Redis实现之整数集合
整数集合
整数集合（insert）是集合键的底层实现之一，当一个集合只包含整数值元素，并且这个集合的元素数量不多时，Redis就会使用整数集合作为集合键的底层实现。举个栗子，如果我们创建一个只包含五个元素的集合键，并且集合中的所有元素都是整数值，那么这个集合键的底层实现就会是整数集合：
127.0.0.1:6379> SADD numbers 1 3 5 7 9 (integer) 5 127.0.0.1:6379> SMEMBERS numbers 1) "1" 2) "3" 3) "5" 4) "7" 5) "9" 127.0.0.1:6379> OBJECT ENCODING numbers "intset"
整数集合的实现
整数集合（insert）是Redis用于保存整数值的集合抽象数据结构，它可以保存类型为int16_t、int32_t或者int64_t的整数值，并且保证集合中不会出现重复元素。
intset.h
typedef struct intset {
//编码方式
uint32_t encoding;
//集合包含的元素数量
uint32_t length;
//保存元素的数组
int8_t contents[];
} intset;
contents数组是整数集合的底层实现：整数集合的每个元素都是contents数组中的一个数组项，各个项在数组中按值的大小从小到大有序地排列，并且数组中不包含任何重复项。length属性记录了整数集合包含的元素数量，也即是contents数组的长度。虽然intset结构将contents属性声明为int8_t类型的数组，但实际上contents数组并不保存任何int8_t类型的值，contents数组的真正类型取决于encoding属性的值：
- 如果encoding属性的值为为INTSET_ENC_INT16，那么contents就是一个int16_t类型的数组了，数组里的每个项都是一个int16_t类型的整数值（最小值为-32 768，最大值为32 767）
- 如果encoding属性的值为INTSET_ENC_INT32，那么contents就是一个int32_t类型的数组了，数组里的每个项都是一个int32_t类型的整数值（最小值为-2 147 483 648，最大值为2 147 483 647）
- 如果encoding属性的值为INTSET_ENC_INT64，那么contents就是一个int64_t类型的数组了，数组里的每个项都是一个int64_t类型的整数值（最小值为-9 223 372 036 854 775 808，最大值为9 223 372 036 854 775 807）。
图1-1展示了一个整数集合示例：
图1-1 一个包含五个int6_t类型整数值的整数集合
- 如果encoding属性的值为为INTSET_ENC_INT16，表示整数集合的底层实现为int16_t类型的数组，而集合保存的都是int16_t类型的整数值
- length属性为5，表示整数集合包含5个元素
- contents数组按从小到大的顺序保存着集合中的五个元素
- 因为每个集合元素都是int16_t类型的整数值，所以contents数组的大小等于sizeof(int16_t)*5=16*5=80位
图1-2展示了另一个整数集合示例：
图1-2 一个包含四个int16_t类型整数值的整数集合
- encoding属性的值为INTSET_ENC_INT64，表示整数集合的底层实现为int64_t类型的数组，而数组中保存的都是int64_t类型的整数值
- length属性的值为4，表示整数集合包含四个元素
- contents数组按从小到大的顺序保存着集合中的四个元素
- 因为每个集合元素都是int64_t类型的整数值，所以contents数组的大小为sizeof(int64_t)*4=64*4=256位
虽然contents数组保存的四个整数值中，只有-2 675 256 175 807 981 027是真正需要用int64_t类型来保存的，而其他的1、3、5三个值都可以用int16_t类型来保存，不过根据整数集合的升级规则，当向一个底层为int16_t数组的整数集合添加一个int64_t类型的整数值时，整数集合已有的所有元素都会被转换成int64_t类型，所以contents数组保存的四个整数值都是int64_t类型的，不仅仅是 -2 675 256 175 807 981 027
升级
每当我们要将一个新元素添加到整数集合里面，并且新元素的类型比整数集合现有所有元素的类型要长时，整数集合需要先进行升级（upgrade），然后才能将新元素添加到整数集合里面。升级整数集合并添加新元素共分为三步进行：
