Redis数据类型操作和应用场景
String
常用指令
# 设置 key-value 类型的值
> SET name pan
# 根据 key 获得对应的 value
> GET name
# 判断某个 key 是否存在
> EXISTS name
# 返回 key 所储存的字符串值的长度
> STRLEN name
# 删除某个 key 对应的值
> DEL name
# 批量设置 key-value 类型的值
> MSET key1 value1 key2 value2
# 批量获取多个 key 对应的 value
> MGET key1 key2
# 设置 key-value 类型的值
> SET number 0
# 将 key 中储存的数字值增一
> INCR number
# 将key中存储的数字值加 10
> INCRBY number 10
# 将 key 中储存的数字值减一
> DECR number
# 将key中存储的数字值键 10
> DECRBY number 10
# 设置 key 在 60 秒后过期(该方法是针对已经存在的key设置过期时间)
> EXPIRE name 60
# 查看数据还有多久过期
> TTL name
#设置 key-value 类型的值,并设置该key的过期时间为 60 秒
> SET key value EX 60
> SETEX key 60 value
# 不存在就插入(not exists)
>SETNX key value
应用场景
缓存对象
使用 String 来缓存对象有两种方式:
- 直接缓存整个对象的 JSON,命令例子:
SET user:1 '{"name":"name", "age":18}'
。 - 采用将 key 进行分离为 user:ID:属性,采用 MSET 存储,用 MGET 获取各属性值,命令例子:
MSET user:1:name name1 user:1:age 18 user:2:name name2 user:2:age 20
常规计数
因为 Redis 处理命令是单线程,所以执行命令的过程是原子的。因此 String 数据类型适合计数场景,比如计算访问次数、点赞、转发、库存数量等等
# 初始化文章的阅读量
> SET aritcle:readcount:1001 0
#阅读量+1
> INCR aritcle:readcount:1001
# 获取对应文章的阅读量
> GET aritcle:readcount:1001
分布式锁
SET 命令有个 NX 参数可以实现「key不存在才插入」,可以用它来实现分布式锁:
- 如果 key 不存在,则显示插入成功,可以用来表示加锁成功;
- 如果 key 存在,则会显示插入失败,可以用来表示加锁失败。
一般而言,还会对分布式锁加上过期时间,分布式锁的命令如下:
SET lock_key unique_value NX PX 10000
- lock_key 就是 key 键;
- unique_value 是客户端生成的唯一的标识;
- NX 代表只在 lock_key 不存在时,才对 lock_key 进行设置操作;
- PX 10000 表示设置 lock_key 的过期时间为 10s,这是为了避免客户端发生异常而无法释放锁。
解锁的过程就是将 lock_key 键删除,要保证执行操作的客户端就是加锁的客户端。所以,解锁的时候,要先判断锁的 unique_value 是否为加锁客户端,是的话,才将 lock_key 键删除。
解锁是有两个操作,这时就需要 Lua 脚本来保证解锁的原子性
// 释放锁时,先比较 unique_value 是否相等,避免锁的误释放
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end
List
常用指令
# 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
应用场景
List 可以使用 LPUSH + RPOP (或者反过来,RPUSH+LPOP)命令实现消息队列。
在生产者往 List 中写入数据时,List 并不会主动地通知消费者有新消息写入,如果消费者想要及时处理消息,就需要在程序中不停地调用 RPOP
命令(比如使用一个while(1)循环)。如果有新消息写入,RPOP命令就会返回结果,否则,RPOP命令返回空值,再继续循环。
为了解决这个问题,Redis提供了 BRPOP 命令。BRPOP命令也称为阻塞式读取,客户端在没有读到队列数据时,自动阻塞,直到有新的数据写入队列,再开始读取新数据。
Hash
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。
常用命令
# 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
# 存储一个哈希表uid:1的键值
> HMSET uid:1 name Tom age 15
2
# 存储一个哈希表uid:2的键值
> HMSET uid:2 name Jerry age 13
2
# 获取哈希表用户id为1中所有的键值
> HGETALL uid:1
1) "name"
2) "Tom"
3) "age"
4) "15"
应用场景
购物车
以用户 id 为 key,商品 id 为 field,商品数量为 value,恰好构成了购物车的3个要素,
涉及的命令如下:
- 添加商品:
HSET cart:{用户id} {商品id} 1
- 添加数量:
HINCRBY cart:{用户id} {商品id} 1
- 商品总数:
HLEN cart:{用户id}
- 删除商品:
HDEL cart:{用户id} {商品id}
- 获取购物车所有商品:
HGETALL cart:{用户id}
Set
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。
一个集合最多可以存储 2^32-1
个元素。概念和数学中个的集合基本类似,可以交集,并集,差集等等,所以 Set 类型除了支持集合内的增删改查,同时还支持多个集合取交集、并集、差集。
常用命令
# 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]
# 交集运算
SINTER key [key ...]
