【Redis】基本数据类型及使用场景介绍

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前言

本篇文章主要介绍了 redis 几种数据类型的简单操作和使用场景。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、Redis 简介与安装

Redis 是完全开源的，遵守 BSD 协议，是一个高性能的 key-value 的 no-sql（非关系型） 数据库。

cd /usr/local/src
wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.5.tar.gz

tar -zxvf redis-5.0.5.tar.gz
cd redis-5.0.5

make
make install

cd /usr/local/bin
ls 
// 查看是否有redis-server redis-cli,若没有则执行如下两行命令
cp /app/src/redis-5.0.5/src/redis-server /usr/local/bin
cp /app/src/redis-5.0.5/src/redis-cli /usr/local/bin

修改redis.conf文件
将 daemonize no 改为 daemonize yes //允许后台运行redis服务 默认端口6379

#requirepass foobared去掉注释，foobared改为自己的密码，我在这里改为123，requirepass 123 //可以修改redis密码

bind 127.0.0.1，修改为bind 0.0.0.0 //允许外部网络连接

esc进入命令模式输入:wq保存；命令模式下输入/关键字可快速查找关键字n切换至下一个匹配的关键字

./redis-server /usr/local/src/redis-5.0.5/redis.conf //指定redis.conf文件启动
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二、Redis 数据类型

Redis 支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及 zsetsorted set：（有序集合）。
命令参考：http://doc.redisfans.com/

1.string 字符串

使用场景：

1. 计数器（incr、decr）
2. 分布式锁（set key value nx ex seconds）
3. 存储对象（不经常变化的 set key value-json）

SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
命令 SET resource-name anystring NX EX max-lock-time 是一种在 Redis 中实现锁的简单方法。

#查看所有的key
127.0.0.1:6379> keys *  

#查看的key过期时间	
127.0.0.1:6379> ttl key 	

# EXISTS key  检查给定 key 是否存在。

127.0.0.1:6379> set name alpari
OK 
127.0.0.1:6379> get name
"alpari"

#在遇到数值操作时，redis会将字符串类型转换成数值。 
127.0.0.1:6379> set num "2"  

#将 key 中储存的数字值增一。由于INCR等指令本身就具有原子操作的特性，所以我们完全可以利用redis的incr、incrby、decr、decrby等指令来实现原子计数的效果
127.0.0.1:6379> incr num  //get num -- 3
(integer) 3

#将值 value 关联到 key ，并将 key 的过期时间设为 seconds (以秒为单位)。
127.0.0.1:6379> setex key seconds value 

#只有在 key 不存在时设置 key 的值。
127.0.0.1:6379> setnx key value  

# MGET key [key ...]   返回所有(一个或多个)给定 key 的值。
# MSET key value [key value ...]  同时设置一个或多个 key-value 对。
# SETRANGE key offset value 用 value 参数覆写(overwrite)给定 key 所储存的字符串值，从偏移量 offset 开始。类似Java替换字符串。
# STRLEN key  返回 key 所储存的字符串值的长度。
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2.list 列表

使用场景：

1. 队列（lpush 和 rpop）、秒杀抢购
2. 排行榜（定时计算 rpush 和 lrange）

127.0.0.1:6379[2]> lpush mykey v1 v1 v3  # 将一个或多个值 value 插入到列表 key 的表头 
# RPUSH key value [value ...] 将一个或多个值 value 插入到列表 key 的表尾(最右边)。
127.0.0.1:6379[2]> lrange mykey 0 -1 # 查询，列表允许重复元素
1) "v3"
2) "v1"
3) "v1"
127.0.0.1:6379[2]> lpop mykey  # 移除并返回列表 key 的头元素。
"v3"
127.0.0.1:6379[2]> lrange mykey 0 -1
1) "v2"
2) "v1"
127.0.0.1:6379[2]> rpop mykey  # 移除并返回列表 key 的尾元素。
"v1"
127.0.0.1:6379[2]> lrange mykey 0 -1
1) "v2"
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3.hash 散列

