深度剖析Redis九种数据结构实现原理

1. Redis介绍

Redis 是一个高性能的键值存储系统,支持多种数据结构。

包含五种基本类型 String(字符串)、Hash(哈希)、List(列表)、Set(集合)、Zset(有序集合),和三种特殊类型 Geo(地理位置)、HyperLogLog(基数统计)、Bitmaps(位图)。

每种数据结构都是为了解决特定问题而设计的,适用不同的场景。想要用好Redis,必须了解底层实现原理和使用技巧,同时结合具体的业务场景和需求进行选择和使用。无论是工作还是面试中,这些必备的知识。

下面就详细介绍一下每种数据类型的使用方式、实现原理和适用场景。

2. String(字符串)

String(字符串)是Redis中最基本的数据结构之一,它可以存储任意类型的数据,包括数字、文本、序列化的对象等。Redis中的字符串最大可以存储512MB的数据。

使用方式

字符串类型的操作是最基本的,包括设置值、获取值、修改值、追加值等。字符串类型支持的操作包括:

应用场景

  • 缓存:将计算结果、数据库查询结果或者配置数据存储在Redis中,可以提高应用的响应速度和吞吐量。
  • 计数器:使用Redis的自增和自减操作,实现简单的计数器功能,如网站的访问次数统计
  • 限流:使用Redis的incr和expire命令,实现固定窗口算法的流量控制,防止系统过载。
  • 分布式锁:使用SETNX操作实现分布式锁,保证同一时刻只有一个线程访问临界资源。
  • 会话管理:将用户会话信息存储在Redis中,可以实现分布式Session。

内部编码

Redis字符串的内部编码有三种:

  1. int编码:当字符串长度小于等于12字节并且字符串可以表示为整数时,Redis会使用int编码。这样可以节省内存,并且在执行一些命令时可以直接进行数值计算。
  2. embstr编码:当字符串长度小于等于39字节时,Redis会使用embstr编码。这种编码方式会将字符串和存储它的结构体一起分配在内存中,这样可以减少内存碎片和结构体的开销。
  3. raw编码:当字符串长度大于39字节或者字符串不能表示为整数时,Redis会使用raw编码。这种编码方式直接将字符串存储在一个结构体中,没有进行任何优化。

3. Hash(哈希)

使用方式

哈希类型是一种键值对的集合,其中键值对的值可以是字符串、列表或者其他哈希类型。哈希类型支持的操作包括:

应用场景

  • 存储对象:将对象的属性和属性值存储在哈希类型中,可以很方便地进行查询和更新操作,比如常见的用户信息就适合使用哈希类型存储。

内部编码

Redis哈希类型的内部编码有两种:

  1. ziplist(压缩列表):当Hash类型的元素比较少,且元素的大小比较小(小于64字节)时,Redis采用ziplist作为Hash类型的内部编码。ziplist是一种紧凑的、压缩的列表结构,可以节省内存空间。但是,ziplist只能进行线性查找,不支持快速的随机访问。
  2. hashtable(字典):当Hash类型的元素比较多,或者元素的大小比较大(大于64字节)时,Redis采用hashtable作为Hash类型的内部编码。hashtable是一种基于链表的哈希表结构,可以快速地进行随机访问。但是,hashtable需要占用更多的内存空间。

4. List(列表)

使用方式

Redis List类型是一个有序的字符串列表,支持在列表的头部或尾部添加元素,也支持在列表任意位置插入或删除元素。支持的操作包括:

使用场景

Redis List类型由于支持在列表的头部或尾部添加元素,也支持在列表任意位置插入或删除元素,因此非常适合以下场景:

  • 消息队列:Redis List类型常被用作轻量级的消息队列,生产者将消息插入队列尾部,消费者从队列头部弹出消息进行处理,可以使用LPUSH、RPUSH、BLPOP、BRPOP等命令实现。
  • 时间序列:使用Redis的LPUSH和RPUSH命令,将时间序列的数据按照时间顺序添加到列表的头部或尾部,然后使用LRANGE命令,查询一段时间范围内的数据,实现时间序列的查询。
  • 排行榜:Redis List类型可以用于实现排行榜功能,将每个用户的得分作为元素值插入到列表中,使用LINSERT、LREM、LINDEX等命令进行排名操作,使用LRANGE命令查询排名前几的用户,可以使用LPUSH、LINSERT、LREM、LINDEX、LRANGE等命令实现。
  • 计数器:Redis List类型可以将每个元素视为计数器的值,可以使用LPUSH、RPUSH、LINDEX、LREM等命令实现。
  • 最近访问记录:Redis List类型可以用于记录最近访问的记录,将最新的访问记录插入列表头部,当列表长度超过设定的值时,使用LTRIM命令删除最旧的记录,可以使用LPUSH、LINDEX、LTRIM等命令实现。

