Redis資料結構實戰演練，看看微博、微信、購物車、抽獎小程式是如何使用的？

大家都知道，現在只要是個系統就會有快取的存在，而且幾乎所有的系統都離不開Redis，可見Redis在現在系統的重要性，

所以，今天我們就來聊一下Redis，當然主要聊聊Redis在不同業務場景下的使用，

接下來，我們先從快取的世界開始，一步步揭開Redis的神秘面紗，

1. 快取發展史&快取分類

1.1 大型網站中快取的使用

訪問量越大，回應力越差，用戶體驗越差

引入快取、示意圖如下：

高性能 ：

假如用戶第一次訪問資料庫中的某些資料的話，這個程序是比較慢，畢竟是從硬碟中讀取的，但是，如果說，用戶訪問的資料屬于高頻資料并且不會經常改變的話，那么我們就可以很放心地將該用戶訪問的資料存在快取中，

這樣有什么好處呢？ 那就是保證用戶下一次再訪問這些資料的時候就可以直接從快取中獲取了，操作快取就是直接操作記憶體，所以速度相當快，

不過，要保持資料庫和快取中的資料的一致性， 如果資料庫中的對應資料改變的之后，同步改變快取中相應的資料即可！

高并發：

一般像 MySQL 這類的資料庫的 QPS 大概都在 1w 左右（4 核 8g） ，但是使用 Redis 快取之后很容易達到 10w+，甚至最高能達到 30w+（就單機 redis 的情況，redis 集群的話會更高），

QPS（Query Per Second）：服務器每秒可以執行的查詢次數；

所以，直接操作快取能夠承受的資料庫請求數量是遠遠大于直接訪問資料庫的，所以我們可以考慮把資料庫中的部分資料轉移到快取中去，這樣用戶的一部分請求會直接到快取這里而不用經過資料庫，進而，我們也就提高的系統整體的并發，

1.2 常見快取的分類

分布式快取

分布式快取主要解決的是單機快取的容量受服務器限制并且無法保存通用的資訊，因為，本地快取只在當前服務里有效，比如如果你部署了兩個相同的服務，他們兩者之間的快取資料是無法共同的，

具有快取功能的中間件：Redis、Memcache、Tair（阿里 、美團）等等

1.3 分布式快取選型方案對比

Memcache和Redis區別

共同點 ：

1. 都是基于記憶體的資料庫，一般都用來當做快取使用，
2. 都有過期策略，
3. 兩者的性能都非常高，

區別 ：

1. Redis 支持更豐富的資料型別（支持更復雜的應用場景），Redis 不僅僅支持簡單的 k/v 型別的資料，同時還提供 list，set，zset，hash 等資料結構的存盤，Memcached 只支持最簡單的 k/v 資料型別，
2. Redis 支持資料的持久化，可以將記憶體中的資料保持在磁盤中，重啟的時候可以再次加載進行使用,而 Memecache 把資料全部存在記憶體之中，
3. Redis 有災難恢復機制， 因為可以把快取中的資料持久化到磁盤上，
4. Memcached 沒有原生的集群模式，需要依靠客戶端來實作往集群中分片寫入資料；但是 Redis 目前是原生支持 cluster 模式的.
5. Memcached 是多執行緒，非阻塞 IO 復用的網路模型；Redis 使用單執行緒的多路 IO 復用模型， （Redis 6.0 引入了多執行緒 IO ）

相信看了上面的對比之后，我們已經沒有什么理由可以選擇使用 Memcached 來作為自己專案的分布式快取了，

2. Redis概述&安裝配置

2.1 概述

官網：https://redis.io

中文官網地址：http://www.redis.cn

簡單來說 Redis 就是一個使用 C 語言開發的資料庫，不過與傳統資料庫不同的是 Redis 的資料是存在記憶體中的 ，也就是它是記憶體資料庫，所以讀寫速度非常快，因此 Redis 被廣泛應用于快取方向，