使用场景：

1. 购物车（hmset user:id product:id 2）(hmset key field value)
2. 存储对象（频繁修改的属性 hest）

127.0.0.1:6379[2]> flushdb  # 清空当前db，flushall清空所有
OK
127.0.0.1:6379[2]> hset mykey name alpari  # 将哈希表 key 中的域 field 的值设为 value 。
(integer) 1  # 如果 key 不存在，一个新的哈希表被创建并进行 HSET 操作。并返回 1
127.0.0.1:6379[2]> hget mykey name
"alpari"
127.0.0.1:6379[2]> hset mykey name alpariwang
(integer) 0  # 如果域 field 已经存在于哈希表中，旧值将被覆盖。并返回 0
127.0.0.1:6379[2]> hget mykey name
"alpariwang"

########################
127.0.0.1:6379[2]> hmset mykey age 1 sex 0 # 设置多个
OK
127.0.0.1:6379[2]> hmget mykey age sex  # 查看多个
1) "1"
2) "0"

##########################
127.0.0.1:6379[2]> hgetall mykey  # 用于返回哈希表中，所有的字段和值；hvals 命令，用于返回哈希表所有 field 对应的值。
1) "name"  # key
2) "alpariwang"  # value
3) "age"
4) "22"
5) "sex"
6) "0"
127.0.0.1:6379[2]> hdel mykey sex age  # 删除多个field
(integer) 2
127.0.0.1:6379[2]> hgetall mykey
1) "name"
2) "alpariwang"
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4.set 集合

使用场景：

1. 抽奖（srandmember 重复、spop 不重复）
2. 点赞（srem 取消、scard 获赞人数、sismember 是否点赞）、收藏
3. 共同好友功能，共同喜好（sdiff、sinter、sunion）
4. 实时统计网站的独立IP（元素不唯一）

127.0.0.1:6379[2]> sadd user:1 1001 1002 1003 1001 1004  # 添加多个不重复的元素
(integer) 4
127.0.0.1:6379[2]> scard user:1  # 返回集合 key 的基数(集合中元素的数量)。
(integer) 4
127.0.0.1:6379[2]> sadd user:2 1003 1004 1005 1006
(integer) 4
127.0.0.1:6379[2]> sdiff user:1 user:2  # 返回差集
1) "1001"
2) "1002"
127.0.0.1:6379[2]> sinter user:1 user:2  # 返回交集
1) "1003"
2) "1004"
127.0.0.1:6379[2]> sunion user:1 user:2  # 返回并集
1) "1001"
2) "1002"
3) "1003"
4) "1004"
5) "1005"
6) "1006"
127.0.0.1:6379[2]> sismember user:1 1002  # 判断元素是否是集合成员，1 是 0 不是
(integer) 1

127.0.0.1:6379[2]> smembers user:1  # 返回集合所有成员
1) "1001"
2) "1002"
3) "1003"
4) "1004"
127.0.0.1:6379[2]> smove user:1 user:2 1004  # 将集合1的元素移到集合2中
(integer) 1
127.0.0.1:6379[2]> spop user:1 1  # 移除并返回集合中的一个随机元素。
1) "1003"
127.0.0.1:6379[2]> srandmember user:2  # 返回集合中一个或多个随机数
"1006"
127.0.0.1:6379[2]> srem user:1 1002  # 移除元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379[2]> smembers user:1
1) "1001"
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5.zset 有序集合

使用场景：

1. 延时队列
2. 排行榜（zadd class:score:id 60 xiaoming…zrevrangebyscore）
3. 限流-滑动窗口（https://zhuanlan.zhihu.com/p/147912757）

127.0.0.1:6379[2]> zadd scores 50 libai 60 fei 80 zhuge 90 waner  # 添加元素
(integer) 4
127.0.0.1:6379[2]> zcard scores  # 返回有序集 key 的基数
(integer) 4
127.0.0.1:6379[2]> zcount scores 50 70 # 返回有序集 key 中， score 值在 min 和 max 之间(包含)的成员的数量。
(integer) 2

