學習下Redis這個核心資料型別

string 字串

tring 型別是二進制安全的，即 string 中可以包含任何資料，

Redis 中的普通 string 采用 raw encoding 即原始編碼方式，該編碼方式會動態擴容，并通過提前預分配冗余空間，來減少記憶體頻繁分配的開銷，

在字串長度小于 1MB 時，按所需長度的 2 倍來分配，超過 1MB，則按照每次額外增加 1MB 的容量來預分配，

Redis 中的數字也存為 string 型別，但編碼方式跟普通 string 不同，數字采用整型編碼，字串內容直接設為整數值的二進制位元組序列，

在存盤普通字串，序列化物件，以及計數器等場景時，都可以使用 Redis 的字串型別，字串資料型別對應使用的指令包括 set、get、mset、incr、decr 等，

list 串列

list 串列，是一個快速雙向鏈表，存盤了一系列的 string 型別的字串值

對于常規的 pop、push 元素，性能很高，時間復雜度為 O(1)，因為是串列直接追加或彈出，但對于通過隨機插入、隨機洗掉，以及隨機范圍獲取，需要輪詢串列確定位置，性能就比較低下了，

操作 list 串列時，可以用 lpush、lpop、rpush、rpop、lrange 來進行常規的佇列進出及范圍獲取操作，在某些特殊場景下，也可以用 lset、linsert 進行隨機插入操作，用 lrem 進行指定元素洗掉操作；最后，在訊息串列的消費時，還可以用 Blpop、Brpop 進行阻塞式獲取，從而在串列暫時沒有元素時，可以安靜的等待新元素的插入，而不需要額外持續的查詢，

set 集合

set 是 string 型別的無序集合，set 中的元素是唯一的，即 set 中不會出現重復的元素，Redis 中的集合一般是通過 dict 哈希表實作的，所以插入、洗掉，以及查詢元素，可以根據元素 hash 值直接定位，時間復雜度為 O(1)，

操作

• sismember 指令判斷該 key 對應的 set 資料結構中，是否存在某個元素，如果存在回傳 1，否則回傳 0；
• sdiff 指令來對多個 set 集合執行差集；
• sinter 指令對多個集合執行交集；
• sunion 指令對多個集合執行并集；
• spop 指令彈出一個隨機元素；
• srandmember 指令回傳一個或多個隨機元素，

在社交系統中，可以用于存盤關注的好友串列，用來判斷是否關注，還可以用來做好友推薦使用，另外，還可以利用 set 的唯一性，來對服務的來源業務、來源 IP 進行精確統計，

sorted set 有序集合

有序集合中，每個元素都會關聯一個 double 型別的 score 分數值，有序集合通過這個 score 值進行由小到大的排序，有序集合中，元素不允許重復，但 score 分數值卻允許重復，

操作

• zscan 指令：按順序獲取有序集合中的元素；
• zscore 指令：獲取元素的 score 值；
• zrange指令：通過指定 score 回傳指定 score 范圍內的元素；
• 在某個元素的 score 值發生變更時，還可以通過 zincrby 指令對該元素的 score 值進行加減，
• 通過 zinterstore、zunionstore 指令對多個有序集合進行取交集和并集，然后將新的有序集合存到一個新的 key 中，如果有重復元素，重復元素的 score 進行相加，然后作為新集合中該元素的 score 值，

可以用有序集合來統計排行榜，實時重繪榜單，還可以用來記錄學生成績，從而輕松獲取某個成績范圍內的學生名單，還可以用來對系統統計增加權重值，從而在 dashboard 實時展示，

hash 哈希

略

bitmap

位圖是一串連續的二進制數字，底層實際是基于 string 進行封裝存盤的

按 bit 位進行指令操作的，bitmap 中每一 bit 位所在的位置就是 offset 偏移，可以用 setbit、bitfield 對 bitmap 中每個 bit 進行置 0 或置 1 操作，也可以用 bitcount 來統計 bitmap 中的被置 1 的 bit 數，還可以用 bitop 來對多個 bitmap 進行求與、或、異或等操作，

bitmap 位圖的特點是按位設定、求與、求或等操作很高效，而且存盤成本非常低，用來存物件標簽屬性的話，一個 bit 即可存一個標簽，可以用 bitmap，存用戶最近 N 天的登錄情況，每天用 1 bit，登錄則置 1，

