Redis 入门到精通（一）数据类型（2）

一、redis 数据类型–hash 类型介绍与基本操作

1、hash 类型

• 新的存储需求:对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息。
• 需要的存储结构:一个存储空间保存多个键值对数据。
• hash 类型:底层使用哈希表结构实现数据存储。

2、hash 存储结构优化

• 如果 field 数量较少，存储结构优化为类数组结构。
• 如果 field 数量较多，存储结构使用HashMap结构。

3、hash 类型数据的基本操作

# 1）添加/修改数据
hset key field value
# 获取数据
hget key field
hgetall key
# 删除数据
hdel key fieldl [field2]
# 范例：
127.0.0.1:6379> hset zsf name zhangsanfeng
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset zsf age 101
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset zsf weight 80
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget zsf age
"101"
127.0.0.1:6379> hgetall zsf
1) "name"
2) "zhangsanfeng"
3) "age"
4) "101"
5) "weight"
6) "80"
127.0.0.1:6379>
# 2）添加/修改多个数据
hmset key fieldl valuel field2 value2

# 获取多个数据
hmget key fieldl field2...
# 获取哈希表中字段的数量
hlen key
# 获取哈希表中是否存在指定的字段
hexists key field
# 范例：
127.0.0.1:6379> hmget zsf name age
1) "zhangsanfeng"
2) "101"
127.0.0.1:6379> hmset zsf name lixiaolong age 38
OK
127.0.0.1:6379> hgetall zsf
1) "name"
2) "lixiaolong"
3) "age"
4) "38"
5) "weight"
6) "80"
127.0.0.1:6379>

127.0.0.1:6379> hlen zsf
(integer) 3
127.0.0.1:6379> hexists zsf age
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists zsf hight
(integer) 0
127.0.0.1:6379>

二、redis 数据类型–hash 扩展操作与使用注意事项

1、hash 类型数据扩展操作

# 获取哈希表中所有的字段名或字段值
hkeys key 
hvals key 

# 设置指定字段的数值数据增加指定范围的值
hincrby key field increment 
hincrbyfloat key field increment 

# 范例： 
127.0.0.1:6379> hkeys zsf
1) "name"
2) "age"
3) "weight"
127.0.0.1:6379> hvals zsf
1) "lixiaolong"
2) "38"
3) "80"
127.0.0.1:6379> hset zsf weight 38
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hvals zsf
1) "lixiaolong"
2) "38"
3) "38"
127.0.0.1:6379> hincrby zsf age 2
(integer) 40
127.0.0.1:6379>

2、hash 类型数据操作的注意事项

• hash 类型下的 value 只能存储字符串，不允许存储其他数据类型，不存在嵌套现象。如果数据未获取到对应的值为(nil)。
• 每个 hash 可以存储 2³² - 1 个键值对。
• hash 类型十分贴近对象的数据存储形式，并且可以灵活添加删除对象属性。但hash设计初衷不是为了存储大量对象而设计的，切记不可滥用，更不可以将hash作为对象列表使用。
• hgetal 操作可以获取全部属性，如果内部 field 过多，遍历整体数据效率就很会低，有可能成为数据访问瓶颈。

三、redis 数据类型–hash 实现购物车

1、hash 类型应用场景：业务场景–电商网站购物车设计与实现

1）业务分析

• 仅分析购物车的 redis 存储模型添加、浏览、更改数量、删除、清空。
• 购物车于数据库间持久化同步(不讨论)。
• 购物车于订单间关系(不讨论 )。
  提交购物车:读取数据生成订单。
  商家临时价格调整:隶属于订单级别。
• 未登录用户购物车信息存储(不讨论)。
  cookie 存储。

2）解决方案

• 以客户 id 作为 key，每位客户创建一个 hash 存储结构存储对应的购物车信息。
• 将商品编号作为 field，购买数量作为 value 进行存储。
• 添加商品:追加全新的 field 与 value。
• 浏览:遍历 hash。
• 更改数量:自增/自减，设置 value 值。
• 删除商品:删除 field。
• 清空:删除 key。
• 此处仅讨论购物车中的模型设计。
• 购物车与数据库间持久化同步、购物车与订单间关系、未登录用户购物车信息存储不进行讨论。

