redis的五大数据类型应用场景分析
目录
1、对象的类型与编码
Redis使用前面说的五大数据类型来表示键和值，每次在Redis数据库中创建一个键值对时，至少会创建两个对象，一个是键对象，一个是值对象，而Redis中的每个对象都是由 redisObject 结构来表示：
typedef struct redisObject{
//类型
unsigned type:4;
//编码
unsigned encoding:4;
//指向底层数据结构的指针
void *ptr;
//引用计数
int refcount;
//记录最后一次被程序访问的时间
unsigned lru:22;
}robj
①、type属性
对象的type属性记录了对象的类型，这个类型就是前面讲的五大数据类型：
可以通过如下命令来判断对象类型：
type key
注意：在Redis中，键总是一个字符串对象，而值可以是字符串、列表、集合等对象，所以我们通常说的键为字符串键，表示的是这个键对应的值为字符串对象，我们说一个键为集合键时，表示的是这个键对应的值为集合对象。
②、encoding 属性和 *prt 指针
对象的 prt 指针指向对象底层的数据结构，而数据结构由 encoding 属性来决定。
而每种类型的对象都至少使用了两种不同的编码：
可以通过如下命令查看值对象的编码：
OBJECT ENCODING key
比如 string 类型：
2、字符串对象
字符串是Redis最基本的数据类型，不仅所有key都是字符串类型，其它几种数据类型构成的元素也是字符串。注意字符串的长度不能超过512M。
①、编码
字符串对象的编码可以是int，raw或者embstr。
1、int 编码：保存的是可以用 long 类型表示的整数值。
2、raw 编码：保存长度大于44字节的字符串。
3、embstr 编码：保存长度小于44字节的字符串。
由上可以看出，int 编码是用来保存整数值，raw编码是用来保存长字符串，而embstr是用来保存短字符串。其实 embstr 编码是专门用来保存短字符串的一种优化编码，raw 和 embstr 的区别：
embstr与raw都使用redisObject和sds保存数据，区别在于，embstr的使用只分配一次内存空间（因此redisObject和sds是连续的），而raw需要分配两次内存空间（分别为redisObject和sds分配空间）。因此与raw相比，embstr的好处在于创建时少分配一次空间，删除时少释放一次空间，以及对象的所有数据连在一起，寻找方便。而embstr的坏处也很明显，如果字符串的长度增加需要重新分配内存时，整个redisObject和sds都需要重新分配空间，因此redis中的embstr实现为只读。
ps：Redis中对于浮点数类型也是作为字符串保存的，在需要的时候再将其转换成浮点数类型。
②、编码的转换
当 int 编码保存的值不再是整数，或大小超过了long的范围时，自动转化为raw。
对于 embstr 编码，由于 Redis 没有对其编写任何的修改程序（embstr 是只读的），在对embstr对象进行修改时，都会先转化为raw再进行修改，因此，只要是修改embstr对象，修改后的对象一定是raw的，无论是否达到了44个字节。
3、列表对象
list 列表，它是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边），它的底层实际上是个链表结构。
①、编码
列表对象的编码可以是 ziplist(压缩列表) 和 linkedlist(双端链表)。
比如我们执行以下命令，创建一个 key = ‘numbers'，value = ‘1 three 5' 的三个值的列表。
rpush numbers 1 "three" 5
ziplist 编码表示如下：
linkedlist表示如下：
②、编码转换
当同时满足下面两个条件时，使用ziplist（压缩列表）编码：
1、列表保存元素个数小于512个
2、每个元素长度小于64字节
不能满足这两个条件的时候使用 linkedlist 编码。
上面两个条件可以在redis.conf 配置文件中的 list-max-ziplist-value选项和 list-max-ziplist-entries 选项进行配置。
4、哈希对象
哈希对象的键是一个字符串类型，值是一个键值对集合。
①、编码
哈希对象的编码可以是 ziplist 或者 hashtable。
当使用ziplist，也就是压缩列表作为底层实现时，新增的键值对是保存到压缩列表的表尾。比如执行以下命令：
hset profile name "Tom" hset profile age 25 hset profile career "Programmer"
如果使用ziplist，profile 存储如下：
当使用 hashtable 编码时，上面命令存储如下：
hashtable 编码的哈希表对象底层使用字典数据结构，哈希对象中的每个键值对都使用一个字典键值对。
在前面介绍压缩列表时，我们介绍过压缩列表是Redis为了节省内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构，相对于字典数据结构，压缩列表用于元素个数少、元素长度小的场景。其优势在于集中存储，节省空间。
②、编码转换
