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redis数据类型

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1、对象的类型与编码

  Redis使用前面说的五大数据类型来表示键和值,每次在Redis数据库中创建一个键值对时,至少会创建两个对象,一个是键对象,一个是值对象,而Redis中的每个对象都是由 redisObject 结构来表示:

typedef struct redisObject{
     //类型
     unsigned type:4;
     //编码
     unsigned encoding:4;
     //指向底层数据结构的指针
     void *ptr;
     //引用计数
     int refcount;
     //记录最后一次被程序访问的时间
     unsigned lru:22;
 
}robj

①、type属性

  对象的type属性记录了对象的类型,这个类型就是前面讲的五大数据类型:

  可以通过如下命令来判断对象类型:

type key

  注意:在Redis中,键总是一个字符串对象,而值可以是字符串、列表、集合等对象,所以我们通常说的键为字符串键,表示的是这个键对应的值为字符串对象,我们说一个键为集合键时,表示的是这个键对应的值为集合对象。

②、encoding 属性和 *prt 指针

  对象的 prt 指针指向对象底层的数据结构,而数据结构由 encoding 属性来决定。

  而每种类型的对象都至少使用了两种不同的编码:

  可以通过如下命令查看值对象的编码:

OBJECT ENCODING key

  比如 string 类型:

2、字符串对象

  字符串是Redis最基本的数据类型,不仅所有key都是字符串类型,其它几种数据类型构成的元素也是字符串。注意字符串的长度不能超过512M。

  ①、编码

  字符串对象的编码可以是int,raw或者embstr。

  1、int 编码:保存的是可以用 long 类型表示的整数值。

  2、raw 编码:保存长度大于44字节的字符串。

  3、embstr 编码:保存长度小于44字节的字符串。

  由上可以看出,int 编码是用来保存整数值,raw编码是用来保存长字符串,而embstr是用来保存短字符串。其实 embstr 编码是专门用来保存短字符串的一种优化编码,raw 和 embstr 的区别:

  embstr与raw都使用redisObject和sds保存数据,区别在于,embstr的使用只分配一次内存空间(因此redisObject和sds是连续的),而raw需要分配两次内存空间(分别为redisObject和sds分配空间)。因此与raw相比,embstr的好处在于创建时少分配一次空间,删除时少释放一次空间,以及对象的所有数据连在一起,寻找方便。而embstr的坏处也很明显,如果字符串的长度增加需要重新分配内存时,整个redisObject和sds都需要重新分配空间,因此redis中的embstr实现为只读。

  ps:Redis中对于浮点数类型也是作为字符串保存的,在需要的时候再将其转换成浮点数类型。

  ②、编码的转换

  当 int 编码保存的值不再是整数,或大小超过了long的范围时,自动转化为raw。

  对于 embstr 编码,由于 Redis 没有对其编写任何的修改程序(embstr 是只读的),在对embstr对象进行修改时,都会先转化为raw再进行修改,因此,只要是修改embstr对象,修改后的对象一定是raw的,无论是否达到了44个字节。

3、列表对象

  list 列表,它是简单的字符串列表,按照插入顺序排序,你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边),它的底层实际上是个链表结构。

  ①、编码

  列表对象的编码可以是 ziplist(压缩列表) 和 linkedlist(双端链表)。

  比如我们执行以下命令,创建一个 key = ‘numbers',value = ‘1 three 5' 的三个值的列表。

rpush numbers 1 "three" 5

  ziplist 编码表示如下:

  linkedlist表示如下:

  ②、编码转换

  当同时满足下面两个条件时,使用ziplist(压缩列表)编码:

  1、列表保存元素个数小于512个

  2、每个元素长度小于64字节

  不能满足这两个条件的时候使用 linkedlist 编码。

  上面两个条件可以在redis.conf 配置文件中的 list-max-ziplist-value选项和 list-max-ziplist-entries 选项进行配置。

4、哈希对象

  哈希对象的键是一个字符串类型,值是一个键值对集合。

  ①、编码

  哈希对象的编码可以是 ziplist 或者 hashtable。

  当使用ziplist,也就是压缩列表作为底层实现时,新增的键值对是保存到压缩列表的表尾。比如执行以下命令:

hset profile name "Tom"
hset profile age 25
hset profile career "Programmer"

  如果使用ziplist,profile 存储如下:

  当使用 hashtable 编码时,上面命令存储如下:

  hashtable 编码的哈希表对象底层使用字典数据结构,哈希对象中的每个键值对都使用一个字典键值对。

  在前面介绍压缩列表时,我们介绍过压缩列表是Redis为了节省内存而开发的,是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构,相对于字典数据结构,压缩列表用于元素个数少、元素长度小的场景。其优势在于集中存储,节省空间。