2、redis 实际模拟操作：

# 如：用户01，购买商品g01, 100个，购买商品g02，200个
127.0.0.1:6379> hmset user01 g01 100 g02 200
OK

# 如：用户02，购买商品g02, 1个，购买商品g04,7个，购买商品g05,100个，
127.0.0.1:6379> hmset user02 g02 1 g04 7 g05 100
OK

# 如：用户01，再次购买商品g03, 5个，
127.0.0.1:6379> hset user01 g03 5
(integer) 1

# 如：查询 用户01 购买的商品和数量
127.0.0.1:6379> hgetall user01
1) "g01"
2) "100"
3) "g02"
4) "200"
5) "g03"
6) "5"
127.0.0.1:6379>

# 如：用户01 不需要商品g01（删除商品）
127.0.0.1:6379> hdel user01 g01
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall user01
1) "g02"
2) "200"
3) "g03"
4) "5"
127.0.0.1:6379>

# 如：用户01 添加商品g03（购物）1个
127.0.0.1:6379> hincrby user01 g03 1
(integer) 6
127.0.0.1:6379> hgetall user01
1) "g02"
2) "200"
3) "g03"
4) "6"
127.0.0.1:6379>

3、hash 类型应用场景：当前设计是否加速了购物车的呈现？

当前仅仅是将数据存储到了 redis 中，并没有起到加速的作用，商品信息还需要二次查询数据库。

• 每条购物车中的商品记录保存成两条 field
• field1 专用于保存购买数量
  命名格式:商品id:nums
  保存数据:数值
• field2 专用于保存购物车中显示的信息，包含文字描述，图片地址，所属商家信息等
  命名格式:商品id:info
  保存数据:json

4、redis 实际模拟操作：

# 用户03 购物商品g01,关联数量nums, 100个，商品g01信息info, 为【...】暂时省略。
127.0.0.1:6379> hmset user03 g01:nums 100 g01:info [...]
OK
127.0.0.1:6379> hgetall user03
1) "g01:nums"
2) "100"
3) "g01:info"
4) "[...]"
127.0.0.1:6379>

# 用户04 也购物商品g01,关联数量nums, 5个，商品g01信息info, 为【...】暂时省略。大量重复信息
127.0.0.1:6379> hmset user04 g01:nums 5 g01:info [...]
OK
127.0.0.1:6379> hgetall user04
1) "g01:nums"
2) "5"
3) "g01:info"
4) "[...]"
127.0.0.1:6379>
# 独立 hash，有值，不操作，无值，再添加，就避免大量重复信息与重复操作，效率提高。
# 命令：hsetnx key field value

# 如：正常修改 用户03，商品g01的数量nums 为 200，成功
127.0.0.1:6379> hset user03 g01:nums 200
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hgetall user03
1) "g01:nums"
2) "200"
3) "g01:info"
4) "[...]"

# 如：通过 hsetnx 修改 用户03，商品g01的数量nums 为 400，发现商品g01有值，不操作,修改失败。
127.0.0.1:6379> hsetnx user03 g01:nums 400
(integer) 0

# 如：通过 hsetnx 修改 用户03，添加商品g05的数量nums 为 1，发现没有商品g05，添加成功
127.0.0.1:6379> hsetnx user03 g05:nums 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall user03
1) "g01:nums"
2) "200"
3) "g01:info"
4) "[...]"
5) "g05:nums"
6) "1"
127.0.0.1:6379>

5、redis 应用场景：

1）redis 用于控制数据库表主键 id，为数据库表主键提供生成策略，保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库，且支持数据库集群。

2）redis 控制数据的生命周期，通过数据是否失效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作。

3）redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。

4）redis 应用于购物车数据存储设计。

四、redis 数据类型–hash 实现抢购

1、hash 类型应用场景: 业务场景

双11活动日，销售手机充值卡的商家对移动、联通、电信的 30元、50元、100元 商品推出抢购活动，每种商
品抢购上限1000张。

2、hash 类型应用场景：解决方案

• 以商家 id 作为 key。
• 将参与抢购的商品 id 作为 field。
• 将参与抢购的商品数量作为对应的 value。
• 抢购时使用降值的方式控制产品数量。
• 实际业务中还有超卖等实际问题，这里不做讨论。

