Redis 入门到分布式（二）API的理解和使用

太过爱你忘了你带给我的痛 2023-06-14 15:56 6阅读 0赞

个人博客网：[https://wushaopei.github.io/][https_wushaopei.github.io]    (你想要这里多有)

**内容：**

*      通用命令
 *      单线程架构
 *      数据结构和内部编码

## 一、常用的通用命令： ##

>  *  keys       计算所有的键
>  *  dbsize     获取redis的长度  
>  *  exists key   判断键的存在与否
>  *  del key \[key ...\]    删除指定键的值
>  *  expire key seconds 对key做定时操作
>  *  type key

### 1、keys ###

**1）用法1：**

![20191120105301132.png][]

**2）用法2：**

![20191120105342999.png][]

**说明： keys命令一般不在生产环境使用**

### 2、dbsize: ###

![20191120105422957.png][]

### 3、exists: ###

![20191120105444874.png][]

### 4、del： ###

![20191120105508892.png][]

### 5、expire、ttl、persist ###

![2019112010553045.png][]

**演示：**

![20191120105552974.png][]

### 6、type: ###

![2019112010563192.png][]

### 7、命令的时间复杂度： ###

![20191120105654494.png][]

## 二、数据结构和内部编码 ##

### 1、Redis的主要数据结构： ###

![20191120105743611.png][]

**Redis**的内部**隐含结构体**（对象）： **redis Object**

### 2、该结构体包含以下数据类型及编码方式： ###

![2019112011000786.png][]

## 三、单线程 ##

![20191120110038942.png][]

### 1、抽象理解Redis的单线程： ###

> 我们知道一个命令进入Redis执行的效率是很高的，在进入Redis之前可以认为它们在经过一条高速公路，如图中的黄色管道部分，而这条管道每一次都只能通过一个命令，多余的命令需要等待前面的命令执行完成后才能进入Redis中执行相应操作，也就是说，多个命令在操作Redis时是串行执行的。

### 2、单线程为什么这么快？ ###

**1）纯内存：**

>                内存的响应速度是非常快的，内存的响应速度是100纳秒；也就是说Redis的速度高是依赖于内存的；

2）**非阻塞IO**

![20191120110205841.png][]

**Redis**中将**equals**和关闭、读写、连接转换为自己的一个事件，从而避免在网络**IO**上浪费过多的时间。

**3）避免线程切换和竞态消耗**

**单线程equals模型**

![20191120110535628.png][]

一瞬间只能执行一条命令

### 3、单线程： ###

1）一次只运行一条命令

2）拒绝长（慢）命令

>     Keys , flushall , flushdb , slow lua script , mutil / exec , operate big value ( collection )

3）其实不是单线程

>      fysnc file descriptor
> 
>                close file descriptor

## 四、字符串 ##

**字符串：**

1.  结构和命令
2.  快速实战
3.  内部编码
4.  查漏补缺

### 1、字符串键值结构 ###

> 对于Redis来说，所有的key都是字符串，而它的value则是前面说过的五种类型。这里主要对Redis的value进行解析。当前的value为**字符串类型**

![20191120110908271.png][]

如上图，value是“world”,是一个字符串的类型

![20191120110930947.png][]

同样的，字符串的value也可以是一个数值类来表示

![20191120110950194.png][]

并且，字符串也可以做相应的转换，在字符串和整型间做转换，其原理类似于位图的使用。

![20191120111008426.png][]

> ① 字符串的value的表现形式也可以是以json的形式存在
> 
> ② 字符串的value 最大限制为512MB的容量。

### 2、字符串的value的适用场景： ###

>  *  缓存；
>  *  计数器：例如：视频网站的视频的播放次数，每一次的播放会做加一的操作；
>  *  分布式锁；
>  *  等等。。。

### 3、字符串value的相关API操作：get、set、del、 ###

![20191120111141767.png][]

### **其他的API的使用：**Incr、decr、incrby、decrby: ###

![20191120111212819.png][]

### **4、演示：** ###

![20191120111258169.png][]

### 5、实战 ###

**1）实战1：**

> 实现如下功能：**记录网站每个用户个人主页的访问量？**

Incr userid : pageview (单线程：无竞争)

当用户的userid为123时， 以 **incr 123：pageview**的形式来进行自增，由于单线程执行，每个key都是一次执行的，不存在并发的问题，每次有新的访问就会提交一次 incr 123:pageview 的请求，依次累加达到访问量的计数。