個性推薦在社交應用中非常重要，可以對新聞、feed 設定一系列標簽，如軍事、娛樂、視頻、圖片、文字等，用 bitmap 來存盤這些標簽，在對應標簽 bit 位上置 1，對用戶，也可以采用類似方式，記錄用戶的多種屬性，并可以很方便的根據標簽來進行多維度統計，bitmap 位圖的重要指令包括：setbit、 getbit、bitcount、bitfield、 bitop、bitpos 等，

使用經歷

統計用戶登錄情況 ： 1 2 3 5 天內登錄
bitmap : 1 1 1 0 1

GEO 地理位置

在存盤某個位置點時，首先利用 Geohash 演算法，將該位置二維的經緯度，映射編碼成一維的 52 位整數值，將位置名稱、經緯度編碼 score 作為鍵值對，存盤到分類 key 對應的 sorted set 中，

需要計算某個位置點 A 附近的人時，首先以指定位置 A 為中心點，以距離作為半徑，算出 GEO 哈希 8 個方位的范圍， 然后依次輪詢方位范圍內的所有位置點，只要這些位置點到中心位置 A 的距離在要求距離范圍內，就是目標位置點，輪詢完所有范圍內的位置點后，重新排序即得到位置點 A 附近的所有目標，

使用 geoadd，將位置名稱（如人、車輛、店名）與對應的地理位置資訊添加到指定的位置分類 key 中；

使用 geopos 方便地查詢某個名稱所在的位置資訊；

使用 georadius 獲取指定位置附近，不超過指定距離的所有元素；

Redis GEO 地理位置，利用 Geohash 將大量的二維經緯度轉一維的整數值，這樣可以方便的對地理位置進行查詢、距離測量、范圍搜索，但由于地理位置點非常多，一個地理分類 key 下可能會有大量元素，在 GEO 設計時，需要提前進行規劃，避免單 key 過度膨脹，

Redis 的 GEO 地理位置資料結構，應用場景很多，比如查詢某個地方的具體位置，查當前位置到目的地的距離，查附近的人、餐廳、電影院等，GEO 地理位置資料結構中，重要指令包括 geoadd、geopos、geodist、georadius、georadiusbymember 等，

使用 geodist 來獲取指定的兩個位置之間的距離，

hyperLogLog 基數統計

hyperLogLog 是用來做基數統計的資料型別，當輸入巨大數量的元素做統計時，只需要很小的記憶體即可完成，HyperLogLog 不保存元資料，只記錄待統計元素的估算數量，這個估算數量是一個帶有 0.81% 標準差的近似值，在大多數業務場景，對海量資料，不足 1% 的誤差是可以接受的，

Redis 的 HyperLogLog 在統計時，如果計數數量不大，采用稀疏矩陣存盤，隨著計數的增加，稀疏矩陣占用的空間也會逐漸增加，當超過閥值后，則改為稠密矩陣，稠密矩陣占用的空間是固定的，約為12KB位元組，

通過 hyperLoglog 資料型別，你可以利用 pfadd 向基數統計中增加新的元素，可以用 pfcount 獲得 hyperLogLog 結構中存盤的近似基數數量，還可以用 hypermerge 將多個 hyperLogLog 合并為一個 hyperLogLog 結構，從而可以方便的獲取合并后的基數數量，

hyperLogLog 的特點是統計程序不記錄獨立元素，占用記憶體非常少，非常適合統計海量資料，在大中型系統中，統計每日、每月的 UV 即獨立訪客數，或者統計海量用戶搜索的獨立詞條數，都可以用 hyperLogLog 資料型別來進行處理，

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