Redis挖掘机（一）基础必备

2019-11-12 本文已影响0人进击的阿黑

Redis的特点

基于内存的数据库，读取快
单线程模型，减少了线程开销（上下文切换、竞争）的性能损耗
使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO 内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件，然后利用epoll的多路复用特性，绝不在io上浪费一点时间。

数据结构

字符串String
字典Hash

内部结构：数组+链表，相当于HashMap，是无序字典。但是redis只能存储字符串，redis为了高性能，它的扩容方式为渐进式rehash策略，不同于JAVA的HashMap为一次性全部rehash。

渐进式rehash会在rehash的同时，保留新旧两个hash结构。然后在后续的定时任务中以及 hash 操作指令中，循序渐进地将旧 hash 的内容一点点迁移到新的 hash 结构中。当搬迁完成了，就会使用新的hash结构取而代之。

用途：存储用户信息。hash可以对一个结构体中单个或多个字段进行存储，这样当需要获取用户信息时就可以部分获取。而用字符串存储用户信息的话，需要一次性获取，浪费流量。

注意：当 hash 移除了最后一个元素之后，该数据结构自动被删除，内存被回收。

缺点：hash结构的存储消耗要大于字符串

主要方法：hset、hget、hgetall、hlen、hmset、hincrBy、hkeys、hvals、hdel、hexists
```
    @Test
  public void test() {
      // 将哈希表 key 中的字段 field 的值设为 value 。
      hashRedisTemplate.hset("Jerry", "sex", "男");
      // 获取在哈希表中指定 key 的所有字段和值
      System.out.println(hashRedisTemplate.hgetAll("Jerry"));
      // 获取存储在哈希表中指定字段的值。
      System.out.println(hashRedisTemplate.hget("Jerry", "sex"));
      //output: {sex=男}
      //output: 男

      Map<String, String> map = Maps.newHashMap();
      map.put("age", "24");
      map.put("like", "basketball");
      map.put("sex", "男");
      // 同时将多个键值对设置到哈希表 key 中。
      hashRedisTemplate.hmset("Jim", map);
      // 获取所有给定字段的值
      List<String> list = hashRedisTemplate.hmget("Jim", "age", "like", "sex");
      System.out.println(list);
      //output: [24, basketball, 男]

      // 
      Map<String, String> map1 = hashRedisTemplate.hgetAll("Jim");
      System.out.println(map1);
      //output: {like=basketball, age=24, sex=男}

      // 为哈希表 key 中的指定字段age的整数值加上增量1
      Long newAge = hashRedisTemplate.hincrBy("Jim", "age", 1)
      System.out.println(newAge);
      //output: 25
  }
```
由于哈希表是一个二维结构，第一维是数组，第二维是链表，它可能会遇到
1. 哈希表中的箱子比较多的情况下扩容会重新rehash，移动数据，性能影响极大
2. 哈希函数设计不合理，在极端情况下会变成线性表，性能极低。
Java和Redis对于以上哈希表问题的解决方案？
- Java主要是在哈希函数不合理而导致链表过长时，会使用红黑树来保证插入和查询的效率，但是当遇到哈希表比较大需要扩容时，扩容会导致瞬时效率降低，因为是一次性扩容。而由于它有一个初识容量的设定，所以可以通过设置合适的初识容量，来预防rehash的操作。
- Redis主要是有一个默认的哈希函数可以有效避免链表过长；当遇到哈希表扩容时，会采用渐进式扩容策略的方式，来提高效率。

列表List

内部结构是链表，相当于LinkedList，插入和删除的时间复杂度为O(1)，查询的时间复杂度为O(n)

用途：当做异步队列使用。将需要延后处理的数据序列化成字符串塞进列表，另一个线程轮询该列表获取数据进行处理

注意：当列表弹出了最后一个元素之后，该数据结构自动被删除，内存被回收。

主要方法：rpush、lpush、rpop、lpop、lindex、lrange

获取索引范围内的数据

@Test
public void test() {
    // 批量添加多个元素到列表尾部
    listRedisTemplate.rpush("name1", "Jerry", "Tom", "Tony");
    // 获取索引范围内的数据
    System.out.println(listRedisTemplate.lrange("name1", 1, 2));
//  output: [Tom, Tony]     
}

根据索引获取列表数据

@Test
public void test() {
    // 批量添加多个元素到列表尾部
    listRedisTemplate.rpush("name1", "Jerry", "Tom", "Tony");
    // 根据索引获取列表数据
    System.out.println(listRedisTemplate.lindex("name1", 2));
//  output: Tony    
}

队列：左进右出

@Test
public void test() {
    // 批量添加多个元素到列表头部
    listRedisTemplate.lpush("name", "Jerry", "Tom", "Tony");
    while (true) {
        // 移除并返回列表的最后一个元素
        String result = listRedisTemplate.rpop("name");
        System.out.println(result);
        if(Strings.isNullOrEmpty(result)) break;
//      output: Jerry
//      output: Tom
//      output: Tony
//      output: null
    }
    
}

栈：右进右出

@Test
public void test() {
    // 批量添加多个元素到列表尾部
    listRedisTemplate.rpush("name", "Jerry", "Tom", "Tony");
    while (true) {
        // 移除并返回列表的最后一个元素
        String result = listRedisTemplate.rpop("name");
        System.out.println(result);
        if(Strings.isNullOrEmpty(result)) break;
//      output: Tony
//      output: Tom
//      output: Jerry
//      output: null
    }
}