另外，Redis 除了做快取之外，Redis 也經常用來做分布式鎖，甚至是訊息佇列，

Redis 提供了多種資料型別來支持不同的業務場景，Redis 還支持事務 、持久化、Lua 腳本、多種集群方案，

Redis應用場景

• 快取使用，減輕DB壓力
• DB使用，用于臨時存盤資料（字典表，購買記錄）
• 解決分布式場景下Session分離問題（登錄資訊）
• 任務佇列（秒殺、搶紅包等等） 樂觀鎖
• 應用排行榜 zset
• 簽到 bitmap
• 分布式鎖
• 冷熱資料交換

2.3 安裝&配置

官網：https://redis.io/download

Redis沒有官方的windows版本，所以建議在linux系統上去運行

選擇下載穩定版本、不穩定版本可以嘗鮮、但是不推薦在生產環境中使用

安裝

第一步：安裝 C 語言需要的 GCC 環境

yum install -y gcc-c++
yum install -y wget

第二步：下載并解壓縮 Redis 原始碼壓縮包

# 下載
wget https://download.redis.io/releases/redis-6.2.4.tar.gz
mkdir /usr/local/redis
    tar -zxvf redis-6.2.4.tar.gz -C /usr/local/redis

第三步：編譯 Redis 原始碼，進入 redis-6.2.4 目錄，執行編譯命令,進行安裝

cd  /usr/local/redis/redis-6.2.4/src
make && make install

執行完畢后安裝成功！

啟動

前端啟動

• 啟動命令： redis-server ，直接運行 bin/redis-server 將以前端模式啟動
• 關閉命令： ctrl+c
• 啟動缺點：客戶端視窗關閉則 redis-server 程式結束，不推薦使用此方法
• 啟動圖例：

后端啟動（守護行程啟動）

• 第一步：拷貝 redis-6.2.4/redis.conf 組態檔到 Redis 安裝目錄的 bin 目錄

cp redis.conf /usr/local/redis

• 第二步：修改 redis.conf

vim redis.conf

• 第三步：修改 redis.conf

（1）修改daemonize no ---> daemonize yes，目的是為了讓redis啟動在linux后臺運行

（2）修改redis的作業目錄：（名稱隨意）

• 第四步：啟動服務

.redis-server redis.conf

查看行程

• 后端啟動的關閉方式

.redis-cli shutdown

命令說明

redis-server ：啟動 redis 服務

redis-cli ：進入 redis 命令客戶端

redis-benchmark ： 性能測驗的工具

redis-check-aof ： aof 檔案進行檢查的工具

redis-check-dump ： rdb 檔案進行檢查的工具

redis-sentinel ： 啟動哨兵監控服務

Redis命令列客戶端

• 命令格式

.redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379

• 引數說明

-h：redis服務器的ip地址
-p：redis實體的埠號

• 默認方式：如果不指定主機和埠也可以 默認主機地址是127.0.0.1 默認埠是6379

.redis-cli

2.4 ui

命令列已經足夠強大，尤其是高版本，強大到懷疑人生

但是！它并不友好，業界有很多ui可供使用，典型的：Another Redis Desktop Manager

1）開源

原始碼地址：https://gitee.com/qishibo/AnotherRedisDesktopManager

編譯包下載：https://github.com/qishibo/AnotherRedisDesktopManager/releases

2）支持多平臺

Windows

Linux

Mac

3）基本使用

創建連接：

主頁監控：

基本操作：

命令列：

3. 資料型別選擇&應用場景

Redis的Key的設計

1、key名設計

可讀性和可管理性

以業務名(或資料庫名)為前綴(防止key沖突)，用冒號分隔，比如 業務名:表名:id

簡潔性

保證語意的前提下，控制key的長度，當key較多時，記憶體占用也不容忽視，例如：

不要包含特殊字符

反例：包含空格、換行、單雙引號以及其他轉義字符

string字串型別

1. 介紹 ：string 資料結構是簡單的 key-value 型別，雖然 Redis 是用 C 語言寫的，但是 Redis 并沒有使用 C 的字串表示，而是自己構建了一種 簡單動態字串（simple dynamic string，SDS），相比于 C 的原生字串，Redis 的 SDS 不光可以保存文本資料還可以保存二進制資料，并且獲取字串長度復雜度為 O(1)（C 字串為 O(N)）,除此之外,Redis 的 SDS API 是安全的，不會造成緩沖區溢位，
2. 常用命令: set,get,strlen,exists,decr,incr,setex 等等，
3. 應用場景 ：一般常用在需要計數的場景，比如用戶的訪問次數、熱點文章的點贊轉發數量等等，