内部编码

Redis List类型内部编码有两种,分别是ziplist和linkedlist。

  • ziplist

ziplist是一种特殊的编码方式,它可以将小数据量的列表存储在一个连续的内存块中,节省了内存空间,同时还可以提高存取效率。

ziplist编码的列表最大长度为2^16-1个元素,每个元素可以是字符串类型、整数类型或浮点数类型。在ziplist中,每个元素都被存储为一个字节数组,并包含一个前缀和一个后缀,用于标识该元素的类型和长度。

  • linkedlist

linkedlist是一种常规的双向链表结构,它可以存储任意长度的列表,并且支持高效的插入和删除操作。在linkedlist中,每个节点都包含了一个指向前一个节点和后一个节点的指针,以及一个存储元素数据的指针。

linkedlist适用于存储大数量的列表,它没有像ziplist那样的内存限制,但是会占用更多的内存空间。

5. Set(集合)

使用方式

Redis Set(集合)是一个无序的字符串集合,其中每个元素都是唯一的,不允许重复。Redis Set类型支持的操作包括:

使用场景

Redis Set类型的使用场景包括:

  • 标签系统:使用Set类型存储每个标签对应的对象列表,以便快速查找包含特定标签的对象。可以使用SADD、SREM、SISMEMBER、SMEMBERS等命令实现。
  • 好友关系:将每个用户的好友列表作为一个集合,可以使用SADD、SREM、SISMEMBER、SDIFF、SINTER、SUNION等命令实现。
  • 共同好友:使用SINTER命令计算出两个用户的共同好友,可以使用SADD、SINTER、SUNION等命令实现。
  • 排名系统:将每个用户的得分作为元素值插入到集合中,使用ZADD、ZREM、ZRANK、ZSCORE等命令进行排名操作,使用ZREVRANGE命令查询排名前几的用户,可以使用ZADD、ZREM、ZRANK、ZSCORE、ZREVRANGE等命令实现。
  • 订阅关系:使用Set类型存储用户订阅的内容,以便快速获取用户订阅的内容。

总的来说,Set类型适用于需要存储一组不重复的数据,并支持集合操作的场景。

内部编码

Redis Set类型的内部编码有两种:

  1. intset(整数集合):当Set类型只包含整数类型的数据,并且元素数量较少(小于512个)时,Redis会使用intset作为Set类型的内部编码。intset是一种紧凑的、压缩的整数集合结构,可以节省内存空间,并且支持快速的查找、插入和删除操作。在intset中,所有元素都按照从小到大的顺序排列,并且可以使用不同的编码方式(16位、32位、64位)存储不同大小范围内的整数。
  2. hashtable(字典):当Set类型包含字符串类型或者元素数量较多时,Redis会使用hashtable作为Set类型的内部编码。hashtable是一种基于链表的哈希表结构,可以快速地进行随机访问、插入和删除操作。在hashtable中,每个元素都被存储为一个字符串,并且使用哈希函数将字符串映射到一个桶中,然后在桶中进行查找、插入和删除操作。

在实际使用中,当Set类型的元素全部为整数类型时,建议使用intset编码;而当Set类型的元素包含非整数类型时,才使用hashtable编码。

6. Zset(有序集合)

使用方式

Redis中的Zset(有序集合)是一个键值对集合,其中每个元素都关联一个分值(score),通过分值进行排序,可以看作是一个字典(dict)和一个跳跃列表(skip list)的混合体,它可以存储多个相同的元素,但每个元素必须有一个唯一的score值。

支持的操作包括:

使用场景

Redis Zset是一种有序集合,其使用场景主要包括以下几个方面:

  • 排行榜:使用Zset类型可以实现排行榜功能,将每个用户的得分作为元素值插入到集合中,使用ZADD、ZINCRBY、ZREM等命令进行排名操作,使用ZRANGE、ZREVRANGE命令查询排名前几的用户。
  • 最近访问记录:使用Zset类型可以用于记录最近访问的记录,将最新的访问记录插入集合中,使用ZREMRANGEBYRANK命令删除最旧的记录,使用ZRANGE命令查询最近访问的记录。
  • 计数器:Redis Zset可以用于实现计数器功能,比如统计某个页面的访问次数、统计某个广告的点击量等。将页面ID或广告ID作为成员(member)存储在Zset中,以访问次数或点击量作为分数(score)存储。
  • 好友关系:Redis Zset可以用于存储用户之间的关注关系以及用户之间的互动,比如点赞、评论等。可以将用户ID作为成员(member)存储在Zset中,将时间戳或者其他标识作为分数(score)存储,以此记录用户之间的互动情况。

内部编码

Redis Zset的内部编码有两种:

  1. ziplist编码:当Zset中元素个数小于128个,并且所有元素的长度都小于64字节时,Redis会使用ziplist编码存储Zset。这种编码方式可以节省内存空间,并且可以提高存取效率,但是不支持随机访问和范围查询。
  2. skiplist编码:当Zset中元素个数大于等于128个,或者有一个元素的长度大于64字节时,Redis会使用skiplist编码存储Zset。这种编码方式支持高效的随机访问和范围查询,但是需要占用更多的内存空间。