和上面列表对象使用 ziplist 编码一样，当同时满足下面两个条件时，使用ziplist（压缩列表）编码：
1、列表保存元素个数小于512个
2、每个元素长度小于64字节
不能满足这两个条件的时候使用 hashtable 编码。第一个条件可以通过配置文件中的 set-max-intset-entries 进行修改。
5、集合对象
集合对象 set 是 string 类型（整数也会转换成string类型进行存储）的无序集合。注意集合和列表的区别：集合中的元素是无序的，因此不能通过索引来操作元素；集合中的元素不能有重复。
①、编码
集合对象的编码可以是 intset 或者 hashtable。
intset 编码的集合对象使用整数集合作为底层实现，集合对象包含的所有元素都被保存在整数集合中。
hashtable 编码的集合对象使用 字典作为底层实现，字典的每个键都是一个字符串对象，这里的每个字符串对象就是一个集合中的元素，而字典的值则全部设置为 null。这里可以类比Java集合中HashSet 集合的实现，HashSet 集合是由 HashMap 来实现的，集合中的元素就是 HashMap 的key，而 HashMap 的值都设为 null。
SADD numbers 1 3 5
SADD Dfruits "apple" "banana" "cherry"
②、编码转换
当集合同时满足以下两个条件时，使用 intset 编码：
1、集合对象中所有元素都是整数
2、集合对象所有元素数量不超过512
不能满足这两个条件的就使用 hashtable 编码。第二个条件可以通过配置文件的 set-max-intset-entries 进行配置。
6、有序集合对象
和上面的集合对象相比，有序集合对象是有序的。与列表使用索引下标作为排序依据不同，有序集合为每个元素设置一个分数（score）作为排序依据。
①、编码
有序集合的编码可以是 ziplist 或者 skiplist。
ziplist 编码的有序集合对象使用压缩列表作为底层实现，每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存，第一个节点保存元素的成员，第二个节点保存元素的分值。并且压缩列表内的集合元素按分值从小到大的顺序进行排列，小的放置在靠近表头的位置，大的放置在靠近表尾的位置。
ZADD price 8.5 apple 5.0 banana 6.0 cherry
skiplist 编码的有序集合对象使用 zet 结构作为底层实现，一个 zset 结构同时包含一个字典和一个跳跃表：
typedef struct zset{
//跳跃表
zskiplist *zsl;
//字典
dict *dice;
} zset;
字典的键保存元素的值，字典的值则保存元素的分值；跳跃表节点的 object 属性保存元素的成员，跳跃表节点的 score 属性保存元素的分值。
这两种数据结构会通过指针来共享相同元素的成员和分值，所以不会产生重复成员和分值，造成内存的浪费。
说明：其实有序集合单独使用字典或跳跃表其中一种数据结构都可以实现，但是这里使用两种数据结构组合起来，原因是假如我们单独使用 字典，虽然能以 O(1) 的时间复杂度查找成员的分值，但是因为字典是以无序的方式来保存集合元素，所以每次进行范围操作的时候都要进行排序；假如我们单独使用跳跃表来实现，虽然能执行范围操作，但是查找操作有 O(1)的复杂度变为了O(logN)。因此Redis使用了两种数据结构来共同实现有序集合。
②、编码转换
当有序集合对象同时满足以下两个条件时，对象使用 ziplist 编码：
1、保存的元素数量小于128；
2、保存的所有元素长度都小于64字节。
不能满足上面两个条件的使用 skiplist 编码。以上两个条件也可以通过Redis配置文件zset-max-ziplist-entries 选项和 zset-max-ziplist-value 进行修改。
7、五大数据类型的应用场景
对于string 数据类型，因为string 类型是二进制安全的，可以用来存放图片，视频等内容，另外由于Redis的高性能读写功能，而string类型的value也可以是数字，可以用作计数器（INCR,DECR），比如分布式环境中统计系统的在线人数，秒杀等。
对于 hash 数据类型，value 存放的是键值对，比如可以做单点登录存放用户信息。
对于 list 数据类型，可以实现简单的消息队列，另外可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能
对于 set 数据类型，由于底层是字典实现的，查找元素特别快，另外set 数据类型不允许重复，利用这两个特性我们可以进行全局去重，比如在用户注册模块，判断用户名是否注册；另外就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。
对于 zset 数据类型，有序的集合，可以做范围查找，排行榜应用，取 TOP N 操作等。
到此这篇关于redis的五大数据类型实现原理的文章就介绍到这了,更多相关redis数据类型内容请搜索潘少俊衡以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持潘少俊衡！
版权声明
本文仅代表作者观点，不代表本站立场。
本文系作者授权发表，未经许可，不得转载。
本文地址：/shujuku/Redis/102534.html