**2）实战2：**

> 实现如下功能**：缓存视频的基本信息（数据源在MySQL中）伪代码**

如图,用户通过视频的id去获取视频的信息，首先会从App Server发起请求，App Server 会先从redis查询是否有匹配视频id的视频信息，如果redis中存在了，就直接返回给App Server，这就减少了数据库MySQL的压力；如果不存在，就会直接访问MySQL，从MySQL查询到了视频信息，就会回写到redis中，并同时返回给App Server。

下一次，用户访问接口或App Server时，依旧会从redis中访问，这无论是对应用的性能还是mysql减少压力都会有很大的优势。

**伪代码实现：**

![20191120111548264.png][]

> 首先，使用视频id和redisPrefix定义一个redis的key，然后从redis中获取key对应的 VideoInfo,再判断vaideoInfo如果为空，则从mysql中查询并返回对应视频id的视频信息 videoInfo;再次判断videoInfo 从mysql返回的结果不为空后进行序列化并set存入到redis 中。

**3）实战3：**

> 实现如下功能：**分布式id生成器**

![20191120111638392.png][]

比如我们有三个java的服务，我们希望每次获取到的id是自增的，并且是由三个服务去并发的获取，必须满足不重复又逐步递增。

**解决方法：**

incr id (原子操作)

使用 **incr** 对共享的id进行操作，该操作由于原子性，可保证并发安全。

### 6、key 的设置命令：set  setnx  setxx ###

![20191120111751768.png][]

**演示：**

![20191120111813973.png][]

### 7、批量操作API：mget mset ###

![20191120111848129.png][]

**演示：**

![20191120111907280.png][]

### **8、延伸：** ###

### **1）**n次get ###

![20191120112005254.png][]

> **   n**次**get** = **n**次网络时间 + **n**次命令时间

由于大部分情况下，应用的客户端和服务端都处在不同的地区或机房，双方的信息交换即网络时间是一个很大的开销，而由于redis本身的优越性能，命令本身的开销是非常小的。

### **2）1次mget** ###

![2019112011212026.png][]

> 1次**mget** = 1次网络时间 + n次命令时间

使用批量操作可以大大减少网络时间的消耗，有利于提高性能和效率。

### 9、Redis 的API ： getset 、append、strlen ###

![20191120112223733.png][]

**演示：**

![20191120112241213.png][]

### 10、Redis 的API ：incrbyfloat 、getrange、setrange ###

![20191120112318583.png][]

**演示：**

![2019112011233838.png][]

### 11、字符串总结： ###

![20191120112405503.png][]

## 五、 hash(1) ##

**哈希：**

*  特点
 *  重要API
 *  hash vs string
 *  查漏补缺

### 1、哈希键值结构： ###

![20191120112520411.png][]

如图：哈希的结构也是主要由键值结构组成，即key - value；但是其value是由 field 和 value 组成。

![20191120112539825.png][]

由于field属性的存在，与value构成了类似双列集合的结构，我们可以根据需要在相同的key ,即user:1:info 中添加一个field为viewCounter、value为50的值。

### **2、具体操作如下:** ###

add a new value

### **3、特点：** ###

> Mapmap:它的结构类似于一个包含了map的map；
> 
> Small redis: 由以上的mapmap结构可知，它就像包含了一个小的redis结构的redis
> 
> field不能相同，value可以相同：field类似于key ，每一个都是唯一的

### 4、相关API：hget 、hset、hdel ###

![20191120112650851.png][]

**演示：**

![20191120112712657.png][]

### 5、相关API： hexists 、hlen ###

![20191120112737837.png][]

**演示：**

![20191120112756104.png][]

### 6、API: hmget、hmset ###

![20191120112826420.png][]

演示：

![20191120112826732.png][]

## 六、hash(2) ##

### 1、实战： ###

1）实现如下功能：**记录网站每个用户个人主页的访问量**？

具体实现：

hincrby user:1:info pageview count

**分析：**

> 用user:1:info作为用户id，在用户的信息里面添加一个叫pageview的属性作为访问量的字段，这样可以让访问量的属性与用户信息成为一个整体，当有一个用户访问时，count为1，则访问量加1。

**演示：**

> redis> HSET myhash field 5
> 
> (integer) 1
> 
> redis> HINCRBY myhash field 1
> 
> (integer) 6
> 
> redis> HINCRBY myhash field -1
> 
> (integer) 5
> 
> redis> HINCRBY myhash field -10
> 
> (integer) -5