7. Geo(地理位置)

使用方式

Redis Geo(地理位置)是一个键值对集合,其中每个元素都包含一个经度和纬度,可以用于存储地理位置信息并支持基于位置的搜索。Redis Geo支持的操作包括:

Redis Geo类型适用于需要存储地理位置信息并支持基于位置的搜索的场景,比如附近的人、附近的商家等。

使用场景

Redis Geo类型的使用场景如下:

  1. 位置服务:用于存储地理位置信息,如餐厅、商店、机场、医院等的经纬度信息,可以通过 Geo 库提供的命令查询指定范围内的所有商家信息。
  2. 车辆监控:用于车辆位置跟踪和监控,可以将车辆的经纬度信息存储在 Redis 中,并通过 Geo 库提供的命令查询车辆的位置,以及在指定半径内的其他车辆信息。
  3. 物流配送:用于存储配送员的位置信息,以及需要配送的订单信息的经纬度信息,可以通过 Geo 库提供的命令查询配送员在指定范围内的订单信息,以提高配送效率。
  4. 电商推荐:用于存储用户的位置信息,以及商家和商品的经纬度信息,可以通过 Geo 库提供的命令查询指定范围内的商家和商品信息,以提供更加精准的推荐服务。
  5. 游戏地图:用于存储游戏地图的位置信息和玩家的位置信息,可以通过 Geo 库提供的命令查询玩家在游戏地图上的位置,以及在指定半径内的其他玩家信息,以提供更加丰富的游戏体验。
  6. 社交应用:用于存储用户的位置信息,以及附近的其他用户的位置信息,可以通过 Geo 库提供的命令查询指定范围内的用户信息,以提供更加精准的社交服务。

内部编码

Redis Geo类型内部使用zset来存储地理位置信息,其中元素的score值为经度,member值为经纬度组合的字符串。在使用GEORADIUS和GEORADIUSBYMEMBER命令搜索元素时,Redis会构建一个跳跃表,以实现高效的搜索。

8. HyperLogLog(基数统计)

使用方式

Redis HyperLogLog(基数统计)是一种基于概率统计的数据结构,用于估计大型数据集合的基数(不重复元素的数量),以及对多个集合进行并、交运算等。HyperLogLog的优点是可以使用极少的内存空间,同时可以保证较高的准确性。

每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。

使用场景

HyperLogLog的使用场景主要包括以下几个方面:

  • 用户去重:使用HyperLogLog可以对海量的用户数据进行去重,快速地统计出不重复的用户数量。
  • 网站UV统计:使用HyperLogLog可以对网站的访问日志进行分析,统计出每天、每周、每月的独立访客数量。
  • 广告点击统计:使用HyperLogLog可以对广告的点击数据进行分析,统计出独立点击用户的数量,以及对多个广告进行并、交运算等。
  • 数据库查询优化:使用HyperLogLog可以对数据库中的数据进行去重,减少查询的数据量,提高查询效率。
  • 分布式计算:使用HyperLogLog可以在分布式系统中对数据进行去重、并、交等操作,以支持分布式计算。

使用HyperLogLog可以大大减少内存占用和计算时间,是处理大数据量去重计数的有效工具。

内部编码

Redis HyperLogLog类型的内部编码使用的"稀疏矩阵"和”稠密矩阵“。

当计数较少时,采用”稀疏矩阵“,其中绝大部分元素都是0。计数增多后,超过阈值后,会转换成”稠密矩阵“。

9. Bitmaps(位图)

使用方式

Redis Bitmaps(位图)是一种紧凑的数据结构,可以用于表示一个只有0和1的数组。位图可以用于高效地存储大规模的布尔值,以及进行位运算、位图图形化等操作。Redis Bitmaps支持的操作包括:

使用场景

Redis Bitmaps适用于需要高效地存储大规模的布尔值,并进行位运算、统计等操作的场景。比如:

  • 统计在线用户数:使用Bitmaps类型来表示用户的在线状态,例如一个bit位表示一个用户,当用户登录时将对应的bit位置为1,当用户退出时将其位置为0。这样可以非常方便地进行在线用户的统计。
  • 黑白名单统计:在网络安全中,可以使用位图记录IP地址的访问情况、黑白名单等信息。
  • 统计用户访问行为:例如将每个页面或功能点表示为一个bit位,用户访问时将对应的bit位置为1,未访问则为0。这样就可以方便地统计用户的访问习惯,了解用户对产品的喜好和热点等信息。
  • 布隆过滤器:这是最常用的场景,布隆过滤器是一种用于快速判断某个元素是否在集合中的算法,在大数据量场景下其效率非常高。Redis的Bitmaps类型可以用来实现布隆过滤器,节约存储空间,并提高查询效率。

内部编码

Redis Bitmaps类型的内部编码使用了一种称为“压缩位图”的数据结构。它通过使用两个数组来存储位图数据:一个存储实际位的值,另一个存储每个字节中1的个数。这种编码方式可以大大压缩位图数据的大小。

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