3、redis 实际模拟操作：

# 如：商家p01, 有 30元、50元、100元手机充值卡各 1000 张。
127.0.0.1:6379> hmset p01 c30 1000 c50 1000 c100 1000
OK

# 商家p01,销售出去50元一张
127.0.0.1:6379> hincrby p01 c50 -1
(integer) 999

# 商家p01,销售出去100元20张
127.0.0.1:6379> hincrby p01 c100 -20
(integer) 980
127.0.0.1:6379> hgetall p01
1) "c30"
2) "1000"
3) "c50"
4) "999"
5) "c100"
6) "980"
127.0.0.1:6379>

4、redis 应用场景：

1）redis 用于控制数据库表主键 id，为数据库表主键提供生成策略，保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库，且支持数据库集群。

2）redis 控制数据的生命周期，通过数据是否失效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作。

3）redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。

4）redis 应用于购物车数据存储设计。

5）redis 应用于抢购，限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计。

五、redis 数据类型–list 类型介绍与基本操作

1、list 类型

• 数据存储需求: 存储多个数据，并对数据进入存储空间的顺序进行区分。
• 需要的存储结构: 一个存储空间保存多个数据，且通过数据可以体现进入顺序。
• list 类型: 保存多个数据，底层使用双向链表存储结构实现。

2、list 类型数据基本操作–添加/修改数据

# 添加/修改数据
lpush key valuel [value2]
rpush key valuel [value2]

3、list 类型数据基本操作–获取数据

# 获取数据
lrange key start stop
lindex keyindex
1len key

4、list 类型数据基本操作–获取并移除数据

# 获取并移除数据
lpop key
rpop key

5、redis 实际模拟操作：

# 从左边插入数据
127.0.0.1:6379> lpush list1 huawei
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush list1 apple
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpush list1 microsoft
(integer) 3

# 从左边获取数据
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 2
1) "microsoft"
2) "apple"
3) "huawei"

# 从右边插入数据
127.0.0.1:6379> rpush list2 a b c
(integer) 3

# 从左边获取数据
127.0.0.1:6379> lrange list2 0 2
1) "a"
2) "b"
3) "c"

# 从左边获取数据（未知总数）
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -1
1) "microsoft"
2) "apple"
3) "huawei"
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -2
1) "microsoft"
2) "apple"
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -3
1) "microsoft"
127.0.0.1:6379> lrange list1 0 -4
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> lrange list1 -1 0
(empty list or set)
127.0.0.1:6379>

# 获取指定元素
127.0.0.1:6379> lindex list1 0
"microsoft"
127.0.0.1:6379> lindex list2 1
"b"
127.0.0.1:6379> lindex list1 1
"apple"
127.0.0.1:6379> lindex list1 2
"huawei"
127.0.0.1:6379> lindex list2 0
"a"
127.0.0.1:6379> lindex list2 2
"c"

# 获取数据长度
127.0.0.1:6379> llen list1
(integer) 3
127.0.0.1:6379> llen list2
(integer) 3
127.0.0.1:6379>

# 获取并移除数据 
127.0.0.1:6379> lpush list3 a b c
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lpop list3
"c"
127.0.0.1:6379> llen list3
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpop list3
"b"
127.0.0.1:6379> lpop list3
"a"
127.0.0.1:6379> lpop list3
(nil)
127.0.0.1:6379> llen list3
(integer) 0
127.0.0.1:6379>

六、redis 数据类型–list 阻塞数据获取

1、list 类型数据扩展操作：规定时间内获取并移除数据

blpop keyl [key2]timeout
brpop keyl [key2] timeout
brpoplpush source destination timeout

2、redis 实际模拟操作：

# 打开一个客户端
127.0.0.1:6379> lpush list0 a b
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpop list0
"b"
127.0.0.1:6379> lpop list0
"a"
127.0.0.1:6379> lpop list0
(nil)
127.0.0.1:6379> blpop list0 30
1) "list0"
2) "c"
127.0.0.1:6379> blpop list0 5
(nil)
(5.09s)
127.0.0.1:6379> blpop list0 10
1) "list0"
2) "d"
(2.42s)
127.0.0.1:6379>

# 另外打开一个客户端
127.0.0.1:6379> lpush list0 c
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush list0 d
(integer) 1
127.0.0.1:6379>