2） 实现如下功能：  **缓存视频的基本信息（数据源在mysql中）伪代码:**

![20191120121540567.png][]

## 2、API：hgetall key、hvals key、hkeys key ##

![20191120121642305.png][]

**演示：**

![20191120122219446.png][]

小心使用hgetall，有redis是单线程的，使用hgetall取出多个信息的时候会有效率上的问题，即数据量过大时，如1万个value时，获取结果会很慢。

### 3、相似的API： ###

### ![2019112012231015.png][] ###

### 4、如何更新用户的属性： ###

**1）使用字符串1：**

![20191120122359738.png][]

将用户**id**作为**key**，并将用户属性及值的集合转换为**json**作为**value**保存到**redis**中；做更新操作时，根据用户**id**去取得所有的属性及值的**json**集合，由**json**格式转换为用户对象类型；对要修改的部分做增删改操作，将修改后的对象数据进行序列化，重新保存到对应用户**id**的**redis**中，覆盖原来的value值。

**2）使用字符串2：**

![20191120122758268.jpg][]

如图中，将用户的信息根据用户id+属性名的方式进行拼接作为key,这样该用户的所有信息都是单独保存到redis中，在进行修改时只需要根据对应的key就可以进行修改了，将修改后的数据重新覆盖原来的信息。

同时的，在进行添加新的属性时，只需要按照key的规则进行单独添加即可。

**3)使用hash：**

**用户信息（hash）**

![20191120123000172.jpg][]

如图中，将用户的属性作为value的field，属性值作为vlue来进行添加到用户id作为key的redis中。更新用户信息时直接使用hset user:1:infor age 41 进行操作便可实现age的修改，同样也可以用来进行新增操作：如图中的link属性。

### 5、3种方案比较： ###

![2019112012314140.png][]

### 6、查漏补缺： ###

![20191120123209584.png][]

### 7、哈希总结： ###

![20191120123238453.png][]

## 七、 list(1) ##

**列表：**

*  特点
 *  重要API
 *  实战
 *  查漏补缺

### 1、列表结构： ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

可以对列表做一些操作：如左边的添加、右边的添加、左边的弹出、右边的弹出

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

也可以获取列表的长度、删除指定元素、获取字列表、获取指定元素的索引值

### 2、特点： ###

>  *  有序
>  *  可以重复
>  *  左右两边插入弹出

### **3、增——rpush** ###

![20191120123501595.png][]

**例如：**使用rpush 向**右边插入**值 c b a

![2019112012353277.png][]

### **4、增——Ipush** ###

![20191120123624465.png][]

**例如：**使用**Ipush**从右向左依次插入**c b a**

![20191120123649728.png][]

## 八、list(2) ##

### 1、增——linsert ###

![201911201237519.png][]

例如：向值b的左边或右边插入值java或php

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

### 2、删——Ipop: ###

![20191120123857235.png][]

例如：从列表左侧弹出一个key ，弹出对象不需要指定，只需指定该列表listkey即可

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

### 3、删—— rpop: ###

![20191120123953901.png][]

例如：从列表右侧弹出一个key ，弹出对象不需要指定，只需指定该列表listkey即可

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

### 4、删——Irem ： ###

![20191120124045493.png][]

例子:删除所有的a，从右到左删除1个c

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

### 5、列表修剪—— Itrim: ###

![20191120124135898.png][]

例如：第一次修剪索引1-4的值为：b(0)、c(1)、d(2)、e（3）

第二次修剪索引0-2的值为: b(0)、c(1)、d(2)、

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

Itrim在做一些大型列表的删除时是非常有用的，比如：一个列表有几百万，如果直接使用delkey的话会直接将redis阻塞掉，因为它的开销是非常大的。

而通过使用Itrim就可以通过每一个保留百万条、十万条、万条等等这样的方式去逐步的进行裁剪，从而达到删除的效果。

### 6、查——Irange: ###

![20191120124231591.png][]

例如：根据索引从左向右（0~5）或从右向左（-1~6）的查询

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

**例如：**保存0~2索引区间：a、bc、

保存1~-1索引区间：b、c、d、e、f

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

### 7、查—— lindex : ###

![2019112012440229.png][]

例如：获取索引为0的是a ；获取索引为-1的是f

![20191120124407988.png][]

### 8、查—— llen ###

![20191120124431612.png][]

例如：当前的长度是6

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

### 9、改 —— lset ###

![20191120124535129.png][]

例如：将索引为2的值改为java，即java覆盖值c

![2019112012453781.png][]

