1. Redis介紹

Redis 是一個高性能的鍵值存儲系統，支持多種數據結構。

包含五種基本類型 String（字元串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）、Zset（有序集合），和三種特殊類型 Geo（地理位置）、HyperLogLog（基數統計）、Bitmaps（點陣圖）。

每種數據結構都是為瞭解決特定問題而設計的，適用不同的場景。想要用好Redis，必須瞭解底層實現原理和使用技巧，同時結合具體的業務場景和需求進行選擇和使用。無論是工作還是面試中，這些必備的知識。

下麵就詳細介紹一下每種數據類型的使用方式、實現原理和適用場景。

2. String（字元串）

String（字元串）是Redis中最基本的數據結構之一，它可以存儲任意類型的數據，包括數字、文本、序列化的對象等。Redis中的字元串最大可以存儲512MB的數據。

使用方式

字元串類型的操作是最基本的，包括設置值、獲取值、修改值、追加值等。字元串類型支持的操作包括：

應用場景

• 緩存：將計算結果、資料庫查詢結果或者配置數據存儲在Redis中，可以提高應用的響應速度和吞吐量。
• 計數器：使用Redis的自增和自減操作，實現簡單的計數器功能，如網站的訪問次數統計
• 限流：使用Redis的incr和expire命令，實現固定視窗演算法的流量控制，防止系統過載。
• 分散式鎖：使用SETNX操作實現分散式鎖，保證同一時刻只有一個線程訪問臨界資源。
• 會話管理：將用戶會話信息存儲在Redis中，可以實現分散式Session。

內部編碼

Redis字元串的內部編碼有三種：

1. int編碼：當字元串長度小於等於12位元組並且字元串可以表示為整數時，Redis會使用int編碼。這樣可以節省記憶體，並且在執行一些命令時可以直接進行數值計算。
2. embstr編碼：當字元串長度小於等於39位元組時，Redis會使用embstr編碼。這種編碼方式會將字元串和存儲它的結構體一起分配在記憶體中，這樣可以減少記憶體碎片和結構體的開銷。
3. raw編碼：當字元串長度大於39位元組或者字元串不能表示為整數時，Redis會使用raw編碼。這種編碼方式直接將字元串存儲在一個結構體中，沒有進行任何優化。

3. Hash（哈希）

使用方式

哈希類型是一種鍵值對的集合，其中鍵值對的值可以是字元串、列表或者其他哈希類型。哈希類型支持的操作包括：

應用場景

• 存儲對象：將對象的屬性和屬性值存儲在哈希類型中，可以很方便地進行查詢和更新操作，比如常見的用戶信息就適合使用哈希類型存儲。

內部編碼

Redis哈希類型的內部編碼有兩種：

1. ziplist（壓縮列表）：當Hash類型的元素比較少，且元素的大小比較小（小於64位元組）時，Redis採用ziplist作為Hash類型的內部編碼。ziplist是一種緊湊的、壓縮的列表結構，可以節省記憶體空間。但是，ziplist只能進行線性查找，不支持快速的隨機訪問。
2. hashtable（字典）：當Hash類型的元素比較多，或者元素的大小比較大（大於64位元組）時，Redis採用hashtable作為Hash類型的內部編碼。hashtable是一種基於鏈表的哈希表結構，可以快速地進行隨機訪問。但是，hashtable需要占用更多的記憶體空間。