• 單值快取

  SET key  value

  GET key

• 物件快取

  MSET user:1:name zimu user:1:balance 1888

  MGET user:1:name user:1:balance

• 分布式鎖（「SET if Not eXists」）

  SETNX product:10001 true // 回傳1代表獲取鎖成功

  SETNX product:10001 false // 回傳0代表獲取鎖失敗

  .......執行業務操作

  DEL product:10001 // 執行完業務 釋放鎖

  SET product:10001 true ex 10 nx // 防止程式意外終止導致死鎖

• 計數器

  INCR article:readcount:101

hash型別（散串列）

1. 介紹 ：hash 類似于 JDK1.8 前的 HashMap，內部實作也差不多(陣列 + 鏈表)，不過，Redis 的 hash 做了更多優化，另外，hash 是一個 string 型別的 field 和 value 的映射表，特別適合用于存盤物件，后續操作的時候，你可以直接僅僅修改這個物件中的某個欄位的值， 比如我們可以 hash 資料結構來存盤用戶資訊，商品資訊等等，
2. 常用命令： hset,hmset,hexists,hget,hgetall,hkeys,hvals 等，
3. 應用場景: 系統中物件資料的存盤，

• 物件快取

  HMSET user {userId}:username zhangfei {userId}:password 123456

  HMSET user 1:username zhangfei 1:password 123456

  HMGET user 1:username 1:password

• 電商購物車

?

• 購物車操作

  1）添加商品 ---> hset cart:1001 10088 1

  2. 增加數量 ---> hincrby cart:1001 10088 1

  3） 商品總數 ---> hlen cart:1001

  4） 洗掉商品---> hdel cart:1001 10088

  5）獲取購物車所有商品---> hgetall cart:1001

優點：

1）同類資料歸類整合儲存，方便資料管理

2）相比String操作消耗記憶體和cpu更小

3）相比String儲存 更節省空間

缺點：

1）過期功能不能使用在field上，只能用在key上

2）Redis集群架構下不適合大規模使用

list串列型別

1. 介紹 ：list 即是 鏈表，鏈表是一種非常常見的資料結構，特點是易于資料元素的插入和洗掉并且且可以靈活調整鏈表長度，但是鏈表的隨機訪問困難，許多高級編程語言都內置了鏈表的實作比如 Java 中的 LinkedList，但是 C 語言并沒有實作鏈表，所以 Redis 實作了自己的鏈表資料結構，Redis 的 list 的實作為一個 雙向鏈表，即可以支持反向查找和遍歷，更方便操作，不過帶來了部分額外的記憶體開銷，
2. 常用命令: rpush,lpop,lpush,rpop,lrange、llen 等，
3. 應用場景: 發布與訂閱或者說訊息佇列、慢查詢，

• 常用資料結構

  Stack（堆疊）= LPUSH（左邊放） + LPOP（左邊取） --> FILO

  Quece（佇列）= LPUSH（左邊放） + RPOP右邊取）

  BLocking MQ（阻塞佇列）= LPUSH（左邊放） + BRPOP（右邊阻塞取：沒有資料就阻塞！）

• 微博、朋友圈、公眾號等，關注的文章串列展示

子慕老師關注了北京本地寶 ，京城美味君等公眾號，這些訂閱號發布訊息時，通過推或拉的方式把訊息LPUSH放入redis中屬于小明的list中，其中key為msg:{小明_ID}，當小明要獲取大V們發的訊息時，使用LRANGE 命令從佇列中獲取指定個數的訂閱號資訊

