Redis常见数据类型(1)

旧城等待， 2024-04-06 15:50 48阅读 0赞

Redis提供了5种数据结构, 理解每种数据类型的特点对于Redis开发运维非常重要, 同时掌握每种数据类型的常见命令, 会在使用Redis的时候做到游刃有余. 内容如下:

> 预备知识: 几个全局命令, 数据结构和内部编码, 单线程机制解析.
> 
> 5种数据类型的特点, 命令使用, 应用场景示例.
> 
> 键遍历, 数据库管理.

话不多说, 我们来开始认识一下吧.

## 预备知识 ##

在正式介绍5种数据类型之前, 了解一下**Redis的全局命令, 数据类型和内部编码, 单线程命令的处理机制是十分重要的**.

主要体现在两个方面:

> (1)Redis的命令有上百个, 如果纯靠死记硬背比较困难, 但是如果理解Redis的一些机制, 会发现这些机制有很强的通用性.
> 
> (2)Redis不是万金油, 有些数据结构的命令必须在特定场景下使用, 一旦使用不当可能对Redis本身或者应用本身造成致命伤害.

### 基本全局命令 ###

最最最最基本的一定要记下了, 否则哥们就这么说吧, 你不知道这相当于没学redis.

> **set key value; (设定键值对, key是String类型的, value可以是多种数据类型).**
> 
> **get key; (获得键对应的值)**.

![212b6d8215fe457a83f7ebf263570e81.png][]

#### KEYS ####

**返回满足样式的(pattern)的key.** 支持如下统配样式.

> h?llo 匹配hello, hallo, hxllo(?表示的是任意一个字符)
> 
> h\*llo 匹配hllo, heeeeeello(\*匹配的是任意数目的字符,包括0)
> 
> h\[ae\]llo 匹配hallo, hello(匹配的是a或e)
> 
> h\[^e\]llo 匹配hallo, hbllo...... 但不匹配hello(表示不匹配什么)
> 
> h\[a-e\] 匹配hallo, hbllo...... (匹配的是a-e范围内的字符)

语法:

> keys pattern

时间复杂度: O(N)

返回值: 匹配pattern的所有key

使用展示:

![c60ae1f29a544167af966a2941f40423.png][]

> **特别注意, 一定要谨慎使用形如keys \*这种查询的数据体量非常大的命令, 它可能会导致奔溃!**
> 
> **特别注意, 一定要谨慎使用形如keys \*这种查询的数据体量非常大的命令, 它可能会导致奔溃!**
> 
> **特别注意, 一定要谨慎使用形如keys \*这种查询的数据体量非常大的命令, 它可能会导致奔溃!**

#### EXISTS ####

**判断某个key是否存在.**

语法:

> exists key \[key....\]

时间复杂度O(1)

返回值: key存在的个数.

使用展示:

![1e8ecfb1353e490195444b544c50c430.png][]

注:第二条hcllo, hdllo不存在, 因此只返回了三个.

#### DEL ####

**删除指定的key**.

语法:

> DEL key \[key...\]

时间复杂度:O(1)

返回值: 删除掉key的个数.

使用展示:

![0e2cf84205ff4d9ebbe39345c4d04f11.png][]

#### EXPIRE ####

**为指定的key添加秒级的过期时间**(Time To Live TTL)

语法:

> EXPIRE key seconds

时间复杂度: O(1)

返回值: 1表示设置成功. 0表示设置失败.

使用展示:

![481d7356b3b6431abd319e507336f04a.png][]

#### TTL ####

获取指定的key过期时间, 秒级.

语法:

> TTL key

时间复杂度: O(1)

返回值: 剩余过期时间. -1表示没有关联过期时间, -2表示key不存在

![029bd4a21dd0486d85d50a58a5e21376.png][]

> EXPIRE和TTL命令都有对应的支持毫秒为单位的版本: PEXPIRE, PTTL, 详细用法不再展示.

关于键的过期机制, 如图所示:

![9a322d2f0f59430d985cdd7302b5539a.png][]

#### TYPE ####

返回key对应的数据类型.

语法:

> TYPE key

时间复杂度O(1)

返回值: none, string, list, set, zset, hash and stream.

使用展示:

![c91cb6116e8a48009e90742061129d11.png][]

### 数据结构和内部编码 ###

type命令实际返回的就是当前键的数据类型, 它们分别是:string(字符串), list(列表), hash(哈希), set(集合), zset(有序集合), 但这些只是Redis对外的数据类型.

![9b71296c98c945a1ad3e313bcbb27cc0.png][]

实际上Redis针对每种数据结构都有自己的底层内部代码实现, 而且是多种实现, 这种Redis会在合适的场景选择合适的内部编码.(**我保证一定有这些数据结构的效果, 但我不一定这样实现**).

![cd5672cb3417417089c6d06ce821cfa9.png][]

![7a0d87fc0b62445da5fc297068db08ee.png][]

> raw: 长字符串. int: 整数. embstr: 短字符串.
> 
> hashtable: 最基本的哈希表. ziplist:当元素相对较少时, 会使用列表
> 
> linkedlist: 链表. intset: 只存整数的集合
> 
> skiplist:跳表, 类似于链表, 但每个结点上有多个指针,巧妙地搭配这些指针域的指向, 就可以做到从跳表上查询元素的时间复杂度是O(logN).
> 
> 注: 从redis3.2开始, 引入了新的实现方式 ->quicklist. 同时兼顾了linkedlist和ziplist的优点, quicklist就是一个链表, 每个元素又是一个ziplist, 把空间和效率都折衷地兼顾到.