4. List（列表）

使用方式

Redis List類型是一個有序的字元串列表，支持在列表的頭部或尾部添加元素，也支持在列表任意位置插入或刪除元素。支持的操作包括：

使用場景

Redis List類型由於支持在列表的頭部或尾部添加元素，也支持在列表任意位置插入或刪除元素，因此非常適合以下場景：

• 消息隊列：Redis List類型常被用作輕量級的消息隊列，生產者將消息插入隊列尾部，消費者從隊列頭部彈出消息進行處理，可以使用LPUSH、RPUSH、BLPOP、BRPOP等命令實現。
• 時間序列：使用Redis的LPUSH和RPUSH命令，將時間序列的數據按照時間順序添加到列表的頭部或尾部，然後使用LRANGE命令，查詢一段時間範圍內的數據，實現時間序列的查詢。
• 排行榜：Redis List類型可以用於實現排行榜功能，將每個用戶的得分作為元素值插入到列表中，使用LINSERT、LREM、LINDEX等命令進行排名操作，使用LRANGE命令查詢排名前幾的用戶，可以使用LPUSH、LINSERT、LREM、LINDEX、LRANGE等命令實現。
• 計數器：Redis List類型可以將每個元素視為計數器的值，可以使用LPUSH、RPUSH、LINDEX、LREM等命令實現。
• 最近訪問記錄：Redis List類型可以用於記錄最近訪問的記錄，將最新的訪問記錄插入列表頭部，當列表長度超過設定的值時，使用LTRIM命令刪除最舊的記錄，可以使用LPUSH、LINDEX、LTRIM等命令實現。

內部編碼

Redis List類型內部編碼有兩種，分別是ziplist和linkedlist。

• ziplist

ziplist是一種特殊的編碼方式，它可以將小數據量的列表存儲在一個連續的記憶體塊中，節省了記憶體空間，同時還可以提高存取效率。

ziplist編碼的列表最大長度為2^16-1個元素，每個元素可以是字元串類型、整數類型或浮點數類型。在ziplist中，每個元素都被存儲為一個位元組數組，並包含一個首碼和一個尾碼，用於標識該元素的類型和長度。

• linkedlist

linkedlist是一種常規的雙向鏈表結構，它可以存儲任意長度的列表，並且支持高效的插入和刪除操作。在linkedlist中，每個節點都包含了一個指向前一個節點和後一個節點的指針，以及一個存儲元素數據的指針。

linkedlist適用於存儲大數量的列表，它沒有像ziplist那樣的記憶體限制，但是會占用更多的記憶體空間。

5. Set（集合）

使用方式

Redis Set（集合）是一個無序的字元串集合，其中每個元素都是唯一的，不允許重覆。Redis Set類型支持的操作包括：

使用場景

Redis Set類型的使用場景包括：

• 標簽系統：使用Set類型存儲每個標簽對應的對象列表，以便快速查找包含特定標簽的對象。可以使用SADD、SREM、SISMEMBER、SMEMBERS等命令實現。
• 好友關係：將每個用戶的好友列表作為一個集合，可以使用SADD、SREM、SISMEMBER、SDIFF、SINTER、SUNION等命令實現。
• 共同好友：使用SINTER命令計算出兩個用戶的共同好友，可以使用SADD、SINTER、SUNION等命令實現。
• 排名系統：將每個用戶的得分作為元素值插入到集合中，使用ZADD、ZREM、ZRANK、ZSCORE等命令進行排名操作，使用ZREVRANGE命令查詢排名前幾的用戶，可以使用ZADD、ZREM、ZRANK、ZSCORE、ZREVRANGE等命令實現。
• 訂閱關係：使用Set類型存儲用戶訂閱的內容，以便快速獲取用戶訂閱的內容。

總的來說，Set類型適用於需要存儲一組不重覆的數據，並支持集合操作的場景。

內部編碼

Redis Set類型的內部編碼有兩種：

1. intset（整數集合）：當Set類型只包含整數類型的數據，並且元素數量較少（小於512個）時，Redis會使用intset作為Set類型的內部編碼。intset是一種緊湊的、壓縮的整數集合結構，可以節省記憶體空間，並且支持快速的查找、插入和刪除操作。在intset中，所有元素都按照從小到大的順序排列，並且可以使用不同的編碼方式（16位、32位、64位）存儲不同大小範圍內的整數。
2. hashtable（字典）：當Set類型包含字元串類型或者元素數量較多時，Redis會使用hashtable作為Set類型的內部編碼。hashtable是一種基於鏈表的哈希表結構，可以快速地進行隨機訪問、插入和刪除操作。在hashtable中，每個元素都被存儲為一個字元串，並且使用哈希函數將字元串映射到一個桶中，然後在桶中進行查找、插入和刪除操作。