1）京城美味君發動態，訊息ID為10001

LPUSH msg:{zimu-ID} 10001

2）北京本地寶發動態，訊息ID為10002

LPUSH msg:{zimu-ID} 10002

3）查看最新訂閱號訊息

LRANGE msg:{zimu-ID} 0 4

set集合型別

1. 介紹 ： set 類似于 Java 中的 HashSet ，Redis 中的 set 型別是一種無序集合，集合中的元素沒有先后順序，當你需要存盤一個串列資料，又不希望出現重復資料時，set 是一個很好的選擇，并且 set 提供了判斷某個成員是否在一個 set 集合內的重要介面，這個也是 list 所不能提供的，可以基于 set 輕易實作交集、并集、差集的操作，比如：你可以將一個用戶所有的關注人存在一個集合中，將其所有粉絲存在一個集合，Redis 可以非常方便的實作如共同關注、共同粉絲、共同喜好等功能，這個程序也就是求交集的程序，
2. 常用命令： sadd,spop,smembers,sismember,scard,sinterstore,sunion 等，
3. 應用場景: 需要存放的資料不能重復以及需要獲取多個資料源交集和并集等場景

• 微信抽獎小程式

1）點擊 參與抽獎 加入集合

SADD key

2）查看排行榜

SMEMBERS key

3）抽取count名中獎者

SRANDMEMBER key [count] / SPOP key [count]

• 集合操作實作微博、微信關注模型

首先了解一下set的集合操作，假如有三個集合

交集為：SINTER set1 set2 set3 ==>

并集為：SUNION set1 set2 set3 ==>

差集為：SDIFF set1 set2 set3 ==>

差集計算方式：set1 - （set2并set3） = {a、b、c} - {b、c、d、e} = {a} 只保留a中單獨存在的元素

共同關注A的人：可以用交集來實作
我可能認識的人：可以使用差集來實作，把我關注的人求差集

sortedset有序集合型別

1. 介紹： 和 set 相比，sorted set 增加了一個權重引數 score，使得集合中的元素能夠按 score 進行有序排列，還可以通過 score 的范圍來獲取元素的串列，有點像是 Java 中 HashMap 和 TreeSet 的結合體，

2. 常用命令： zadd,zcard,zscore,zrange,zrevrange,zrem 等，

3. 應用場景： 需要對資料根據某個權重進行排序的場景，比如在直播系統中，實時排行資訊包含直播間在線用戶串列，各種禮物排行榜，彈幕訊息（可以理解為按訊息維度的訊息排行榜）等資訊，

• Zset集合操作實作排行榜

1. 點擊新聞，為其分值+1

ZINCRBY hotNews:20210707 1 iphone13或有日落金玫瑰金

2）展示當日排行前10

ZREVRANGE hotNews:20210707 0 ，9 WITHSCORES

bitmap位圖 型別

1. 介紹 ： bitmap 存盤的是連續的二進制數字（0 和 1），通過 bitmap, 只需要一個 bit 位來表示某個元素對應的值或者狀態，key 就是對應元素本身 ，我們知道 8 個 bit 可以組成一個 byte，所以 bitmap 本身會極大的節省儲存空間，

2. 常用命令： setbit 、getbit 、bitcount、bitop

3. 應用場景: 適合需要保存狀態資訊（比如是否簽到、是否登錄...）并需要進一步對這些資訊進行分析的場景，比如用戶簽到情況、活躍用戶情況、用戶行為統計（比如是否點贊過某個視頻），

# SETBIT 會回傳之前位的值（默認是 0）這里會生成 7 個位
127.0.0.1:6379> setbit mykey 7 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit mykey 7 0
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit mykey 7
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit mykey 6 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit mykey 8 1
(integer) 0
# 通過 bitcount 統計被被設定為 1 的位的數量，
127.0.0.1:6379> bitcount mykey
(integer) 2Copy to clipboardErrorCopied

