Redis应用场景(转)

(来源:http://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2012/09/04/2670972.html)

Redis常用数据类型

Redis最为常用的数据类型主要有以下五种:

  • String
  • Hash
  • List
  • Set
  • Sorted set

在具体描述这几种数据类型之前,我们先通过一张图了解下Redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的:

Redis应用场景(转)Redis应用场景(转)

首先Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value,redisObject最主要的信息如上图所示:type代表一个value对象具体是何种数据类型,encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式,比如:type=string代表value存储的是一个普通字符串,那么对应的encoding可以是raw或者是int,如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的,当然前提是这个字符串本身可以用数值表示,比如:"123" "456"这样的字符串。

这里需要特殊说明一下vm字段,只有打开了Redis的虚拟内存功能,此字段才会真正的分配内存,该功能默认是关闭状态的,该功能会在后面具体描述。通过上图我们可以发现Redis使用redisObject来表示所有的key/value数据是比较浪费内存的,当然这些内存管理成本的付出主要也是为了给Redis不同数据类型提供一个统一的管理接口,实际作者也提供了多种方法帮助我们尽量节省内存使用,我们随后会具体讨论。

下面我们先来逐一的分析下这五种数据类型的使用和内部实现方式:

  • String

    常用命令:

    set,get,decr,incr,mget 等。

    应用场景:

    String是最常用的一种数据类型,普通的key/value存储都可以归为此类,这里就不所做解释了。

    实现方式:

    String在redis内部存储默认就是一个字符串,被redisObject所引用,当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算,此时redisObject的encoding字段为int。

  • Hash

    常用命令:

    hget,hset,hgetall 等。

    应用场景:

    我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景,比如我们要存储一个用户信息对象数据,包含以下信息:

    用户ID为查找的key,存储的value用户对象包含姓名,年龄,生日等信息,如果用普通的key/value结构来存储,主要有以下2种存储方式:

    Redis应用场景(转)

    第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储,这种方式的缺点是,增加了序列化/反序列化的开销,并且在需要修改其中一项信息时,需要把整个对象取回,并且修改操作需要对并发进行保护,引入CAS等复杂问题。

    Redis应用场景(转)

    第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿,用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值,虽然省去了序列化开销和并发问题,但是用户ID为重复存储,如果存在大量这样的数据,内存浪费还是非常可观的。

    那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题,Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap,并提供了直接存取这个Map成员的接口,如下图:

    Redis应用场景(转)

    也就是说,Key仍然是用户ID, value是一个Map,这个Map的key是成员的属性名,value是属性值,这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了,既不需要重复存储数据,也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。

    这里同时需要注意,Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多,那么涉及到遍历整个内部Map的操作,由于Redis单线程模型的缘故,这个遍历操作可能会比较耗时,而另其它客户端的请求完全不响应,这点需要格外注意。

    实现方式:

    上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap,实际这里会有2种不同实现,这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储,而不会采用真正的HashMap结构,对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。

  • List

    常用命令:

    lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。

    应用场景:

    Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一,比如twitter的关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现,比较好理解,这里不再重复。

    实现方式:

    Redis list的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销,Redis内部的很多实现,包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

  • Set

    常用命令:

    sadd,spop,smembers,sunion 等。

    应用场景:

    Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的。

    实现方式:

    set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap,实际就是通过计算hash的方式来快速排重的,这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

Sorted set

常用命令:

zadd,zrange,zrem,zcard等

使用场景:

Redis sorted set的使用场景与set类似,区别是set不是自动有序的,而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序,并且是插入有序的,即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表,那么可以选择sorted set数据结构,比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储,这样获取时就是自动按时间排好序的。

实现方式:

Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序,HashMap里放的是成员到score的映射,而跳跃表里存放的是所有的成员,排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率,并且在实现上比较简单。
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