之间的关注关系以及用户之间的互动，比如点赞、评论等。可以将用户ID作为成员(member)存储在Zset中，将时间戳或者其他标识作为分数(score)存储，以此记录用户之间的互动情况。
内部编码
Redis Zset的内部编码有两种：
- ziplist编码：当Zset中元素个数小于128个，并且所有元素的长度都小于64字节时，Redis会使用ziplist编码存储Zset。这种编码方式可以节省内存空间，并且可以提高存取效率，但是不支持随机访问和范围查询。
- skiplist编码：当Zset中元素个数大于等于128个，或者有一个元素的长度大于64字节时，Redis会使用skiplist编码存储Zset。这种编码方式支持高效的随机访问和范围查询，但是需要占用更多的内存空间。
7. Geo（地理位置）
使用方式
Redis Geo（地理位置）是一个键值对集合，其中每个元素都包含一个经度和纬度，可以用于存储地理位置信息并支持基于位置的搜索。Redis Geo支持的操作包括：
Redis Geo类型适用于需要存储地理位置信息并支持基于位置的搜索的场景，比如附近的人、附近的商家等。
使用场景
Redis Geo类型的使用场景如下：
- 位置服务：用于存储地理位置信息，如餐厅、商店、机场、医院等的经纬度信息，可以通过 Geo 库提供的命令查询指定范围内的所有商家信息。
- 车辆监控：用于车辆位置跟踪和监控，可以将车辆的经纬度信息存储在 Redis 中，并通过 Geo 库提供的命令查询车辆的位置，以及在指定半径内的其他车辆信息。
- 物流配送：用于存储配送员的位置信息，以及需要配送的订单信息的经纬度信息，可以通过 Geo 库提供的命令查询配送员在指定范围内的订单信息，以提高配送效率。
- 电商推荐：用于存储用户的位置信息，以及商家和商品的经纬度信息，可以通过 Geo 库提供的命令查询指定范围内的商家和商品信息，以提供更加精准的推荐服务。
- 游戏地图：用于存储游戏地图的位置信息和玩家的位置信息，可以通过 Geo 库提供的命令查询玩家在游戏地图上的位置，以及在指定半径内的其他玩家信息，以提供更加丰富的游戏体验。
- 社交应用：用于存储用户的位置信息，以及附近的其他用户的位置信息，可以通过 Geo 库提供的命令查询指定范围内的用户信息，以提供更加精准的社交服务。
内部编码
Redis Geo类型内部使用zset来存储地理位置信息，其中元素的score值为经度，member值为经纬度组合的字符串。在使用GEORADIUS和GEORADIUSBYMEMBER命令搜索元素时，Redis会构建一个跳跃表，以实现高效的搜索。
8. HyperLogLog（基数统计）
使用方式
Redis HyperLogLog（基数统计）是一种基于概率统计的数据结构，用于估计大型数据集合的基数（不重复元素的数量），以及对多个集合进行并、交运算等。HyperLogLog的优点是可以使用极少的内存空间，同时可以保证较高的准确性。
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。
使用场景
HyperLogLog的使用场景主要包括以下几个方面：
- 用户去重：使用HyperLogLog可以对海量的用户数据进行去重，快速地统计出不重复的用户数量。
- 网站UV统计：使用HyperLogLog可以对网站的访问日志进行分析，统计出每天、每周、每月的独立访客数量。
- 广告点击统计：使用HyperLogLog可以对广告的点击数据进行分析，统计出独立点击用户的数量，以及对多个广告进行并、交运算等。
- 数据库查询优化：使用HyperLogLog可以对数据库中的数据进行去重，减少查询的数据量，提高查询效率。
- 分布式计算：使用HyperLogLog可以在分布式系统中对数据进行去重、并、交等操作，以支持分布式计算。
使用HyperLogLog可以大大减少内存占用和计算时间，是处理大数据量去重计数的有效工具。
内部编码
Redis HyperLogLog类型的内部编码使用的"稀疏矩阵"和”稠密矩阵“。
当计数较少时，采用”稀疏矩阵“，其中绝大部分元素都是0。计数增多后，超过阈值后，会转换成”稠密矩阵“。
9. Bitmaps（位图）
使用方式
Redis Bitmaps（位图）是一种紧凑的数据结构，可以用于表示一个只有0和1的数组。位图可以用于高效地存储大规模的布尔值，以及进行位运算、位图图形化等操作。Redis Bitmaps支持的操作包括：
使用场景
Redis Bitmaps适用于需要高效地存储大规模的布尔值，并进行位运算、统计等操作的场景。比如：
- 统计在线用户数：使用Bitmaps类型来表示用户的在线状态，例如一个bit位表示一个用户，当用户登录时将对应的bit位置为1，当用户退出时将其位置为0。这样可以非常方便地进行在线用户的统计。
- 黑白名单统计：在网络安全中，可以使用位图记录IP地址的访问情况、黑白名单等信息。
- 统计用户访问行为：例如将每个页面或功能点表示为一个bit位，用户访问时将对应的bit位置为1，未访问则为0。这样就可以方便地统计用户的访问习惯，了解用户对产品的喜好和热点等信息。
- 布隆过滤器：这是最常用的场景，布隆过滤器是一种用于快速判断某个元素是否在集合中的算法，在大数据量场景下其效率非常高。Redis的Bitmaps类型可以用来实现布隆过滤器，节约存储空间，并提高查询效率。
内部编码
Redis Bitmaps类型的内部编码使用了一种称为“压缩位图”的数据结构。它通过使用两个数组来存储位图数据：一个存储实际位的值，另一个存储每个字节中1的个数。这种编码方式可以大大压缩位图数据的大小。