針對上面提到的一些場景，這里進行進一步說明，

使用場景一：用戶行為分析 很多網站為了分析你的喜好，需要研究你點贊過的內容，

# 記錄你喜歡過 001 號小姐姐
127.0.0.1:6379> setbit beauty_girl_001 uid 1

使用場景二：統計活躍用戶

面試題：現在系統有億級的活躍用戶，為了增強用戶粘性，該如何實作簽到、榷訓統計？

使用時間作為 key，然后用戶 ID 為 offset，如果當榷訓躍過就設定為 1

那么我該如果計算某幾天/月/年的活躍用戶呢(暫且約定，統計時間內只有有一天在線就稱為活躍)，有請下一個 redis 的命令

# 對一個或多個保存二進制位的字串 key 進行位元操作，并將結果保存到 destkey 上，
# BITOP 命令支持 AND 、 OR 、 NOT 、 XOR 這四種操作中的任意一種引數
BITOP operation destkey key [key ...]

初始化資料：

127.0.0.1:6379> setbit 20210308 1 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit 20210308 2 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit 20210309 1 1
(integer) 0

統計 20210308~20210309 總活躍用戶數: 1

127.0.0.1:6379> bitop and desk1 20210308 20210309
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bitcount desk1
(integer) 1

統計 20210308~20210309 在線活躍用戶數: 2

127.0.0.1:6379> bitop or desk2 20210308 20210309
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bitcount desk2
(integer) 2

geo地理位置型別

概述

Redis 3.2 中增加了對GEO型別的支持，GEO，Geographic，地理資訊的縮寫，該型別，就是元素的2維坐標，在地圖上就是經緯度，redis基于該型別，提供了經緯度設定，查詢，范圍查詢，距離查詢，經緯度Hash等常見操作

應用場景：附近的人、搖一搖、附近的車、附近銀行站點查詢

環境要求

1. redis版本需要3.2及以上
2. 如果使用jedis操作redis，需要jedis版本為2.9及以上
3. 如果使用spring data redis操作redis，需要spring data redis版本為1.8.0及以上

redis GEO常用命令

Tips：
在學習geo命令時會使用到經緯度坐標資訊，可以在百度地圖的拾取坐標系統中獲取測驗坐標資訊，網址：http://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/index.html

1. geoadd命令

為了進行地理位置相關操作， 我們首先需要將具體的地理位置記錄起來， 這一點可以通過執行 geoadd 命令來完成， 該命令的基本格式如下：

GEOADD location-set longitude latitude name [longitude latitude name ...]

此命令用于添加位置資訊到集合中

以下代碼展示了如何通過 GEOADD 命令， 將武漢、襄陽、宜昌、枝江、咸寧等數個湖北省的市添加到位置集合 hubeiCities 集合里面

此處添加武漢的坐標資訊到hubeiCities集合中

geoadd hubeiCities 114.32538 30.534535 wuhan

此處添加襄陽、枝江、咸寧的坐標資訊到hubeiCities集合中

geoadd hubeiCities 112.161882 32.064505 xiangyang 111.305197 30.708127 yichang 111.583717 30.463363 zhijiang 114.295174 29.885892 xianning

2. geopos命令

此命令用于根據輸入的位置名稱獲取位置的坐標資訊，基本語法如下

GEOPOS location-set name [name ...]

案例：查詢襄陽市的位置資訊

geopos hubeiCities xiangyang
--結果如下【1為經度 2為緯度】
1) "112.16188341379165649"
2) "32.06450528704699821"

也可以一次查詢多個位置的經緯度

geopos hubeiCities xiangyang wuhan
--襄陽的經緯度
1) 1) "112.16188341379165649"
   2) "32.06450528704699821"
--武漢的經緯度
2) 1) "114.32538002729415894"
   2) "30.53453492166421057"

3. geodist命令

此命令用于計算兩個位置之間的距離，基本語法如下：

GEODIST location-set location-x location-y [unit]