在實際使用中，當Set類型的元素全部為整數類型時，建議使用intset編碼；而當Set類型的元素包含非整數類型時，才使用hashtable編碼。

6. Zset（有序集合）

使用方式

Redis中的Zset（有序集合）是一個鍵值對集合，其中每個元素都關聯一個分值（score），通過分值進行排序，可以看作是一個字典（dict）和一個跳躍列表（skip list）的混合體，它可以存儲多個相同的元素，但每個元素必須有一個唯一的score值。

支持的操作包括：

使用場景

Redis Zset是一種有序集合，其使用場景主要包括以下幾個方面：

• 排行榜：使用Zset類型可以實現排行榜功能，將每個用戶的得分作為元素值插入到集合中，使用ZADD、ZINCRBY、ZREM等命令進行排名操作，使用ZRANGE、ZREVRANGE命令查詢排名前幾的用戶。
• 最近訪問記錄：使用Zset類型可以用於記錄最近訪問的記錄，將最新的訪問記錄插入集合中，使用ZREMRANGEBYRANK命令刪除最舊的記錄，使用ZRANGE命令查詢最近訪問的記錄。
• 計數器：Redis Zset可以用於實現計數器功能，比如統計某個頁面的訪問次數、統計某個廣告的點擊量等。將頁面ID或廣告ID作為成員(member)存儲在Zset中，以訪問次數或點擊量作為分數(score)存儲。
• 好友關係：Redis Zset可以用於存儲用戶之間的關註關係以及用戶之間的互動，比如點贊、評論等。可以將用戶ID作為成員(member)存儲在Zset中，將時間戳或者其他標識作為分數(score)存儲，以此記錄用戶之間的互動情況。

內部編碼

Redis Zset的內部編碼有兩種：

1. ziplist編碼：當Zset中元素個數小於128個，並且所有元素的長度都小於64位元組時，Redis會使用ziplist編碼存儲Zset。這種編碼方式可以節省記憶體空間，並且可以提高存取效率，但是不支持隨機訪問和範圍查詢。
2. skiplist編碼：當Zset中元素個數大於等於128個，或者有一個元素的長度大於64位元組時，Redis會使用skiplist編碼存儲Zset。這種編碼方式支持高效的隨機訪問和範圍查詢，但是需要占用更多的記憶體空間。

7. Geo（地理位置）

使用方式

Redis Geo（地理位置）是一個鍵值對集合，其中每個元素都包含一個經度和緯度，可以用於存儲地理位置信息並支持基於位置的搜索。Redis Geo支持的操作包括：

Redis Geo類型適用於需要存儲地理位置信息並支持基於位置的搜索的場景，比如附近的人、附近的商家等。

使用場景

Redis Geo類型的使用場景如下：

1. 位置服務：用於存儲地理位置信息，如餐廳、商店、機場、醫院等的經緯度信息，可以通過 Geo 庫提供的命令查詢指定範圍內的所有商家信息。
2. 車輛監控：用於車輛位置跟蹤和監控，可以將車輛的經緯度信息存儲在 Redis 中，並通過 Geo 庫提供的命令查詢車輛的位置，以及在指定半徑內的其他車輛信息。
3. 物流配送：用於存儲配送員的位置信息，以及需要配送的訂單信息的經緯度信息，可以通過 Geo 庫提供的命令查詢配送員在指定範圍內的訂單信息，以提高配送效率。
4. 電商推薦：用於存儲用戶的位置信息，以及商家和商品的經緯度信息，可以通過 Geo 庫提供的命令查詢指定範圍內的商家和商品信息，以提供更加精準的推薦服務。
5. 游戲地圖：用於存儲游戲地圖的位置信息和玩家的位置信息，可以通過 Geo 庫提供的命令查詢玩家在游戲地圖上的位置，以及在指定半徑內的其他玩家信息，以提供更加豐富的游戲體驗。
6. 社交應用：用於存儲用戶的位置信息，以及附近的其他用戶的位置信息，可以通過 Geo 庫提供的命令查詢指定範圍內的用戶信息，以提供更加精準的社交服務。

