Redis数据结构及各自适用场景

首先，redis 内部使用一个redisObject 核心对象来表示所有的 key 和 value,

redisObject 里包括这些属性：数据类型--type{String/hash/list/set/sorted set}    编码方式--encoding{raw/int/ht/zipmp/linkedlist/zaplist/intset} 数据指针---ptr  虚拟内存--vm 其他信息

下面具体介绍五种基本数据类型：

String:

value 值可以是字符型，也可以是数字。

其实没有什么特别的特点，正常的持久化那些基本操作，get   set  然后获取字符串长度，让字符串拼接等   如果是数字的话，可以incre  decre 计数功能

使用场景：比如计数功能，对字符串的一些存取功能等等 ，没有什么特别的功能。

 

 

hash:

值本身也是键值对的形式，无序的。可以添加，获取，移动元素，获取所有键值对，

使用场景：比如我们存的用户信息，一个用户id ,对应用户的身高，体重，姓名，等等n个信息，如果将这些信息作为一个整体存的话，在序列化反序列化的时候开销就比较大，如果   "id-姓名"---张三   "id-年龄"---25 "id-身高"---178  这样存储的话冗余量又太大

所有hash 就可以很好的用上，id就作为hash-key 找到这个用户信息，里面存的即 "姓名---值" “年龄--值” 这样的形式，实现存储修改获取部分数据。

 

List:

list 是用的一个双向链表，所以他是有顺序的，其特点就跟链表特点一样了，从链表的两端推入或者弹出元素，根据偏移量进行修剪[trim] ，读取单个或者多个元素，根据值查找或者移除元素。

使用场景：

• 用户关注列表，新增一个关注在后面增加一个。
• 异步队列使用【将需要延后处理的任务结构体序列化成字符串进redis 的列表，另一个线程从这个列表中轮询数据进行处理】。
• 秒杀场景，秒杀前将本场秒杀的商品放到list中，因为list的pop操作是原子性的，所以即使有多个用户同时请求，也是依次pop，list空了pop抛出异常就代表商品卖完了.
  

   

   

set:

存储的是一堆不重复的无序数据，操作有添加，获取，移除单元素，检测是否存在元素，计算交集，并集，差集，从集合里随机获取元素等

set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

使用场景：不可重复，但是value可以为null ,用在一些去重的场景，比如用户只能参加一次活动，一个用户只能中一次奖等等去重场景。还有就是求交集并集补集的场景。

 

 

Sorted Set:

set基础上增加了的顺序的特性，每一个value加入的时候带有一个分值以表示权重，

部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。

使用场景：各类排序场景：歌曲排行榜，播放次数，播放数，点赞数等等需要排序的场景。

 

扩展：除了以上五种数据结构，了解其他的数据结构吗？

布隆过滤器：bloom filter:判断是否存在(用户只能参加一次活动) 

1.向布隆过滤器中添加 key 时，会使用多个 hash 函数对 key 进行 hash
运算,然后对位数组长度进行取模运算得到一个位置，这样添加一个key会在多个位加1。
2. 向布隆过滤器询问 key 是否存在时，跟 add 一样，也会把 hash 的几个位置都算出来，看看位数组中这几个位置是否都为 1，只要有一个位为 0，那么说明布隆过滤器中这个 key 不存在

 

HyperLogLog:统计海量去重元素数量(统计页面uv):

16384个桶(16*1024),当一个元素到来时，它会散列(hash)到其中一个桶,每个桶占6bit. 

 

 位图：大量是否的统计（一年的打卡数量）

 

Stream:支持多播的可持久化的消息队列()