- 根据新元素的类型，扩展整数集合底层数组对的空间大小，并为新元素分配空间
- 将底层数组现有的所有元素都转换成与新元素相同的类型，并将类型转换后的元素放到正确的位置上，而且在放置元素的过程中，需要继续维持底层数组的有序性质不变
- 将新元素添加到底层数组里面
举个栗子，假设现在有一个INTSET_ENC_INT16编码的整数集合，集合中包含三个int16_t类型的元素，如图1-3所示
图1-3 一个包含三个int16_t类型的元素的整数集合
因为每个元素都占用16位空间，所以整数集合底层数组的大小为3*16=48位，图1-4展示了整数集合的三个元素在这48位里的位置
现在，假设我们要将类型为int32_t的整数值65 535添加到整数集合里面，因为65 535的类型int32_t比整数集合当前所有元素要长，所以在将65 535添加到整数集合之前，程序需要先对整数集合进行升级。升级首先要做的是，根据新类型的长度，以及集合元素的数量（包括要添加的新元素在内），对底层数组进行空间重分配
整数集合目前有三个元素，再加上新元素65 535，整数集合需要分配四个元素的空间，因为每个int32_t整数值需要占用32位空间，所以在空间重分配之后，底层数组的大小将是32*4=128位，如图1-5所示。虽然程序对底层数组进行了空间重分配，但数组原有的三个元素1、2、3仍然是int16_t类型，这些元素还保存在数组的前48位里面，所以程序接下来要做的就是将这三个元素转换成int32_t类型，并将转换后的元素放置到正确的位上面，而且在放置元素的过程中，需要维持底层数组的有序性质不变
图1-5 进行空间重分配之后的数组
首先，因为元素3在1、2、3、65535四个元素中排名第三，所以它将被移动到contents数组的索引2位置上，也即是数组64位至95位的空间内，如图1-6所示
图1-6 对元素3进行类型转换，并保存在适当的位置上
接着，因为元素2在1、2、3、65535四个元素中排名第二，所以它将被移动到contents元素的索引1的位置上，也即是数组的32位至63位的空间内，如图1-7
图1-7 对元素2进行类型转换，并保存在适当的位上
之后，因为元素1在1、2、3、65536四个元素中排名第一，所以它将被移动到contents数组的索引0位置上，即数组的0位至31位空间内，如图1-8所示
图1-8 对元素1进行类型转换，并保存在适当的位置上
然后，因为元素65535在1、2、3、65535四个元素中排名第四，所以它将被添加到contents数组的索引3位置上，也即时数组的96位至127位的空间内，如图1-9所示
如图1-9 添加65535到数组
最后，程序将整数集合encoding属性的值从INTSET_ENC_INT16改为INTSET_ENC_INT32，并将length属性的值从3改为4，设置完成之后的整数集合如图1-10所示
图1-10 完成添加操作之后的整数集合
因为每次向整数集合添加新元素都可能会引起升级，而每次升级都需要对底层数组中已有的元素进行类型转换，所以向整数集合添加新元素的时间复杂度为O(N)。其他类型的升级操作，比如从INTSET_ENC_INT16编码升级为INTSET_ENC_INT64编码，或从INTSET_ENC_INT32编码升级为INTSET_ENC_INT64编码，升级的过程都和上面展示的升级过程类似
升级的好处
整数集合的升级策略有两个好处，一个是提升整数集合的灵活性，另一个是尽可能地节约内存
提升灵活性
因为C语言是静态类型语言，为了避免类型错误，我们通常不会将两种不同类型的值放在同一数据结构里面。例如，我们一般只用int16_t类型的数组来保存int16_t类型的值，只使用int32_t类型的数组来保存int32_t类型的值，诸如此类。但是，因为整数集合可以通过自动升级底层数组来适应新元素，所以我们可以随意地将int16_t、int32_t或int64_t类型的整数添加到集合中，而不必担心出现类型错误
节约内存
要让一个数组可以同时保存int16_t、int32_t、int64_t三种类型的值，最简单的做法就是直接使用int64_t类型的数组作为整数集合的底层实现。不过这样一来，部分可以用int16_t、int32_t来存储的值因使用int64_t类型来存储，会造成内存的浪费。而整数集合现在的做法既可以让集合能同时保存三种不同类型的值，又可以确保升级操作只会在有需要的时候进行，这可以尽量节省内存
降级