內部編碼

Redis Geo類型內部使用zset來存儲地理位置信息，其中元素的score值為經度，member值為經緯度組合的字元串。在使用GEORADIUS和GEORADIUSBYMEMBER命令搜索元素時，Redis會構建一個跳躍表，以實現高效的搜索。

8. HyperLogLog（基數統計）

使用方式

Redis HyperLogLog（基數統計）是一種基於概率統計的數據結構，用於估計大型數據集合的基數（不重覆元素的數量），以及對多個集合進行並、交運算等。HyperLogLog的優點是可以使用極少的記憶體空間，同時可以保證較高的準確性。

每個 HyperLogLog 鍵只需要花費 12 KB 記憶體，就可以計算接近 2^64 個不同元素的基數。

使用場景

HyperLogLog的使用場景主要包括以下幾個方面：

• 用戶去重：使用HyperLogLog可以對海量的用戶數據進行去重，快速地統計出不重覆的用戶數量。
• 網站UV統計：使用HyperLogLog可以對網站的訪問日誌進行分析，統計出每天、每周、每月的獨立訪客數量。
• 廣告點擊統計：使用HyperLogLog可以對廣告的點擊數據進行分析，統計出獨立點擊用戶的數量，以及對多個廣告進行並、交運算等。
• 資料庫查詢優化：使用HyperLogLog可以對資料庫中的數據進行去重，減少查詢的數據量，提高查詢效率。
• 分散式計算：使用HyperLogLog可以在分散式系統中對數據進行去重、並、交等操作，以支持分散式計算。

使用HyperLogLog可以大大減少記憶體占用和計算時間，是處理大數據量去重計數的有效工具。

內部編碼

Redis HyperLogLog類型的內部編碼使用的"稀疏矩陣"和”稠密矩陣“。

當計數較少時，採用”稀疏矩陣“，其中絕大部分元素都是0。計數增多後，超過閾值後，會轉換成”稠密矩陣“。

9. Bitmaps（點陣圖）

使用方式

Redis Bitmaps（點陣圖）是一種緊湊的數據結構，可以用於表示一個只有0和1的數組。點陣圖可以用於高效地存儲大規模的布爾值，以及進行位運算、點陣圖圖形化等操作。Redis Bitmaps支持的操作包括：

使用場景

Redis Bitmaps適用於需要高效地存儲大規模的布爾值，併進行位運算、統計等操作的場景。比如：

• 統計線上用戶數：使用Bitmaps類型來表示用戶的線上狀態，例如一個bit位表示一個用戶，當用戶登錄時將對應的bit位置為1，當用戶退出時將其位置為0。這樣可以非常方便地進行線上用戶的統計。
• 黑白名單統計：在網路安全中，可以使用點陣圖記錄IP地址的訪問情況、黑白名單等信息。
• 統計用戶訪問行為：例如將每個頁面或功能點表示為一個bit位，用戶訪問時將對應的bit位置為1，未訪問則為0。這樣就可以方便地統計用戶的訪問習慣，瞭解用戶對產品的喜好和熱點等信息。
• 布隆過濾器：這是最常用的場景，布隆過濾器是一種用於快速判斷某個元素是否在集合中的演算法，在大數據量場景下其效率非常高。Redis的Bitmaps類型可以用來實現布隆過濾器，節約存儲空間，並提高查詢效率。

內部編碼

Redis Bitmaps類型的內部編碼使用了一種稱為“壓縮點陣圖”的數據結構。它通過使用兩個數組來存儲點陣圖數據：一個存儲實際位的值，另一個存儲每個位元組中1的個數。這種編碼方式可以大大壓縮點陣圖數據的大小。