一口气讲完了Redis常用的数据结构及应用场景

一、概述

Redis是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件，它是Remote Dictionary Service(远程字典服务)的首字母缩写，Redis以其超高的性能、活跃的社区、详细的文档以及丰富的客户端库支持在开源中间件领域广受好评，国内外很多大型互联网都在使用Redis，比如：Twitter、Github、新浪微博、阿里巴巴、京东、Stack Overflow等，可以说，深入了解Redis应用和实践，已成为如今中高级后端加法绕不开的必备技能。

二、Redis常见应用场景

三、Redis有哪些数据结构

3.1 String字符串

🔥字符串典型的使用场景：

单值缓存
对象缓存
计数器
分布式锁

单值缓存

127.0.0.1:6379> set num 1
OK
127.0.0.1:6379> get num
"1"
127.0.0.1:6379>

单值缓存

SET user:1 value(json格式数据)

计数器

文章阅读量、点赞量、评论量

127.0.0.1:6379> incr article:read:id1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr article:read:id1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> incr article:up:id1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr article:up:id2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr article:comment:id1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr article:comment:id1
(integer) 2
127.0.0.1:6379>

分布式锁

setnx

定时任务防止同一时刻重复执行，可以在业务执行代码前使用分布式锁控制。

127.0.0.1:6379> setnx job GlobalNotifyJob
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get job
"GlobalNotifyJob"
127.0.0.1:6379> ttl job
(integer) -1
127.0.0.1:6379>

伪代码如下：

@Slf4j
@Component
public class GlobalNotifyJob {

    private static final String LOCK_KEY = "redis_notify_lock";

    /**
     * 每小时执行一次
     */
    @Scheduled(cron = "0 0 0/1 * * ?")
    public void notify() {
        if (!lockService.grabLock(LOCK_KEY)) {
            log.info("[GlobalNotifyJob] 没有拿到锁, 停止操作......");
            return;
        }
        // 拿到锁，开始执行业务...
    }
}

setex + 过期时间【SETNX KEY_NAME TIMEOUT VALUE】

127.0.0.1:6379> setex key1 60 value1
OK
127.0.0.1:6379> ttl key1
(integer) 53
127.0.0.1:6379> get key1
"value1"
127.0.0.1:6379>

hash哈希

🔥哈希典型应用场景：

缓存对象信息（帖子标题、摘要、作者信息）
记录帖子的点赞数、评论数和点击数
电商购物车

命令	描述
HSET key field value	存储一个哈希表key的键值
HSETNX key field value	存储一个不存储的哈希表key的键值
HMSET key field value [field value...]	在一个哈希表key中存储多个键值对
HGET key field value	获取哈希表key对应的field键值
HMGET key field value	批量获取哈希表key中多个field键值
HDEL key field [field ...]	删除哈希表key中多个field的键值
HLEN key	返回哈希表key中field的数量
HGETALL key	返回哈希表key中所有的键值

127.0.0.1:6379> hmset user:1 name austin age 25 address guangzhou balance 6888
OK
127.0.0.1:6379> hget user:1 name
"austin"
127.0.0.1:6379> hget user:1 balance
"6888"
127.0.0.1:6379> hmget user:1 age address
1) "25"
2) "guangzhou"
127.0.0.1:6379> hlen user:1
(integer) 4
127.0.0.1:6379> hgetall user:1
1) "name"
2) "austin"
3) "age"
4) "25"
5) "address"
6) "guangzhou"
7) "balance"
8) "6888"
127.0.0.1:6379>

list列表

🔥列表的典型应用场景：

文章列表
微博和微信公众号消息

Stack(栈FILO) = LPUSH + LPOP 
Queue(队列FIFO）= LPUSH + RPOP 
Blocking MQ(阻塞队列）= LPUSH + BRPOP

LPUSH  key  value [value ...]       // 将一个或多个值value插入到key列表的表头(最左边)
RPUSH  key  value [value ...]       // 将一个或多个值value插入到key列表的表尾(最右边)
LPOP  key                   // 移除并返回key列表的头元素
RPOP  key                   // 移除并返回key列表的尾元素
LRANGE  key  start  stop        // 返回列表key中指定区间内的元素，区间以偏移量start和stop指定
LINSERT key  BEFORE|AFTER pivot element // 在元素element前后插入pivot
LREM key count element                  //根据参数 COUNT 的值，移除列表中与参数 VALUE 相等的元素 count > 0 : 从表头开始向表尾搜索，移除与 VALUE 相等的元素，数量为 COUNT 
BLPOP  key  [key ...]  timeout          //从key列表表头弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待 timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待
BRPOP  key  [key ...]  timeout          //从key列表表尾弹出一个元素，若列表中没有元素，阻塞等待 timeout秒,如果timeout=0,一直阻塞等待

