Redis-数据结构与高性能原理

2021/10/4 19:11:07

本文主要是介绍Redis-数据结构与高性能原理,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!

数据结构

字符串String

常用操作

//存入字符串键值对 SET key value //批量存储字符串键值对 MSET key value [key value ...] //存入一个不存在的字符串键值对 SETNX key value //获取一个字符串键值 GET key //批量获取字符串键值 MGET key [key ...] //删除一个键 DEL key [key ...] //设置一个键的过期时间(秒) EXPIRE key seconds 原子加减 //将key中存储的数字值加1 INCR key //将key中存储的数字值减1 DECR key //将key所存储的值加上increment INCRBY key increment //将key所存储的值减去decrement DECRBY key decrement

应用场景

  • 单值缓存
SET key value GET key
  • 对象缓存
SET user:1 value(json格式数据) MSET user:1:name zhuge user:1:balance 1888 MGET user:1:name user:1:balance
  • 分布式锁
//返回1代表获取锁成功 SETNX product:10001 true //返回0代表获取锁失败 SETNX product:10001 true //...... 执行业务操作 释放锁 DEL product:10001 //防止程序意外终止导致死锁 SET product:10001 true ex 10 nx
  • 计数器
INCR article:readcount:{} GET article:readcount:{}
  • Web集群session共享
Spring session + redis实现session共享
  • 分布式系统全局序列号
INCRY orderId 1000

哈希Hash

常用操作

//存储一个哈希表key的键值 HSET key field value //存储一个不存在的哈希表key的键值 GSETNX key field value //在一个哈希表key中存储多个键值对 HMSET key field value [field value ...] //获取哈希表key对应的field键值 HGET key field //批量获取哈希表key中多个field键值 HMGET key field [field ...] //删除哈希表key中的field键值 HDEL key field [field ...] //返回哈希表key中的field的数量 HLEN key //返回哈希表key中的所有的键值 HGETALL key //为哈希表key中field键的值加上增量increment HINCRBY key field increment

应用场景

  • 电商购物车
    • 以用户id为key
    • 以商品id为field
    • 商品数量为value
  • 购物车操作
    • 添加商品
hset cart:1001 1088 1
    • 增加数量
hincrby cart:1001 1088 1
    • 商品总数
hlen cart:1001
    • 删除商品
hdel cart:1001 1088
    • 获取购物车所有商品
hgetall cart:1001

优缺点

  • 优点
    • 同类数据归类整合存储,方便数据管理
    • 相比string操作消耗内存与cpu更小
    • 相比string存储更节省空间
  • 缺点
    • 过期功能不能使用在field上,只能用在key上
    • Redis集群架构下不适合大规模使用

列表List

常用操作

//将一个或多个值value插入到key列表的表头(最左边) LPUSH key value [value ...] //将一个或多个值value插入到key列表的表尾(最右边) RPUSH key value [value ...] //移除并返回key列表的头元素 LPOP key //移除并返回key列表的尾元素 RPOP key //返回列表key中指定区间内的元素,区间以偏移量start和stop指定 LRANGE key start stop //从key列表表头弹出一个元素,若列表中没有元素,阻塞等待timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待 BLPOP key [key ...] timeout //从key列表表尾弹出一个元素,若列表中没有元素,阻塞等待timeout秒,如果timeout=0,一 直阻塞等待 BRPOP key [key ...] timeout

常用数据结构

  • Stack = LPUSH + LPOP = FILO
  • Queue = LPUSH + RPOP = FIFO
  • Blocking MQ = LPUSH + BRPOP

应用场景

  • 微博、微信公众号信息流

集合Set

常用操作

//往集合key中存入元素,元素存在则忽略,若key不存在则新建 SADD key member [member ...] //从集合key中删除元素 SREM key member [member ...] //获取集合key中所有元素 SMEMBERS key //获取集合key的元素个数 SCARD key //判断member元素是否存在与集合key中 SISMEMBER key member //从集合key中选出count个元素,元素不从key中删除 SRANDMEMBER key [count] //从集合key中选出count个元素,元素从key中删除 SPOP key [count]

运算操作

//交集运算 SINTER key [key ...] //将交集结果存入新集合destination中 SINTERSTORE destination key [key ...] //并集运算 SUNION key [key ...] //将并集结果存入新集合destination中 SUNIONSTORE destination key [key ...] //差集运算 SDIFF key [key ...] //将差集结果存入新集合destination中 SDIFFSTORE desination key [key ...]

应用场景

  • 点击参与抽奖加入集合
SADD key {userID}
  • 查看参与抽奖所有用户
SMEMBERS key
  • 抽取count名中将者
SRANDMEMEBER key [count]/SPOP key [count]
  • 微信、微博点赞、收藏、标签

有序集合Zset

常用操作

//往有序集合key中加入带分值元素 ZADD key score member [[score member] ...] //从有序集合key中删除元素 ZREM key member [member ...] //返回有序集合key中元素member的分值 ZSCORE key member //为有序集合key中元素member的分值加上increment ZINCRBY key increment member //返回有序集合key中元素个数 ZCARD key //正序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素 ZRANGE key start stop [WITHSCORES] //倒序获取有序集合key从start下标到stop下标的元素 ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]

集合操作

//并集计算 ZUNIONSTORE destkey numeys key [key ...] //交集计算 ZINTERSTORE destkey numbers key [key ...]

应用场景

  • 实现排行榜
    • 点击新闻
ZINCRBY ...
    • 当日排行前十
ZREVRANGE ...
    • 搜索榜单
ZUNIONSTORE ...
    • 七日排行前十
ZREVRANGE ...

高性能原理

Redis是单线程吗?

Redis单线程是指Redis的网络IO和键值对读写是由一个线程来完成的,这也是Redis对外提供键值服务的主要流程。但Redis的其他功能,比如持久化,异步删除、集群数据同步等,其实是由额外的线程执行的。

Redis单线程为什么还能这么快?

因为它所有的数据都在内存中,所有的运算都是内存级别的运算,而且单线程避免了多线程的切换性能损耗问题,正因为Redis是单线程,所以要小心使用Redis指令,对于那些耗时的指令,一定要谨慎使用,一不小心可能就会导致Redis卡顿。

Redis单线程如何处理那么多的并发客户端连接?

Redis的IO多路复用:redis利用epoll开实现IO多路复用,将连接信息和事件放到队列中,依次放到文件事件分派器,事件分派器将事件分发给事件处理器。

这篇关于Redis-数据结构与高性能原理的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!


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