**演示：**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

### 10、实战—— TimeLine ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

图中展示了微博的时间轴功能—— TimeLine，它会将微博按照从新到旧的功能进行排列，这和列表的功能是非常相似的。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

假设图中的Your TimeLine是你微博的时间轴，如果你关注的用户有了更新，俺么该更新信息就会加入到时间轴的左上角，进入队列中。

在微博之中，包含了文字、图片、赞等等信息，可作为对象看待，存储的时候可以使用字符串或hash等等，而微博的id可以作为一个外联的key，这样就可以对微博的获取进行关联。

### 11、查漏补缺： -- blpop brpop: ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

### 12、总结： ###

①如果要实现一个栈的功能：

>    LRUSH + LPOP = Stack

②如果要实现一个堆的功能：

> LRUSH +LPOP = Stack

③如果要控制一个有固定数量的列表，而不是让它无限制放大：

> LPUSH + LTRIM = Capped Collection

④如果要实现一个消息队列的系统：

> LPUSH + BRPOP = Message Queue

## 九、set ##

**set：**

*  集合结构
 *  特点
 *  集合内API和实战
 *  集合间API和实战

### 1、特点: ###

>  *  无序
>  *  无重复
>  *  支持集合间操作

### 2、增—— sadd srem : ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

工具—— scard 、sismember、srandmember、smembers、

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][]

**注意：** smembers 是无序且单线程的。

**srandmember 和 spop：**

>  *  spop 从集合弹出元素
>  *  srandmember不会破坏集合

**演示：**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 16][]

### 3、实战 ###

**1）实战——抽奖系统：**

![20191120125444174.png][]

以微博的抽奖为例，只要用户的量不是太大，可以把用户信息放入到集合中去，可以使用can be spop 进行弹出操作，在取出之后进行删除。

**2）实战——标签（tag）**

![20191120125520727.png][]

![20191120125524525.png][]

### 4、sdiff(差集) 、sinter(交集)、sunion(并集) ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 17][]

### 5、集合的使用场景： ###

**1） SADD = Tagging              **                                   做标签

**2） SPOP/SRANDMEMBER = Random item**            随机数

**3） SADD + SINTER = Social Graph   **                      社交相关的场景

## 十、 zset ##

有序集合：

*   特点
 *  重要API
 *  实战
 *  查漏补缺

### 1、有序结合的结构： ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 18][]

上图是有序集合的结构图，有序集合同样是有key-value键值结构的，但是它的value是由score和value构成的。它的有序是由score分值支持的，这与排序无关，所谓有序是指它的score是唯一的，并且由数值构成，意味着score的值是有序的。

### 2、集合和有序集合的对比： ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 19][]

### 3、列表和有序集合的对比： ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 20][]

### 4、增—— zadd : ###

![20191120125955532.png][]

例如：为id 为 user:1:ranking的用户添加一个score为225的element为tom的value

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 21][]

### 5、删—— zrem : ###

![20191120130036707.png][]

例如：删除id为user:1:ranking 的用户的score为225且element为tom的value

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 22][]

### 6、查—— zscore: ###

![20191120130102398.png][]

例如：获取有序集合中元素为tom的分数score 225.

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 23][]

### 7、自增或自减 —— zincrby: ###

![2019112013013670.png][]

例如：将元素为mike的分数增加9，达到100.

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 24][]

### 8、查个数——zcard : ###

![20191120130203251.png][]

例如：返回key为user:1:ranking 的元素的总个数

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 25][]

**演示：**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 26][]

### 9、按照索引排名—— zrange : ###

![20191120130255882.png][]

例如：获取有序集合中索引为1到3的元素 mike 、frank、charis

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 27][]

### 10、按照分数排名——zrangebyscore ： ###

![20191120130333359.png][]

例如：获取90分到123分的元素： mike 、frank

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 28][]

### 11、获取指定分数范围的元素个数—— zcount : ###

![20191120130405659.png][]

例如：获取200到210之间的个数： 2

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 29][]

12、按照排名范围进行元素的删除—— zremrangebyrank :

![20191120130432130.png][]

例如：删除集合中索引为1和2的元素

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 30][]

### 13、按照分值范围进行元素的删除 —— zremrangebyscore : ###

![20191120130510565.png][]

例如：将90到210间分数的元素删除

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 31][]

**演示：**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 32][]

### 14、实战——排行榜 : ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 33][]

使用有序集合对新书榜单进行分数、销量、评价等进行排序。

### 15、有序集合总结： ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjQwNTY3MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 34][]

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