七、redis 数据类型–list 扩展操作删除数据

1、list 类型数据扩展操作：业务场景

微信朋友圈点赞，要求按照点赞顺序显示点赞好友信息如果取消点赞，移除对应好友信息。

2、解决方案：使用 redis 移除指定数据

# 移除指定数据
lrem key count value

3、redis 实际模拟操作：

# 从右边插入 5 个数据
127.0.0.1:6379> rpush daqiao a b c d e
(integer) 5

# 从左边获取全部数据
127.0.0.1:6379> lrange daqiao 0 -1
1) "a"
2) "b"
3) "c"
4) "d"
5) "e"

# 删除指定数据（1 个 d）
127.0.0.1:6379> lrem daqiao 1 d
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange daqiao 0 -1
1) "a"
2) "b"
3) "c"
4) "e"
127.0.0.1:6379>

# 从右边插入 多条有重复的数据
127.0.0.1:6379> rpush daqiao a b a b a b c d a c e
(integer) 15
127.0.0.1:6379> lrange daqiao 0 -1
 1) "a"
 2) "b"
 3) "c"
 4) "e"
 5) "a"
 6) "b"
 7) "a"
 8) "b"
 9) "a"
10) "b"
11) "c"
12) "d"
13) "a"
14) "c"
15) "e"

# 从左边开始，删除指定数据（4 个 a）
127.0.0.1:6379> lrem daqiao 4 a
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange daqiao 0 -1
 1) "b"
 2) "c"
 3) "e"
 4) "b"
 5) "b"
 6) "b"
 7) "c"
 8) "d"
 9) "a"
10) "c"
11) "e"
127.0.0.1:6379>

4、redis 应用场景：

1）redis 用于控制数据库表主键 id，为数据库表主键提供生成策略，保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库，且支持数据库集群。

2）redis 控制数据的生命周期，通过数据是否失效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作。

3）redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。

4）redis 应用于购物车数据存储设计。

5）redis 应用于抢购，限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计。

6）redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制。

八、redis 数据类型–list 实现日志消息队列

1、Iist 类型数据操作注意事项

• list 中保存的数据都是 string 类型的，数据总容量是有限的，最多 232-1个元素 (4294967295)。
• list 具有索引的概念，但是操作数据时通常以队列的形式进行入队出队操作，或以栈的形式进行入栈出栈操作。
• 获取全部数据操作结束索引设置为 -1。
• list 可以对数据进行分页操作，通常第一页的信息来自于 list，第2页及更多的信息通过数据库的形式加载。

2、list 类型应用场景：

1）业务场景1

twitter、新浪微博、腾讯微博中个人用户的关注列表需要按照用户的关注顺序进行展示，粉丝列表需要将最近关注的粉丝列在前面。

2）业务场景2

• twitter、新浪微博、腾讯微博中个人用户的关注列表需要按照用户的关注顺序进行展示，粉丝列表近关注的粉丝列在前面。
• 新闻、资讯类网站如何将最新的新闻或资讯按照发生的时间顺序展示?
• 企业运营过程中，系统将产生出大量的运营数据，如何保障多台服务器操作日志的统一顺序输出？

3）list 类型应用场景–解决方案

• 依赖 list 的数据具有顺序的特征对信息进行管理。
• 使用队列模型解决多路信息汇总合并的问题。
• 使用栈模型解决最新消息的问题。

3、redis 实际模拟操作–list 实现日志消息队列：

# 终端一从右边插入日志数据
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> rpush logs a1..
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush logs a2...
(integer) 2

# 查询数据
127.0.0.1:6379> lrange logs 0 -1
1) "a1.."
2) "a2..."
3) "b1.."
4) "b2..."
5) "c1.."
6) "c2..."
127.0.0.1:6379>

# 终端二从右边插入日志数据
127.0.0.1:6379> rpush logs b1..
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpush logs b2...
(integer) 4
127.0.0.1:6379>

# 终端三从右边插入日志数据
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> rpush logs c1..
(integer) 5
127.0.0.1:6379> rpush logs c2...
(integer) 6
127.0.0.1:6379>

4、redis 应用场景：

1）redis 用于控制数据库表主键 id，为数据库表主键提供生成策略，保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库，且支持数据库集群。

2）redis 控制数据的生命周期，通过数据是否失效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作。

3）redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。

4）redis 应用于购物车数据存储设计。

5）redis 应用于抢购，限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计。

6）redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制。

7）redis 应用于最新消息展示。

来源：https://dzs168.blog.csdn.net/article/details/140276467