127.0.0.1:6379[2]> zincrby scores 5 fei # 有序集合中对指定成员的分数加上增量5
"65"
127.0.0.1:6379[2]> zrange scores 0 -1 withscores # 返回有序集 key 中，指定区间内的成员。
1) "libai"
2) "50"
3) "fei"
4) "65"
5) "zhuge"
6) "80"
7) "waner"
8) "90"
127.0.0.1:6379[2]> zrangebyscore scores 60 80 withscores
# 返回有序集 key 中，所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。
1) "fei"
2) "65"
3) "zhuge"
4) "80"

127.0.0.1:6379[2]> zrem scores libai  # 移除
(integer) 1
127.0.0.1:6379[2]> zscore scores waner  # 返回有序集中，成员的分数值
"90"
127.0.0.1:6379[2]> zrevrank scores waner # 返回有序集合中指定成员的排名 从 0 开始
(integer) 0
127.0.0.1:6379[2]> zrevrangebyscore scores +inf -inf withscores # 排名
1) "waner"
2) "90"
3) "zhuge"
4) "80"
5) "fei"
6) "65"
127.0.0.1:6379[2]>  zrevrangebyscore scores +inf -inf withscores limit 0 1
1) "waner"
2) "90"
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6.geo 存储地理位置信息

使用场景：

1. 附近的人

# 添加地理位置的坐标。将经度(longitude)、纬度(latitude)、位置名称(member)添加到指定的 key 中。
127.0.0.1:6379[2]> geoadd loc 13.36 38.11 shanghai 15.08 37.50 nanjing
(integer) 2

# 计算两个位置之间的距离 GEODIST key member1 member2 [m|km|ft|mi]
127.0.0.1:6379[2]> geodist loc shanghai nanjing  。
"165679.0071"

# 根据用户给定的经纬度坐标来获取指定范围内的地理位置集合。
127.0.0.1:6379[2]> georadius loc 15 37 100 km 
1) "nanjing"

# geopos 用于从给定的 key 里返回所有指定名称(member)的位置（经度和纬度），不存在的返回 nil。
127.0.0.1:6379[2]> geopos loc shanghai xian
1) 1) "13.35999995470047"
   2) "38.110000286715028"
2) (nil)

# GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]
# GEORADIUSBYMEMBER key member radius m|km|ft|mi [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count] [ASC|DESC] [STORE key] [STOREDIST key]
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7.HyperLogLog 基数统计

使用场景：

1. 访问量巨大的基数统计，存在一定误差，占用内存少，稳定占用 12k 左右内存，可以统计 2^64 个元素

什么是基数?

比如数据集{1,3,5,7,5,7,8}，那么这个数据集的基数集为{1,3,5,7,8}, 基数(不重复元素)为5。基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

127.0.0.1:6379[2]> pfadd mykey 1 2 3 1 4  # 添加元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379[2]> pfcount mykey  # 返回基数
(integer) 4

# PFMERGE 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog ， 合并后的 HyperLogLog 的基数接近于所有输入 HyperLogLog 的并集基数。
pfmerge destkey key1 key2 [...keyn]
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8.BitMap 位图

使用场景：

1. 用户签到（根据日期 offset = （今天是一年中的第几天） % （今年的天数），key = 年份：用户id。）
2. 统计活跃用户（用户登陆情况，使用日期作为 key，然后用户 id 为 offset，如果当日活跃过就设置为1）
3. 统计用户是否在线（只需要一个 key，然后用户 id 为 offset，如果在线就设置为 1，不在线就设置为 0。）
4. 实现布隆过滤器

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总结

懂你的人，会明白你的情绪起伏；不懂你的人，看不出你的喜怒哀乐；喜欢你的人，会感动你的真心真意；不喜欢你的人，你付出再多也是毫不在意。