  ②、编码转换

  和上面列表对象使用 ziplist 编码一样,当同时满足下面两个条件时,使用ziplist(压缩列表)编码:

  1、列表保存元素个数小于512个

  2、每个元素长度小于64字节

  不能满足这两个条件的时候使用 hashtable 编码。第一个条件可以通过配置文件中的 set-max-intset-entries 进行修改。

5、集合对象

 集合对象 set 是 string 类型(整数也会转换成string类型进行存储)的无序集合。注意集合和列表的区别:集合中的元素是无序的,因此不能通过索引来操作元素;集合中的元素不能有重复。

  ①、编码

  集合对象的编码可以是 intset 或者 hashtable。

  intset 编码的集合对象使用整数集合作为底层实现,集合对象包含的所有元素都被保存在整数集合中。

  hashtable 编码的集合对象使用 字典作为底层实现,字典的每个键都是一个字符串对象,这里的每个字符串对象就是一个集合中的元素,而字典的值则全部设置为 null。这里可以类比Java集合中HashSet 集合的实现,HashSet 集合是由 HashMap 来实现的,集合中的元素就是 HashMap 的key,而 HashMap 的值都设为 null。

SADD numbers 1 3 5

SADD Dfruits "apple" "banana" "cherry"

  ②、编码转换

  当集合同时满足以下两个条件时,使用 intset 编码:

  1、集合对象中所有元素都是整数

  2、集合对象所有元素数量不超过512

  不能满足这两个条件的就使用 hashtable 编码。第二个条件可以通过配置文件的 set-max-intset-entries 进行配置。

6、有序集合对象

  和上面的集合对象相比,有序集合对象是有序的。与列表使用索引下标作为排序依据不同,有序集合为每个元素设置一个分数(score)作为排序依据。

  ①、编码

  有序集合的编码可以是 ziplist 或者 skiplist。

  ziplist 编码的有序集合对象使用压缩列表作为底层实现,每个集合元素使用两个紧挨在一起的压缩列表节点来保存,第一个节点保存元素的成员,第二个节点保存元素的分值。并且压缩列表内的集合元素按分值从小到大的顺序进行排列,小的放置在靠近表头的位置,大的放置在靠近表尾的位置。

ZADD price 8.5 apple 5.0 banana 6.0 cherry

 skiplist 编码的有序集合对象使用 zet 结构作为底层实现,一个 zset 结构同时包含一个字典和一个跳跃表:

typedef struct zset{
     //跳跃表
     zskiplist *zsl;
     //字典
     dict *dice;
} zset;

  字典的键保存元素的值,字典的值则保存元素的分值;跳跃表节点的 object 属性保存元素的成员,跳跃表节点的 score 属性保存元素的分值。

  这两种数据结构会通过指针来共享相同元素的成员和分值,所以不会产生重复成员和分值,造成内存的浪费。

  说明:其实有序集合单独使用字典或跳跃表其中一种数据结构都可以实现,但是这里使用两种数据结构组合起来,原因是假如我们单独使用 字典,虽然能以 O(1) 的时间复杂度查找成员的分值,但是因为字典是以无序的方式来保存集合元素,所以每次进行范围操作的时候都要进行排序;假如我们单独使用跳跃表来实现,虽然能执行范围操作,但是查找操作有 O(1)的复杂度变为了O(logN)。因此Redis使用了两种数据结构来共同实现有序集合。

  ②、编码转换

  当有序集合对象同时满足以下两个条件时,对象使用 ziplist 编码:

  1、保存的元素数量小于128;

  2、保存的所有元素长度都小于64字节。

  不能满足上面两个条件的使用 skiplist 编码。以上两个条件也可以通过Redis配置文件zset-max-ziplist-entries 选项和 zset-max-ziplist-value 进行修改。

7、五大数据类型的应用场景

  对于string 数据类型,因为string 类型是二进制安全的,可以用来存放图片,视频等内容,另外由于Redis的高性能读写功能,而string类型的value也可以是数字,可以用作计数器(INCR,DECR),比如分布式环境中统计系统的在线人数,秒杀等。

  对于 hash 数据类型,value 存放的是键值对,比如可以做单点登录存放用户信息。

  对于 list 数据类型,可以实现简单的消息队列,另外可以利用lrange命令,做基于redis的分页功能

  对于 set 数据类型,由于底层是字典实现的,查找元素特别快,另外set 数据类型不允许重复,利用这两个特性我们可以进行全局去重,比如在用户注册模块,判断用户名是否注册;另外就是利用交集、并集、差集等操作,可以计算共同喜好,全部的喜好,自己独有的喜好等功能。

  对于 zset 数据类型,有序的集合,可以做范围查找,排行榜应用,取 TOP N 操作等。

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