set集合

🔥列表的典型应用场景：

抽奖
微博点赞，收藏，标签
共同好友

抽奖场景：

用户参与抽奖

# 将用户10001加入商品a的参与池子中
SADD luckdraw:product:a 10001

查看参与商品a抽奖的所有用户

SMEMBERS luckdraw:product:a

抽取1名幸运中奖者

SPOP luckdraw:product:a 1

共同好友场景：

用户1的好友为：3,4,8
用户2的好友为：4,5,11

取交集，获取用户1和用户2的共同好友，为用户4。

127.0.0.1:6379> sadd user_1 2 3 4
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sadd user_2 4 5 7
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sinter user_1 user_2
1) "4"
127.0.0.1:6379>

sorted set有序集合

🔥列表的典型应用场景：

微博热搜榜
刷礼物实时排行榜
博客社区本周热议

Redis有序集合和集合一样也是string类型元素的集合，且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个 double类型的分数，Redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。有序集合的成员是唯一的，但分数score却可以重复。下面使用redis-cli实践Redis有序集合命令：

zset几个基本命令：

命令	说明
zrange key start stop [WITHSCORES]	将集合元素依照顺序值升序排序再输出，`start`和`stop`限制遍历的限制范围
zincrby key increment member	有序集`key`的成员`member`的`score`值加上增量`increment`
ZUNIONSTORE destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]]	计算给定的一个或多个有序集的并集，其中给定`key`的数量必须以`numkeys`参数指定，并将该并集 (结果集) 储存到`destination`

127.0.0.1:6379[3]> zadd zsetofpost 89 post:1
(integer) 1
127.0.0.1:6379[3]> zadd zsetofpost 123 post:2
(integer) 1
127.0.0.1:6379[3]> zadd zsetofpost 32 post:3
(integer) 1
127.0.0.1:6379[3]> zadd zsetofpost 432 post:4
(integer) 1
127.0.0.1:6379[3]> zadd zsetofpost 128 post:5
(integer) 1

#升序排序
127.0.0.1:6379[3]> zrange zsetofpost 0 -1 withscores
 1) "post:3"
 2) "32"
 3) "post:1"
 4) "89"
 5) "post:2"
 6) "123"
 7) "post:5"
 8) "128"
 9) "post:4"
10) "432"

#降序排序
127.0.0.1:6379[3]> zrevrange zsetofpost 0 -1 withscores
 1) "post:4"
 2) "432"
 3) "post:5"
 4) "128"
 5) "post:2"
 6) "123"
 7) "post:1"
 8) "89"
 9) "post:3"
10) "32"

#有序集合某个元素的score值加上对应的增量
127.0.0.1:6379[3]> zincrby zsetofpost 40 post:1
"129"
127.0.0.1:6379[3]> zincrby zsetofpost 500 post:3
"532"
127.0.0.1:6379[3]> zrange zsetofpost 0 -1 withscores
 1) "post:2"
 2) "123"
 3) "post:5"
 4) "128"
 5) "post:1"
 6) "129"
 7) "post:4"
 8) "432"
 9) "post:3"
10) "532"

简单认识了Redis有序集合和对应的命令之后，我们来实现本周热议排行榜功能，博客的本周热议主要的实现思路是：

库获取最近 7 天的所有文章（或者加多一个条件：评论数量大于 0）。
把文章的评论数量作为有序集合的分数score，文章的ID作为key存储到zset中，当有人发表评论的时候，直接使用命令加一，并重新计算得到排行榜。
本周热议上有标题和评论数量，因此，我们还需要把文章的基本信息存储到Redis中，这样得到文章的ID之后，我们再从缓存中得到标题等信息，这里我们可以使用hash的结构来存储文章的信息。
因为是本周热议，如果文章发表超过 7 天了之后就会失效，所以我们可以给文章的有序集合一个有效时间。超过 7 天之后就自动删除缓存。

