redis-基础数据结构一
前言
Redis 作为基于键值对的 NoSQL 数据库，具有高性能，丰富的数据结构，持久化，高可用，分布式等特性，这些特性使得 Redis 从同等竞品中脱颖而出，现如今已成为互联网公司软件架构的标配。
因此作为一名后端开发人员，有必要也有责任去搞清楚 Redis 的正确使用方式，了解其底层原理有助于工作中问题的排查。
基础数据结构
Redis 与 Memcached 同为内存数据库，并且数据存储都为 Key-Value 键值形式，不同点在于 Redis 的键值具有丰富的数据结构。
string（字符串）
hash（哈希）
list（列表）
set（集合）
zset（有序集合）
每种数据结构，除了介绍常用 command，还会说明其内部编码，以及常见的使用场景。
简单说明一下 Redis 内部编码的概念。上面讲到的 5 种数据结构其实只是 Redis 对外界提供的数据结构，实际上每种数据结构底层都有多种实现，称为内部编码，Redis 会在合适的场景选择合适的编码。这么做的好处：
可以改进内部编码，而对外的数据结构和命令没有影响，这样一旦开发出更优秀的内部编码，无需改动外部数据结构和命令
多种内部编码实现可以在不同场景下发挥各自的优势
今天我们就来认识一下 5 种基础数据结构的前两种（篇幅原因）字符串和哈希。
字符串
字符串类型是Redis最基础的数据结构。字符串类型的值实际可以是字符串（简单的字符串、复杂的字符串（例如JSON、XML））、数字（整数、浮点数）。
由于 redis 的字符串是二进制安全的，因此也可以存储二进制（图片、音频、视频）字符串，但是值最大不能超过512MB。
命令
添加键值
-- 覆盖式添加
set key value [ex seconds] [px milliseconds] [nx|xx]
示例：
set hello world
参数说明（[] 中的是可选参数）：
ex seconds：为键设置秒级过期时间
px milliseconds：为键设置毫秒级过期时间
nx：键必须不存在，才可以设置成功，用于添加
xx：与nx相反，键必须存在，才可以设置成功，用于更新
-- key 不存在才添加
setnx key value
-- key 存在才添加
setxx key value
setnx 命令可以作为分布式锁的解决方案，因为是单线程架构，同一时间只有一个客户端能够 setnx 成功。
获取值
get key
如果要获取的键不存在，则返回 nil（空）。
批量设置值
mset key value [key value ...]
示例：
-- 通过mset命令一次性设置4个键值对
mset a 1 b 2 c 3 d 4
批量获取值
mget key [key ...]
示例：
-- 批量获取键a、b、c、d的值
mget a b c d
使用批量操作命令可以提高开发效率，减少 redis client 与 server 通信的次数（网络延迟的消耗）。
计数
incr key
incr命令用于对值做自增操作，返回结果分为三种情况：
值不是整数，返回错误
值是整数，返回自增后的结果
键不存在，按照值为0自增，返回结果为1
相关的命令：decr（自减）、incrby（自增指定数字）、 decrby（自减指定数字）、incrbyfloat（自增浮点数）。
另外 redis 计数操作不存在线程安全问题（redis 单线程架构），因此无需像 java 语言需要引入同步锁或者CAS机制。
内部编码
字符串类型内部的编码有3种：
int：8个字节的长整型
embstr：小于等于39个字节的字符串
raw：大于39个字节的字符串
通过 object encoding key 可以查看 key 的内部编码。
示例1：
127.0.0.1:6379> set intkey 1234
OK
127.0.0.1:6379> object encoding intkey
"int"
示例2：
127.0.0.1:6379> set shortstringkey abc
OK
127.0.0.1:6379> object encoding shortstringkey
"embstr"
示例3：
127.0.0.1:6379> set longstringkey ......一个长度大于 39 字节的字符串
OK
127.0.0.1:6379> object encoding longstringkey
"raw"
使用场景
缓存功能
将热数据缓存在内存当中，加速读写，降低后端压力，另外设置合理的键名，有利于防止键冲突和项目的可维护性。
Tips:比较推荐的方式是使用『业务名：对象名：id：【属性】』作为键名，也可以适当减少键名的长度，减少内存浪费。
计数
许多应用都会使用Redis作为计数的基础工具，它可以实现快速计数、 查询缓存的功能，同时数据可以异步落地到其他数据源，例如社交应用中的点赞数。
共享 session
分布式Web服务将用户的 Session 信息放在 redis 中统一管理。
限速
很多应用出于安全的考虑，会在每次进行登录时，让用户输入手机验证码，从而确定是否是用户本人。但是为了短信接口不被频繁访问，会限制用户每分钟获取验证码的频率，例如一分钟不能超过5次。
哈希
几乎所有的编程语言都提供了哈希（hash）类型，它们的叫法可能是哈希、字典、关联数组。在Redis中，哈希类型是指键值本身又是一个键值对结构，形如value={{field1，value1}，…{fieldN，valueN}}
注意：哈希类型中的映射关系叫作field-value，注意这里的value是指field对应
的值，不是键对应的值，请注意value在不同上下文的作用
命令
设置值
hset key field value
示例：
127.0.0.1:6379> hset user name zm
(integer) 1
如果设置成功会返回1，反之会返回0。此外Redis提供了hsetnx命令，它们的关系就像set和setnx命令一样，只不过作用域由键变为field。
获取值
hget key field
示例：
127.0.0.1:6379> hget user name
"zm"
如果键或field不存在，会返回nil。
删除field
hdel key field [field ...]