可選引數 unit 用于指定計算距離時的單位， 它的值可以是以下單位的其中一個：

m 表示單位為米，
km 表示單位為千米，
mi 表示單位為英里，
ft 表示單位為英尺，

案例：分別以默認距離單位和指定距離單位計算襄陽和武漢的距離

--不指定距離單位
127.0.0.1:6381> geodist hubeiCities xiangyang wuhan
"266889.7642"
--指定距離單位km
127.0.0.1:6381> geodist hubeiCities xiangyang wuhan km
"266.8898"

4. georadius命令和georadiusbymember命令

這兩個命令都可以用于獲取指定范圍內的元素，也即查找特定范圍之內的其他存在的地點，比如找出地點A范圍200米之內的所有地點，找出地點B范圍50公里之內的所有地點等等，

這兩個命令的作用一樣， 只是指定中心點的方式不同： georadius 使用用戶給定的經緯度作為計算范圍時的中心點， 而 georadiusbymember 則使用儲存在位置集合里面的某個地點作為中心點，

以下是這兩個命令的基本語法

GEORADIUS location-set longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [ASC|DESC] [COUNT count]

GEORADIUSBYMEMBER location-set location radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [ASC|DESC] [COUNT count]

這兩個命令的各個引數的意義如下：

m|km|ft|mi 指定的是計算范圍時的單位；

如果給定了WITHCOORD，那么在回傳匹配的位置時會將位置的經緯度一并回傳；

如果給定了WITHDIST ， 那么在回傳匹配的位置時會將位置與中心點之間的距離一并回傳；

在默認情況下， GEORADIUS 和 GEORADIUSBYMEMBER 的結果是未排序的， ASC 可以讓查找結果根據距離從近到遠排序， 而 DESC 則可以讓查找結果根據從遠到近排序；

COUNT引數用于指定要回傳的結果數量，

下面通過案例分別演示georadius命令和georadiusbymember命令

GEORADIUS案例：
在hubeiCities位置集合中查找距離經緯度為112.927076 28.235653（長沙）500km以內的位置資訊，查找結果中應包含不超過5個位置的坐標資訊，距離資訊，并按距離由近到遠排序，
查詢代碼如下：

127.0.0.1:6381> georadius hubeiCities 112.927076 28.235653 500 km withcoord withdist asc count 5
-- 咸寧  距離目標位置226.67公里  
1) 1) "xianning"
   2) "226.6716"
   3) 1) "114.29517298936843872"
      2) "29.88589217282589772"
-- 枝江  距離目標位置279.91公里
2) 1) "zhijiang"
   2) "279.9154"
   3) 1) "111.58371716737747192"
      2) "30.46336248623112652"
-- 武漢  距離目標位置289.38公里
3) 1) "wuhan"
   2) "289.3798"
   3) 1) "114.32538002729415894"
      2) "30.53453492166421057"
-- 宜昌  距離目標位置316.68公里
4) 1) "yichang"
   2) "316.6777"
   3) 1) "111.30519658327102661"
      2) "30.70812783498269738"
-- 襄陽  距離目標位置432.18公里
5) 1) "xiangyang"
   2) "432.1767"
   3) 1) "112.16188341379165649"
      2) "32.06450528704699821"

GEORADIUSBYMEMBER案例：
在hubeiCities位置集合中查找距離襄陽200km以內的位置資訊【這里指定的目標位置只能是hubeiCities中存在的位置，而不能指定位置坐標】，查找結果中應包含不超過2個位置的坐標資訊，距離資訊，并按距離由遠到近排序，
查詢代碼如下：

127.0.0.1:6381> georadiusbymember hubeiCities xiangyang 200 km withcoord withdist desc count 2
-- 枝江  距襄陽186.38km
1) 1) "zhijiang"
   2) "186.3784"
   3) 1) "111.58371716737747192"
      2) "30.46336248623112652"
-- 宜昌  距襄陽171.40km
2) 1) "yichang"
   2) "171.3950"
   3) 1) "111.30519658327102661"
      2) "30.70812783498269738"

好了，今天就先嘮到這里，真是越來越體會到了 碼字不易的深刻內涵，一不小心，碼了6000+字，有點累了

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