画图分析：

最终实现效果：

Bitmaps位图

🔥位图的典型应用场景：

用户连续签到功能

很多社区、博客平台其实都有每日签到模块，一开始看到这个模块需求的时候，很多人第一反应是利用MySQL来实现，创建一个签到表，记录用户ID和签到时间，然后统计的时候从数据库中取出来然后聚合计算，这样设计其实存在弊端，如我们想要做一些复杂的功能就不是太方便了，或者说不是太高性能了，比如，今天是连续签到的第几天，在一定时间内连续签到了多少天。另外一方面，如果按 100 万用户量级来计算，一个用户每年可以产生 365 条记录，100 万用户的所有签到记录那就有点恐怖了，查询计算速度也会越来越慢。其实Redis的Bitmaps位图操作非常适合处理每日签到功能场景，因为Bit的值为0或者1，位图的每一位代表一天的签到，1表示已签，0表示未签。 考虑到每月初需要重置连续签到次数，最简单的方式是按用户每月存一条签到数据（也可以每年存一条数据）。Key的格式为u:sign:uid:yyyyMM，Value则采用长度为4个字节（32位）的位图（最大月份只有31天）。

Redis位图命令基本命令

命令	说明
SETBIT key offset value	对key所储存的字符串值，设置或清除指定偏移量上的位(bit)
BITPOS key bit [start] [end]	查询指定字节区间第一个被设置成1的bit位的位置
GETBIT key offset	查询指定偏移位置的bit值
BITCOUNT key [start end]	统计指定字节区间bit为1的数量
GETBIT key offset	查询指定偏移位置的bit值
BITFIELD key offset	查询指定偏移位置的bit值

这里的offset，大家姑且当做用户ID来看就可以了，那么究竟如何去实现用户打卡功能呢，我们可以利用上面的setbit命令来实现，setbit的作用说的直白就是：在你想要的位置操作字节值，比如说u:sign:1000：202302表示ID=1000的用户在2023年2月7号签到记录。

# 用户1000在2023年2月7号签到
SETBIT u:sign:1000:202302 6 1 # 偏移量是从0开始，所以要把7减1

# 检查用户1000在2023年2月7号是否签到
GETBIT u:sign:1000:202302 6   # 偏移量是从0开始，所以要把7减1

# 统计用户1000在2月份签到次数
BITCOUNT u:sign:1000:202302

# 获取2月份前28天的签到数据
BITFIELD u:sign:1000:202302 get u28 0

# 获取2月份首次签到日期
BITPOS u:sign:1000:202302 1  # 返回的首次签到的偏移量，加上1即为当月的某一天

示例代码：

/**
 * 基于Redis位图的用户签到功能工具实现类
 *
 * @author: austin
 * @since: 2023/2/7 1:50
 */
public class UserSignKit {

    private Jedis jedis = new Jedis();

    /**
     * 用户签到
     *
     * @param uid  用户ID
     * @param date 日期
     * @return 之前的签到状态
     */
    public boolean doSign(int uid, LocalDate date) {
        int offset = date.getDayOfMonth() - 1;
        return jedis.setbit(buildSignKey(uid, date), offset, true);
    }

    /**
     * 检查用户是否签到
     *
     * @param uid  用户ID
     * @param date 日期
     * @return 当前的签到状态
     */
    public boolean checkSign(int uid, LocalDate date) {
        int offset = date.getDayOfMonth() - 1;
        return jedis.getbit(buildSignKey(uid, date), offset);
    }

    /**
     * 获取用户签到次数
     *
     * @param uid  用户ID
     * @param date 日期
     * @return 当前的签到次数
     */
    public long getSignCount(int uid, LocalDate date) {
        return jedis.bitcount(buildSignKey(uid, date));
    }

    /**
     * 获取当月连续签到次数
     *
     * @param uid  用户ID
     * @param date 日期
     * @return 当月连续签到次数
     */
    public long getContinuousSignCount(int uid, LocalDate date) {
        int signCount = 0;
        String type = String.format("u%d", date.getDayOfMonth());
        List<Long> list = jedis.bitfield(buildSignKey(uid, date), "GET", type, "0");
        if (list != null && list.size() > 0) {
            // 取低位连续不为0的个数即为连续签到次数，需考虑当天尚未签到的情况
            long v = list.get(0) == null ? 0 : list.get(0);
            for (int i = 0; i < date.getDayOfMonth(); i++) {
                if (v >> 1 << 1 == v) {
                    // 低位为0且非当天说明连续签到中断了
                    if (i > 0) {
                        break;
                    }
                } else {
                    signCount += 1;
                }
                v >>= 1;
            }
        }
        return signCount;
    }

    /**
     * 获取当月首次签到日期
     *
     * @param uid  用户ID
     * @param date 日期
     * @return 首次签到日期
     */
    public LocalDate getFirstSignDate(int uid, LocalDate date) {
        long pos = jedis.bitpos(buildSignKey(uid, date), true);
        return pos < 0 ? null : date.withDayOfMonth((int) (pos + 1));
    }

