本文主要是介绍Redis 5种数据结构及对应使用场景，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
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也当过面试官，面试过不少应聘者，因为是我自己招人自己用，所以我不会看应聘者造火箭的技术有多牛比，只看拧螺丝的手艺瓷不瓷实。毕竟以后是一个整体，拖了大家后腿团队都很难受。面试的题目一般也不会太难，就像问`Redis`，我只是想确认他真正用过就够了。`Redis` 5种基础数据结构和简单操作要知道，最基本的要求，如果这个时候他会说出每种数据结构大致的应用场景，那么这一定是加分的，起码要比那些只会说出几种数据结构后，在那干瞪眼等我问下一个问题的强很多，千万别冷场。
有想交流技术或面试经验的可以加我`VX：xinzhifu521`，一定知无不言，好了就聊这么多进入正题！
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### Redis基础数据结构有哪些？
#### 一、String（字符串）
在任何一种编程语言里，字符串`String`都是最基础的数据结构， 那你有想过`Redis`中存储一个字符串都进行了哪些操作嘛？
在`Redis`中`String`是可以修改的，称为`动态字符串`(`Simple Dynamic String` 简称 `SDS`)（**快拿小本本记名词，要考的**），说是字符串但它的内部结构更像是一个 `ArrayList`，内部维护着一个字节数组，并且在其内部预分配了一定的空间，以减少内存的频繁分配。
`Redis`的内存分配机制是这样：
- 当字符串的长度小于 1MB时，每次扩容都是加倍现有的空间。
- 如果字符串长度超过 1MB时，每次扩容时只会扩展 1MB 的空间。
这样既保证了内存空间够用，还不至于造成内存的浪费，**字符串最大长度为 `512MB`.**。
> 以上图片源自网络，如有侵权联系删除
上图就是字符串的基本结构，其中 `content` 里面保存的是字符串内容，`0x\0`作为结束字符不会被计算`len`中。
分析一下字符串的数据结构
```java
struct SDS{
T capacity; //数组容量
T len; //实际长度
byte flages; //标志位,低三位表示类型
byte[] content; //数组内容
}
```
`capacity` 和 `len`两个属性都是泛型，为什么不直接用`int类型`？因为`Redis`内部有很多优化方案，为更合理的使用内存，不同长度的字符串采用不同的数据类型表示，且在创建字符串的时候 `len` 会和 `capacity` 一样大，不产生冗余的空间，所以`String`值可以是字符串、数字（整数、浮点数) 或者 二进制。
**1、应用场景：**
存储key-value键值对，这个比较简单不细说了
**2、字符串（String）常用的命令：**
```sql
set [key] [value] 给指定key设置值（set 可覆盖老的值）
get [key] 获取指定key 的值
del [key] 删除指定key
exists [key] 判断是否存在指定key
mset [key1] [value1] [key2] [value2] ...... 批量存键值对
mget [key1] [key2] ...... 批量取key
expire [key] [time] 给指定key 设置过期时间 单位秒
setex [key] [time] [value] 等价于 set + expire 命令组合
setnx [key] [value] 如果key不存在则set 创建，否则返回0
incr [key] 如果value为整数 可用 incr命令每次自增1
incrby [key] [number] 使用incrby命令对整数值 进行增加 number
```
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#### 二、list(列表)
`Redis`中的`list`和`Java`中的`LinkedList`很像，底层都是一种链表结构， `list`的插入和删除操作非常快，时间复杂度为 0(1)，不像数组结构插入、删除操作需要移动数据。
