Redis 的基本特性和 5 个常用数据结构

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1. 基本特性

  • 速度快

    • 基于 C 语言开发，源码短小精悍
    • 数据存在内存中
    • 单线程（高性能，因为 Redis 一次只会运行一条命令，应避免在生产环境使用比较耗时的命令。）

  • 支持数据持久化，异步保存到磁盘

  • 丰富的数据结构（key-value）：string、list、hash、set、zset

  • 多语言客户端

  • 功能丰富：发布订阅；Lua 脚本；等

  • 简单

    • 核心代码量小
    • 不依赖外部库
    • 单线程模型

  • 支持主从复制

  • 原生高可用和分布式解决方案

    • Redis-Sentinel 高可用 v2.8+
    • Redis-Cluster 分布式 v3.0+

2. 常用数据结构

下面是一些通用的 API（不依赖具体数据类型）：

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# 按照规则遍历所有 key
# ⚠️ 注意：生产环境禁用，可以用 scan 替代，或只在从节点执行
> keys [patern]
> scan cursor [MATCH pattern] [COUNT count]

# 返回 key 的数据类型
> type key

# 检查 key 是否存在
> exists key [key ...]

# 删除
> del key [key ...]

# 统计 key 的数量
# 时间复杂度 O(1)，通过内部计数器使用
> dbsize

# 设置过期时间（单位：秒），到期后自动删除
> expire key seconds

# 查看 key 的剩余过期时间
# > 0 剩余时间
# -1 key 存在，但没有设置过期时间
# -2 key 过期后被自动删除
> ttl key

# 去除 key 的过期时间
> persist key

2.1. sting 字符串

2.1.1. 结构
  • key
  • value
2.1.2. 场景
  • 缓存
  • 计数器
  • 分布式锁
  • ……
2.1.3. 专有 API
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# key 不管是否存在，都设置：存在则更新，不存在则新增
> set key value

# key 不存在才设置 <==> 新增
> setnx key value

# key 存在才设置 <==> 更新
> set key value xx

# 获取指定 key 的 value
> get key

# 批量设置
> mset key value [key value ...]

# 批量获取
> mget key [ key ...]

# 获取字符串长度
> strlen key

子串

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# 追加子串
# 返回追加成功的字符串长度
> append key value

# 获取子串
> getrange key start end

# 覆盖子串
> setrange key offset value

计数器

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# 递增
# 不能超过 Long.Max 9223372036854775807
> incr key
> incrby key increment

# 递减
# 不能低于 Long.Min -9223372036854775808
> decr key
> decrby key decrement

2.2. hash 哈希

2.2.1. 结构

  • key

  • value

    • field 不能相同

    • value 可以相同

2.2.3. 专有 API

基本操作

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# 为 key 增加一个键值对
# field 存在则修改，不存在，则新增
> hset key field value

# field 不存在才设置 <==> 新增
> hsetnx key field value

# 为 key 增加多个键值对
> hmset key field value [field value ...]

# 删除 key 中指定的键
> hdel key field [field ...]

# 递增
> hincrby key field increment
> hincrbyfloat key field increment

查询

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# 获取 key 的一个键的值
> hget key field

# 获取 key 的多个键的值
> hmget key field [field ...]

# 获取 key 的所有 field 和 value
> hgetall key

# 返回所有 field
> hkeys key

# 返回所有 value
> hvals key

# 判断 hash 中的一个 field 是否存在
> hexists key field

# 判断 hash 中所有 field 的数量
> hlen key

2.3. list 列表

2.3.1. 特点
  • 有序
  • 可重复
  • 左右两端插入、弹出
2.3.2. 场景

  • Stack 栈 lpush + lpop

  • Queue 队列 lpush + rpop

  • Capped Collection 有限队列集合（固定数量） lpush + ltrim

  • Message Queue 消息队列 lpush + brpop

2.3.3. 专有 API

增（入）

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# 从列表左边添加
> lpush key value [value ...]

# 从列表右边添加
> rpush key value [value ...]

# 在列表元素 pivot 的前面或后面插入一个新元素
> linsert key BEFORE|AFTER pivot newValue

删（出）

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# 从列表左边弹出一个 value
> lpop key

# 从列表右边弹出一个 value
> rpop key

# 删除所有 value 相等的项
> lrem key count value
# count = 0 删除所有 value 相等的项
# count > 0 从左到右，删除最多 count 个 value 相等的项
# count < 0 从右到左，删除最多 Math.abs(count) 个 value 相等的项

# 按照索引范围修剪列表
> ltrim key start stop

改

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# 修改指定下标的元素
> lset key index newValue

查

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# 获取指定索引范围的所有项（包含 stop 的项）
> lrange key start stop

# 查询一个 key 下的所有项
> lrange key 0 -1

# 获取指定下标的项
> lindex key index

# 获取列表长度
> llen key

其它

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# 移出并获取列表的第一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止
# timeout 单位：秒

# lpop 的阻塞版本
> blpop key [key ...] timeout

# rpop 的阻塞版本
> brpop key [key ...] timeout

2.4. set 集合

2.4.1. 特点
  • 无序
  • 不可以重复
  • 集合之间的操作
2.4.2. 场景

  • Tagging 标签化 sadd

  • Random Item 随机元素 srandmember 或 spop

  • Social Graph 社交图谱 sadd + sinter

2.4.3. 专有 API
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# 添加元素到集合中（重复的元素会被忽略）
> sadd key member [member ...]

# 从集合中删除元素
> srem key member [member ...]

# 计算集合中元素个数
> scard key

# 检查集合中是否存在指定的元素
> sismember key member

# 从集合中随机取出 count 个元素
# 不会破坏集合
> srandmember key [count]

#从集合中随机弹出 count 个元素
#会破坏集合（元素的顺序）
> spop key [count]

# 取出集合中所有元素
> smembers key
# 注意：1. 获取到的元素是无序的；2. 元素较多时会阻塞其它操作
# 替代：sscan ?

集合间

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# 获取一个集合与其它集合的差集
> sdiff key [key ...]

# 获取一个集合与其它集合的交集
> sinter key [key ...]

# 获取一个集合与其它集合的并集
> sunion key [key ...]

2.5. zset 有序集合

2.5.1. 特点
  • 有序
  • 不可以重复
  • 元素多一个 score 用于排序
2.5.2. 场景
  • 排行榜
2.5.3. 专有 API

基本操作

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# 添加元素
# score 可重复，member 不可以重复
> zadd key score member [score member ...]

# 删除元素
> zrem key member [member ...]

# 增加或减少元素的分数（score）
# increment 传负数表示减少
> zincrby key increment member

# 返回元素总个数
> zcard key

排名和分数

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# 返回元素分数（score）
> zscore key member

# 获取元素的升序（score 从小到大）排名
> zrank key member

# 获取元素的降序（score 从大到小）排名
> zrevrank key member

# 获取指定分数间的成员数量
> zcount

根据范围获取元素

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# 获取指定索引范围内的升序（score 从小到大）元素[分数]
# star 0 第一条；stop -1 最后一条
zrange key start stop [withscores]

# 获取指定索引范围内的降序（score 从大到小）元素[分数]
zrevrange key start stop [withscores]

# 返回指定分数（score）范围内的升序元素[分数]
> zrangebyscore key min max [withscores]

# 返回指定分数（score）范围内的降序元素[分数]
> zrevrangebyscore key max min [withscores]

根据范围移除元素

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# 删除指定排名范围内的元素
> zremrangebyrank key start stop

# 删除指定分数范围内的元素
> zremrangebyscore key min max