    /**
     * 获取当月签到情况
     *
     * @param uid  用户ID
     * @param date 日期
     * @return Key为签到日期，Value为签到状态的Map
     */
    public Map<String, Boolean> getSignInfo(int uid, LocalDate date) {
        Map<String, Boolean> signMap = new HashMap<>(date.getDayOfMonth());
        String type = String.format("u%d", date.lengthOfMonth());
        List<Long> list = jedis.bitfield(buildSignKey(uid, date), "GET", type, "0");
        if (list != null && list.size() > 0) {
            // 由低位到高位，为0表示未签，为1表示已签
            long v = list.get(0) == null ? 0 : list.get(0);
            for (int i = date.lengthOfMonth(); i > 0; i--) {
                LocalDate d = date.withDayOfMonth(i);
                signMap.put(formatDate(d, "yyyy-MM-dd"), v >> 1 << 1 != v);
                v >>= 1;
            }
        }
        return signMap;
    }

    private static String formatDate(LocalDate date) {
        return formatDate(date, "yyyyMM");
    }

    private static String formatDate(LocalDate date, String pattern) {
        return date.format(DateTimeFormatter.ofPattern(pattern));
    }

    private static String buildSignKey(int uid, LocalDate date) {
        return String.format("u:sign:%d:%s", uid, formatDate(date));
    }

    public static void main(String[] args) {
        UserSignKit kit = new UserSignKit();
        LocalDate today = LocalDate.now();

        {   // doSign
            boolean signed = kit.doSign(1000, today);
            if (signed) {
                System.out.println("您已签到：" + formatDate(today, "yyyy-MM-dd"));
            } else {
                System.out.println("签到完成：" + formatDate(today, "yyyy-MM-dd"));
            }
        }

        {   // checkSign
            boolean signed = kit.checkSign(1000, today);
            if (signed) {
                System.out.println("您已签到：" + formatDate(today, "yyyy-MM-dd"));
            } else {
                System.out.println("尚未签到：" + formatDate(today, "yyyy-MM-dd"));
            }
        }

        {   // getSignCount
            long count = kit.getSignCount(1000, today);
            System.out.println("本月签到次数：" + count);
        }

        {   // getContinuousSignCount
            long count = kit.getContinuousSignCount(1000, today);
            System.out.println("连续签到次数：" + count);
        }

        {   // getFirstSignDate
            LocalDate date = kit.getFirstSignDate(1000, today);
            System.out.println("本月首次签到：" + formatDate(date, "yyyy-MM-dd"));
        }

        {   // getSignInfo
            System.out.println("当月签到情况：");
            Map<String, Boolean> signInfo = new TreeMap<>(kit.getSignInfo(1000, today));
            for (Map.Entry<String, Boolean> entry : signInfo.entrySet()) {
                System.out.println(entry.getKey() + ": " + (entry.getValue() ? "√" : "-"));
            }
        }
    }
}

运行结果：

您已签到：2023-02-07
您已签到：2023-02-07
本月签到次数：5
连续签到次数：3
本月首次签到：2023-02-02
当月签到情况：
2023-02-01: -
2023-02-02: √
2023-02-03: √
2023-02-04: √
2023-02-05: -
2023-02-06: √
2023-02-07: √
2023-02-08: -
2023-02-09: -
2023-02-10: -
2023-02-11: -
2023-02-12: -
2023-02-13: -
2023-02-14: -
2023-02-15: -
2023-02-16: -
2023-02-17: -
2023-02-18: -
2023-02-19: -
2023-02-20: -
2023-02-21: -
2023-02-22: -
2023-02-23: -
2023-02-24: -
2023-02-25: -
2023-02-26: -
2023-02-27: -
2023-02-28: -

Redis发布订阅

Redis提供了发布订阅功能，可以用于消息的传输，Redis的发布订阅机制包括三个部分：发布者、订阅者和Channel。发布者和订阅者都是Redis客户端，Channel则为Redis服务器端，发布者将消息发送到某个的频道，订阅了这个频道的订阅者就能接收到这条消息。Redis的这种发布订阅机制与基于主题的发布订阅类似，Channel相当于主题。

一口气讲完了Redis常用的数据结构及应用场景

一、概述

二、Redis常见应用场景

三、Redis有哪些数据结构

3.1 String字符串

hash哈希

list列表

set集合

sorted set有序集合

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