像归像，但是`redis`中的`list`底层可不是一个双向链表那么简单。
当数据量较少的时候它的底层存储结构为一块连续内存，称之为`ziplist(压缩列表)`，它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存；当数据量较多的时候将会变成`quicklist(快速链表)`结构。
可单纯的链表也是有缺陷的，链表的前后指针 `prev` 和 `next` 会占用较多的内存，会比较浪费空间，而且会加重内存的碎片化。在redis 3.2之后就都改用`ziplist+链表`的混合结构，称之为 `quicklist(快速链表)`。
下面具体介绍下两种链表
#### ziplist(压缩列表)
先看一下`ziplist`的数据结构，
```javascript
struct ziplist
{
int32 zlbytes; //压缩列表占用字节数
int32 zltail_offset; //最后一个元素距离起始位置的偏移量,用于快速定位到最后一个节点
int16 zllength; //元素个数
T[] entries; //元素内容
int8 zlend; //结束位 0xFF
}
```
`int32 zlbytes`： 压缩列表占用字节数
`int32 zltail_offset`： 最后一个元素距离起始位置的偏移量,用于快速定位到最后一个节点
`int16 zllength`：元素个数
`T[] entries`：元素内容
`int8 zlend`：结束位 0xFF
压缩列表为了支持双向遍历，所以才会有 `ztail_offset` 这个字段，用来快速定位到最后一
个元素，然后倒着遍历
> 以上图片源自网络，如有侵权联系删除
`entry`的数据结构：
```javascript
struct entry{
int prevlen; //前一个 entry 的长度
int encoding; //元素类型编码
optional byte[] content; //元素内容
}
```
`entry`它的 `prevlen` 字段表示前一个 `entry` 的字节长度，当压缩列表倒着遍历时，需要通过这
个字段来快速定位到下一个元素的位置。
**1、应用场景：**
由于list它是一个按照插入顺序排序的列表，所以应用场景相对还较多的，例如：
- 消息队列：`lpop`和`rpush`（或者反过来，`lpush`和`rpop`）能实现队列的功能
- 朋友圈的点赞列表、评论列表、排行榜：`lpush`命令和`lrange`命令能实现最新列表的功能，每次通过`lpush`命令往列表里插入新的元素，然后通过`lrange`命令读取最新的元素列表。
**2、list操作的常用命名：**
```sql
rpush [key] [value1] [value2] ...... 链表右侧插入
rpop [key] 移除右侧列表头元素，并返回该元素
lpop [key] 移除左侧列表头元素，并返回该元素
llen [key] 返回该列表的元素个数
lrem [key] [count] [value] 删除列表中与value相等的元素，count是删除的个数。 count>0 表示从左侧开始查找，删除count个元素，count<0 表示从右侧开始查找，删除count个相同元素，count=0 表示删除全部相同的元素
(PS: index 代表元素下标，index 可以为负数， index= 表示倒数第一个元素，同理 index=-2 表示倒数第二 个元素。)
lindex [key] [index] 获取list指定下标的元素 （需要遍历，时间复杂度为O(n)）
lrange [key] [start_index] [end_index] 获取list 区间内的所有元素 （时间复杂度为 O（n））
ltrim [key] [start_index] [end_index] 保留区间内的元素，其他元素删除（时间复杂度为 O（n））
```
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#### 三、hash （字典）
`Redis` 中的 `Hash`和 Java的 `HashMap` 更加相似，都是`数组+链表`的结构，当发生 hash 碰撞时将会把元素追加到链表上，值得注意的是在 `Redis` 的 `Hash` 中 `value` 只能是字符串.