可以看到每种数据结构都有至少两种以上的内部编码实现, 例如list数据结构包含了linkedlist和ziplist两种内部编码. 同时有些内部编码, 例如ziplist, 可以作为多种数据结构的内部实现, 可以通过object encoding命令查询内部编码:

![df12cff99de043fdbbdeea3899838466.png][]

可以看到hello对应值的内部编码是embstr, 键mylist对应值的内部编码是quicklist.

Redis这样设计有两个好处:

> (**1)可以改进内部编码, 而对外的数据类型和命令没有任何影响, 这样一旦开发出更优秀的代码, 无需改动外部数据类型和指令.**
> 
> **(2)多种内部编码实现可以在不同场景下发挥各自的优势. 比如在hash中, 数据量庞大可以使用hashtable提高性能, 而数据量比较小的情况下, 可以使用ziplist以节省内存.**

### 单线程架构 ###

**Redis使用了单线程架构来实现高性能的内存数据库服务**.

#### 引出单线程模型 ####

现在开启了三个redis-cli客户端同时执行命令.

客户端1设置一个字符串键值对:

> 127.0.0.1:6379> set hello world

客户端2对counter做自增操作:

> 127.0.0.1:6379> incr counter

客户端3对counter做自增操作:

> 127.0.0.1:6379> incr counter

我们已经知道了从客户端发送的命令经历了: 发送命令, 执行命令, 返回结果三个阶段, 其中我们重点关注第2步. 我们所谓的Redis是采用单线程模型执行命令是指: 虽然三个客户端看起来是同时要求Redis去执行命令的, 但微观角度, 这些命令还是使用线性方式去执行的, 只是原则上命令的执行顺序是不确定的.

> 这就好比上高中时, 中午准备放学, 大家迫不及待地去食堂干饭, 下课铃一响, 大家都会同时向食堂"冲锋"(客户端同时要求Redis去执行命令的), 虽然是同时去, 但实际到了餐厅后还是要在 窗口排队(微观角度,用线性方式去执行的).

宏观(同时要求):

![3314a7ee6626408ebf3817d4d22b8285.png][]

围观(有次序地执行):

![097a89ba0cf04cb0a01f8a4b9ba4ff76.png][]

Redis的单线程模型:

![3fbcefc8ad2d4e8781b8fad10090d06f.png][]

#### 为什么单线程这么快? ####

通常来讲, 单线程处理能力要比多线程差, 例如有10000公斤货物, 每辆车的运载能力是每次200公斤, 那么要50次才能完成; 但是如果有50辆车, 只要安排合理, 只需要依次就可以完成任务.那么为什么Redis使用单线程模型会达到每秒万级别的处理能力呢? 有以下原因:

> 1.redis访问内存, 其它数据库访问硬盘
> 
> 2.redis核心功能, 比其它数据库的核心功能简单 (数据库对于数据的插入删除查询等都有更复杂的功能支持. 这样的功能势必要花费更大的开销. 比如针对插入删除, 数据库的各种约束, 都会使数据库额外工作, **redis因为活少, 因此功能提供的比mysql少, 但够用**).
> 
> 3.避免了不必要的竞争开销(它的每个基本操作都是短平快, 不是什么特别消耗CPU的操作).
> 
> 4.**处理网络IO的时候, 使用了epoll这样的IO多路复用的机制**.

**什么是IO的多路复用?**

简单来说, 就是**通过一个线程, 管理多个socket**.

> 针对TCP来说, 服务器这边每次要服务一个客户端,都要安排一个socket.
> 
> 一个服务器服务多个客户端, 同时就有很多个socket, 这些socket上都是无时不刻地在传输数据吗?
> 
> 不是的, 很多情况下, 每个客户端和服务器之间的通信也没有那么频繁. 此时这么多socket大部分时间都是静默的, 上面是没有数据需要传输的. (**同一时刻, 只有少数socket是活跃的**).
> 
> 最开始介绍TCP服务器的时候, 有个版本就是给每个客户端分配一个线程, **客户端多了, 线程多了, 系统开销就大了**.
> 
> 这时, 就**可以通过IO多路复用, 用一个线程处理多个socket**.

**那么怎么通过epoll实现IO多路复用呢?**

epoll是目前IO多路复用最高效的机制.

> 它的工作就类似比如说, 我晚上去小吃摊买饺子, 米线, 煎饼果子三样食物. 由于制作需要时间,因此买完不能直接拿. 而最低效的方法就是买一个等一个, 这样有点慢了. 我换了一个方法, 先把三个都一点, 然后哪个好了我去取(老板叫我取就类似epoll事件通知机制). 这个显然要高效地多. 此时就能让我一个线程同时做到三件事(有一个前提: 这三件事都不频繁, 大部分时间都在等).

虽然单线程给Redis带来很多好处, 但还有一个致命的问题: 对于单个命令的执行时间都是有要求的. 如果某个命令时间过长, 会导致其它命令全部处于等待队列种, 迟迟等不到响应, 造成客户端阻塞, 这对于Redis这种高性能服务来说是非常严重的, 所以Redis是面向快速执行场景的数据库.

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