整数集合不支持降级操作，一旦对数组进行了升级，编码就会一直保持升级后的状态。举个栗子，对于图1-11所示的整数集合来说，即使我们将集合里唯一一个真正需要使用int64_t类型来保存的元素4 294 967 295删除了，整数集合的编码仍然会维持使用int64_t，底层数组也仍然会使int64_t类型，如图1-12所示
图1-11 数组编码为INTSET_ENC_INT64的整数集合
图1-12 删除4 294 967 295的整数集合
整数集合API
表1-1列出了整数集合的操作API
| 函数 | 作用 | 时间复杂度 |
| intsetNew(void) | 创建一个新的整数集合 | O(1) |
| intsetAdd(intset *is, int64_t value, uint8_t *success) | 将给定元素添加到整数集合里面 | O(N) |
| intsetRemove(intset *is, int64_t value, int *success) | 从整数集合中移除给定元素 | O(N) |
| intsetFind(intset *is, int64_t value) | 检查给定值是否存在于集合 | 因为底层数组有序，查找可以通过二分查找法来进行，所以复杂度为O(logN) |
| intsetRandom(intset *is) | 从整数集合中随机返回一个元素 | O(1) |
| intsetGet(intset *is, uint32_t pos, int64_t *value) | 取出底层数组在给定索引上的元素 | O(1) |
| intsetLen(intset *is) | 返回整数集合包含的元素个数 | O(1) |
| intsetBlobLen(intset *is) | 返回整数集合占用的内存字节数 | O(1) |
使用场景
Redis的集合可以帮助我们实现类似抽奖的功能，我们我们将1~10号员工的id放在一个集合中：
127.0.0.1:6379> SADD employee 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (integer) 10 127.0.0.1:6379> SMEMBERS employee 1) "1" 2) "2" 3) "3" 4) "4" 5) "5" 6) "6" 7) "7" 8) "8" 9) "9" 10) "10"
现在我们要实现从这十位员工中，抽取一个一等奖、两个二等奖、三个三等奖，且已经中奖的员工不能再参与抽奖，我们可以使用SPOP key [count]，这个命令可以从指定的集合中随机选出count个元素，并从集合中移除：
127.0.0.1:6379> SPOP employee 1 1) "10" 127.0.0.1:6379> SPOP employee 2 1) "1" 2) "6" 127.0.0.1:6379> SPOP employee 3 1) "5" 2) "7" 3) "8" 127.0.0.1:6379> SMEMBERS employee 1) "2" 2) "3" 3) "4" 4) "9"
如果奖品的价值较小，需求允许抽中的员工允许再次抽奖，我们也可以用SRANDMEMBER key [count]，这个命令同样是从给定的集合中随机选取count个元素，但不从集合中移除：
127.0.0.1:6379> SADD employee 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 (integer) 6 127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER employee 1 1) "1" 127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER employee 2 1) "8" 2) "1" 127.0.0.1:6379> SRANDMEMBER employee 3 1) "7" 2) "2" 3) "8" 127.0.0.1:6379> SMEMBERS employee 1) "1" 2) "2" 3) "3" 4) "4" 5) "5" 6) "6" 7) "7" 8) "8" 9) "9" 10) "10"
从上面的结果可以看到员工1和员工8重复中奖。
Redis的集合数据结构，除了可以用来做抽奖，还可以用来做新浪微博的共同关注和我关注的人也关注了他。