示例：
127.0.0.1:6379> hdel user name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget user name
(nil)
计算 field 个数
hlen key
返回 key 中 field-value 对的个数。
批量设置或获取 field-value
-- 批量设置
hmget key field [field ...]
-- 批量获取
hmset key field value [field value ...]
示例：
127.0.0.1:6379> hmget user name age
1) "zm"
2) "25"
判断 field 是否存在
hexists key field
存在返回 1，不存在返回 0。
获取所有 field
hkeys key
示例：
127.0.0.1:6379> hkeys user
1) "age"
2) "name"
获取所有 value
hvals key
示例：
127.0.0.1:6379> hvals user
1) "25"
2) "zm"
获取所有的 field-value
hgetall key
示例：
127.0.0.1:6379> hgetall user
1) "age"
2) "25"
3) "name"
4) "zm"
注意：在使用hgetall时，如果哈希元素个数比较多，会存在阻塞Redis的可能。如果开发人员只需要获取部分field，可以使用hmget，如果一定要获取全部 field-value，可以使用hscan命令。
内部编码
哈希类型的内部编码有两种，ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。
ziplist
当哈希类型元素个数小于hash-max-ziplist-entries 配置（默认512个）、同时所有值都小于hash-max-ziplist-value配置（默认64 字节）时，Redis会使用ziplist作为哈希的内部实现，ziplist使用更加紧凑的
结构实现多个元素的连续存储，所以在节省内存方面比hashtable更加优秀。
hashtable
当哈希类型无法满足 ziplist 的条件时，Redis会使用 hashtable 作为哈希的内部实现，因为此时 ziplist 的读写效率会下降，而 hashtable 的读写时间复杂度为O（1）。
使用场景
很典型的一个使用场景：用来存储对象，因为对象的属性本身就是 field-value 形式的。
当然不使用哈希也能存储对象信息，也可以使用字符串。
原生字符串类型：每个属性一个键
示例：
set user:1:name zm
set user:1:age 25
set user:1:city 上海
缺点：占用过多的键，内存占用量较大，同时用户信息内聚性比较差，一般不推荐使用这种方式存储。
序列化字符串类型：将用户信息序列化后用一个键保存
示例：
set user:1 serialize(userInfo)
缺点：虽然节省了内存的开销，但是序列化和反序列化有一定的开销，同时每次更新属性都需要把全部数据取出进行反序列化，更新后再序列化到Redis中。
哈希类型：每个用户属性使用一对field-value，但是只用一个键保存
示例：
hmset user:1 name zm age 25 city zhiming
哈希如果使用合理的话，不仅优化了内存使用，也省去了序列化反序列化的开销。
注意：要控制哈希在ziplist和hashtable两种内部编码的转换，hashtable会消耗更多内存。
总结
通过这篇文章，我们了解了：
redis 有哪些基础数据结构？
字符串类型的常用命令，内部编码，使用场景
哈希类型的常用命令，内部编码，使用场景
在下一篇文章中继续补充剩下的数据结构——列表，集合，有序集合。如果觉得文章对你有帮助，欢迎留言点赞。
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