集合Set

内部结构：相当于一个特殊字典Hash，value都是null，内部的键值对都是无序且唯一。相当于JAVA的HashSet

用途：可以存储抽奖活动的中奖用户ID

注意：当集合中最后一个元素移除之后，数据结构自动删除，内存被回收。

主要方法：sadd、spop、smembers（获取集合内所有元素）、sismember（是否存在）、scard（获取集合元素个数）

@Test
public void test() {
    // 批量添加元素
    setRedisTemplate.sadd("nickName", "Jerry", "Tom", "Jim");
    // 获取集合内元素个数
    System.out.println(setRedisTemplate.scard("nickName"));
    // 集合内是否存在某个元素
    System.out.println(setRedisTemplate.sismember("nickName", "Tony"));
    // 获取集合内所有元素
    System.out.println(setRedisTemplate.smembers("nickName"));
    // 弹出一个元素
    System.out.println(setRedisTemplate.spop("nickName"));
    // 弹出指定3个元素
    System.out.println(setRedisTemplate.spop("nickName", 3));
    //output: 3
    //output: false
    //output: [Jim, Tom, Jerry]
    //output: Jim
    //output: [Tom, Jerry] （由于已经被推出1个元素，所以仅剩2个元素）
}

有序集合SortedSet

内部结构：相当于JAVA的SortedSetheHashMap的结合。既能保存元素的唯一性，也能给元素添加一个score，代表这个元素的排序权重。内部实现是基于跳跃列表

用途：存储按时间排序的粉丝列表，即粉丝：粉丝名称+粉丝关注时间。

注意：最后一个 value 被移除后，数据结构自动删除，内存被回收。

主要方法：zcard、zadd、zscore、zrank、zrem、zincrby、zrange、zrevrange、zrangeByScore等

@Test
public void test() {
    // 向有序集合添加一个元素
    sortedSetRedisTemplate.zadd("scores", 100.0, "Jerry");
    sortedSetRedisTemplate.zadd("scores", 70.0, "Tom");
    sortedSetRedisTemplate.zadd("scores", 50.0, "Jim");
    // 获取有序集合元素个数
    System.out.println(sortedSetRedisTemplate.zcard("scores"));
    // 根据索引区间按score顺序输出
    Set<String> members = sortedSetRedisTemplate.zrange("scores", 0, -1);
    System.out.println(members);
    // 根据索引区间按score逆序输出
    members = sortedSetRedisTemplate.zrevrange("scores", 0, -1);
    System.out.println(members);
    // 根据分数区间按score顺序输出
    members = sortedSetRedisTemplate.zrangeByScore("scores", 40.0, 80.0);
    System.out.println(members);
    // 根据元素获取索引值，即排名
    System.out.println(sortedSetRedisTemplate.zrank("scores", "Jerry"));
    // 根据元素获取score
    System.out.println(sortedSetRedisTemplate.zscore("scores", "Jerry"));
    // 删除元素
    sortedSetRedisTemplate.zrem("scores", "Jerry", "Jim");
    // 重新获取有序集合元素个数
    System.out.println(sortedSetRedisTemplate.zcard("scores"));
    //output: 3
    //output: [Jim, Tom, Jerry]
    //output: [Jerry, Tom, Jim]
    //output: [Jim, Tom]
    //output: 2
    //output: 100.0
    //output: 1
}

HyperLogLog

内部结构：-

特点：
- 提供不精确去重计数方案，标准误差是0.81%
- 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。相对于用Set集合元素越多，耗费内存也越多，优势明显。
- 计数较小时，存储空间采用稀疏矩阵存储，空间占用很小。当超过一定阈值时，会一次性转变为稠密矩阵，才会占用12k的内存
用途：做基数统计。比如统计一个网站的UV。

如何实现使用较小的内存去实现对大数据的去重计数?
1. 使用HashSet或redis的set集合，数据量太大会导致内存占用大，分配不足会导致内存泄漏
2. 使用位图法。位图法所需的空间很少，像JAVA的BitSet就是使用了位图法，底层是基于long[]实现，long是8字节存储的，所以BitSet最小是64位。它并不存储每一个数据，而是对每一个数据做了一个标志（1表示存在，0表示不存在），来实现去重。
也可以自己实现一个BitMap，参考
```
public static int getUniqueNum(int[] array) {
    if(null == array || array.length == 0) array = new int [] {1, 0, 5, 1, 8, 10, 5, 20};
    BitSet bitSet  = new BitSet(1);
    System.out.println(bitSet.size());   //64

    for(int i=0;i<array.length;i++)
    {
        // 将指定索引处的位设置为 true
        bitSet.set(array[i], true);
    }
    int uv = bitSet.cardinality();
    System.out.println("去重结果" + uv);
    return uv;
}
```
1. 使用HyperLogLog，提供了不精确的去重计数方案，误差在0.81%

容器型数据结构有哪些？

list/set/hash/sortedSet 这四种。容器型数据结构遵循以下规则：

create if not exists
drop if no elements

过期时间设置

以上所有的数据结构均可设置过期时间，只要在set添加后，设置expire时间即可

注意：当设置了过期时间后，继续调用set方法修改了它，会使之前设置的过期时间失效

@Test
public void test() {
    stringRedisTemplate.set("name", "Jerry");
    System.out.println(stringRedisTemplate.get("name"));
    stringRedisTemplate.expire("name", 5);
    try {
        Thread.sleep(5 * 1000);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    System.out.println(stringRedisTemplate.get("name"));
    //output: Jerry
    //output: null
}

以上是非原子性操作的过期时间设置

来一份面试题：

天下无难试之Redis面试题刁难大全

Redis挖掘机（一）基础必备

Redis的特点

数据结构

字符串String

字典Hash

列表List

集合Set

容器型数据结构有哪些？

过期时间设置

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