我们在Redis上以attention::{id}的方式来存储用户的关注，可以看到1001用户关注了1005、1006、1007；1002用户关注了1006，SINTER key [key ...]可以从给定的集合key中选出交集的部分，因此执行SINTER attention::1001 attention::1002可以选出1001和1002共同关注的用户，即1006。
127.0.0.1:6379> SADD attention::1001 1005 1006 1007 (integer) 3 127.0.0.1:6379> SADD attention::1002 1006 (integer) 1 127.0.0.1:6379> SINTER attention::1001 attention::1002 1) "1006"
如果我们要查找我关注的人也关注了他呢？既然Redis可以存储我关注了谁，也可以存储谁关注了我，我们用fans::{id}的方式来存储一个用户被哪些用户关注。假定1002号用户被1005、1007用户关注，我们想查看1001用户所关注的用户中，哪些人还关注了1002，就可以用SINTER attention::1001 fans::1002：
127.0.0.1:6379> SADD fans::1002 1005 1007 (integer) 2 127.0.0.1:6379> SINTER attention::1001 fans::1002 1) "1005" 2) "1007"
需要说明的一点是，SINTER attention::{id1} fans::{id2}有个弊端是：如果id1关注了1万个用户，而这一万个用户又都关注了id2，虽然Redis做两个集合的交集计算很快，但返回结果的IO开销很大，并且如果我们是新浪微博的开发人员，也不会一次性把一万个都显示出来。因此为了避免这种极端情况，我们还可以使用SISMEMBER key member命令，这个命令是判断member元素是否在key这个集合里：
127.0.0.1:6379> SISMEMBER fans::1002 1005 (integer) 1 127.0.0.1:6379> SISMEMBER fans::1002 1006 (integer) 0 127.0.0.1:6379> SISMEMBER fans::1002 1007 (integer) 1
为了计算1001关注的用户哪些关注了1002，我们可以依次取出1001关注的用户，判断是否在1002的粉丝列表里。当然，我们也可以判断1002用户是否在1001所关注用户的关注集合里，即：SINTER attention::1005 1002、SINTER attention::1006 1002……。
使用集合数据结构实现我可能认识的人这一功能，比如现在很多APP都会读取手机联系人，从A用户有B用户的手机号，B用户有C用户的手机号，由此推断A是否认识C，这个功能我们可以用差集来实现。假定1001用户关注了1005、1006、1007，而1007用户关注了1006、1008、1009，我们可以由1007集合减去1001集合，由此推断这些1001尚未关注的用户可能是1001用户认识的人。
127.0.0.1:6379> SMEMBERS attention::1001 1) "1005" 2) "1006" 3) "1007" 127.0.0.1:6379> SMEMBERS attention::1007 1) "1006" 2) "1008" 3) "1009" 127.0.0.1:6379> SDIFF attention::1007 attention::1001 1) "1008" 2) "1009"
SINTER除了可以实现共同关注、我关注的人也关注了他，还可以实现电商商品筛选。比如我们可以以下列标签为key，将不同的手机集合存储到key中，如果要筛选满足多个条件的手机，将不同的key做一个交集即可。
我们将不同手机的型号存储在不同的集合key中，当我们需要筛选品牌为HUAWEI、ROM为64G、RAM为1G的手机时，直接从这三个集合中做交集即可。
127.0.0.1:6379> SADD HUAWEI HUAWEI-1 HUAWEI-2 HUAWEI-3 (integer) 3 127.0.0.1:6379> SADD ROM-64G HUAWEI-2 VIVO-1 (integer) 2 127.0.0.1:6379> SADD RAM-1GB HUAWEI-2 XIAOMI-1 VIVO-1 (integer) 3 127.0.0.1:6379> SINTER HUAWEI ROM-64G RAM-1GB 1) "HUAWEI-2"