# 将交集结果存入新集合destination中
SINTERSTORE destination key [key ...]
# 并集运算
SUNION key [key ...]
# 将并集结果存入新集合destination中
SUNIONSTORE destination key [key ...]
# 差集运算
SDIFF key [key ...]
# 将差集结果存入新集合destination中
SDIFFSTORE destination key [key ...]
使用场景
共同关注
Set 类型支持交集运算,所以可以用来计算共同关注的好友、公众号等。
key 可以是用户id,value 则是已关注的公众号的id。
uid:1
用户关注公众号 id 为 5、6、7、8、9,uid:2
用户关注公众号 id 为 7、8、9、10、11。
# uid:1 用户关注公众号 id 为 5、6、7、8、9
> SADD uid:1 5 6 7 8 9
# uid:2 用户关注公众号 id 为 7、8、9、10、11
> SADD uid:2 7 8 9 10 11
uid:1
和 uid:2
共同关注的公众号:
# 获取共同关注
> SINTER uid:1 uid:2
1) "7"
2) "8"
3) "9"
给 uid:2
推荐 uid:1
关注的公众号:
> SDIFF uid:1 uid:2
1) "5"
2) "6"
Zset
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。
常用命令
# 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]
使用场景
排行榜
我们以博文点赞排名为例,五篇博文,分别获得赞为 200、40、100、50、150。
# arcticle:1 文章获得了200个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 200 arcticle:1
(integer) 1
# arcticle:2 文章获得了40个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 40 arcticle:2
(integer) 1
# arcticle:3 文章获得了100个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 100 arcticle:3
(integer) 1
# arcticle:4 文章获得了50个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 50 arcticle:4
(integer) 1
# arcticle:5 文章获得了150个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 150 arcticle:5
(integer) 1
文章 arcticle:4 新增一个赞,可以使用 ZINCRBY 命令(为有序集合key中元素member的分值加上increment):
> ZINCRBY user:xiaolin:ranking 1 arcticle:4
"51"
查看某篇文章的赞数,可以使用 ZSCORE 命令(返回有序集合key中元素个数):
> ZSCORE user:xiaolin:ranking arcticle:4
"50"
获取文章赞数最多的 3 篇文章,可以使用 ZREVRANGE 命令(倒序获取有序集合 key 从start下标到stop下标的元素):
# WITHSCORES 表示把 score 也显示出来
> ZREVRANGE user:xiaolin:ranking 0 2 WITHSCORES
1) "arcticle:1"
2) "200"
3) "arcticle:5"
4) "150"
5) "arcticle:3"
6) "100"
获取 100 赞到 200 赞的文章,可以使用 ZRANGEBYSCORE 命令(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 user:xiaolin:ranking 100 200 WITHSCORES
1) "arcticle:3"
2) "100"
3) "arcticle:5"
4) "150"
5) "arcticle:1"
6) "200"