```sql
hset books java "Effective java" (integer) 1
hset books golang "concurrency in go" (integer) 1
hget books java "Effective java"
hset user age 17 (integer) 1
hincrby user age 1 #单个 key 可以进行计数 和 incr 命令基本一致 (integer) 18
```
`Hash` 和`String`都可以用来存储用户信息 ，但不同的是`Hash`可以对用户信息的每个字段单独存储；`String`存的是用户全部信息经过序列化后的字符串，如果想要修改某个用户字段必须将用户信息字符串全部查询出来，解析成相应的用户信息对象，修改完后在序列化成字符串存入。而 hash可以只对某个字段修改，从而节约网络流量，不过hash内存占用要大于 `String`，这是 `hash` 的缺点。
**1、应用场景：**
- 购物车：`hset [key] [field] [value]` 命令， 可以实现以`用户Id`，`商品Id`为`field`，商品数量为`value`，恰好构成了购物车的3个要素。
- 存储对象：`hash`类型的`(key, field, value)`的结构与对象的`(对象id, 属性, 值)`的结构相似，也可以用来存储对象。
**2、hash常用的操作命令：**
```sql
hset [key] [field] [value] 新建字段信息
hget [key] [field] 获取字段信息
hdel [key] [field] 删除字段
hlen [key] 保存的字段个数
hgetall [key] 获取指定key 字典里的所有字段和值 （字段信息过多,会导致慢查询 慎用：亲身经历 曾经用过这个这个指令导致线上服务故障）
hmset [key] [field1] [value1] [field2] [value2] ...... 批量创建
hincr [key] [field] 对字段值自增
hincrby [key] [field] [number] 对字段值增加number
```
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#### 四、set(集合)
`Redis` 中的 `set`和`Java`中的`HashSet` 有些类似，它内部的键值对是无序的、唯一 的。它的内部实现相当于一个特殊的字典，字典中所有的value都是一个值 NULL。当集合中最后一个元素被移除之后，数据结构被自动删除，内存被回收。
**1、应用场景：**
- 好友、关注、粉丝、感兴趣的人集合：
1) `sinter`命令可以获得A和B两个用户的共同好友；
2) `sismember`命令可以判断A是否是B的好友；
3) `scard`命令可以获取好友数量；
4) 关注时，`smove`命令可以将B从A的粉丝集合转移到A的好友集合
- 首页展示随机：美团首页有很多推荐商家，但是并不能全部展示，set类型适合存放所有需要展示的内容，而`srandmember`命令则可以从中随机获取几个。
- 存储某活动中中奖的用户ID ，因为有去重功能，可以保证同一个用户不会中奖两次。
**2、set的常用命令：**
```sql
sadd [key] [value] 向指定key的set中添加元素
smembers [key] 获取指定key 集合中的所有元素
sismember [key] [value] 判断集合中是否存在某个value
scard [key] 获取集合的长度
spop [key] 弹出一个元素
srem [key] [value] 删除指定元素
```
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#### 五、zset(有序集合)
`zset`也叫`SortedSet`一方面它是个 `set` ，保证了内部 value 的唯一性，另方面它可以给每个 value 赋予一个`score`，代表这个value的排序权重。它的内部实现用的是一种叫作“`跳跃列表`”的数据结构。
**1、应用场景：**
`zset` 可以用做排行榜，但是和`list`不同的是`zset`它能够实现动态的排序，例如： 可以用来存储粉丝列表，value 值是粉丝的用户 ID，score 是关注时间，我们可以对粉丝列表按关注时间进行排序。
`zset` 还可以用来存储学生的成绩， `value` 值是学生的 ID, `score` 是他的考试成绩。 我们对成绩按分数进行排序就可以得到他的名次。
**2、zset有序集合的常用操作命令：**
```sql
zadd [key] [score] [value] 向指定key的集合中增加元素
zrange [key] [start_index] [end_index] 获取下标范围内的元素列表，按score 排序输出
zrevrange [key] [start_index] [end_index] 获取范围内的元素列表 ，按score排序 逆序输出
zcard [key] 获取集合列表的元素个数
zrank [key] [value] 获取元素再集合中的排名
zrangebyscore [key] [score1] [score2] 输出score范围内的元素列表
zrem [key] [value] 删除元素
zscore [key] [value] 获取元素的score
```
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#### 总结
本文很多概念都一带而过了，只是给大家粗略的讲述一下Redis五种基础数据结构和应用场景，旨在给小伙伴们一个面试备题的方向，后续会持续输出Redis方面的文章，欢迎关注，咱们一起学习拿offer。
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