【Redis】探索九种核心数据类型及其使用环境

前言

Redis是一个开源的，基于内存的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种数据类型，包括字符串（String）、哈希表（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（ZSet ）、地理空间（Geo）、位图（Bitmaps）、基数统计（HyperLogLog）、流信息（Streams）。下面是这些类型的详细介绍以及它们的操作和应用场景。

一、字符串（String）

1. 简介

• String 类型是 Redis 最基本的数据类型，一个 key 对应一个 value。
• String 类型是二进制安全的，意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。
• 默认情况下，单个 Redis 字符串的最大值为 512 MB。
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2. 常用命令

3. 使用场景

String类型一般用于缓存、限流、计数器、分布式锁、分布式Session。

4. 使用例子

1). 缓存token

redisTemplate.opsForValue().set("ZHANGSAN", "92c48b47-573f-455c-8f37-3746f85bf6a5", 30, TimeUnit.MINUTES);

2). 计数器

redisTemplate.opsForValue().increment("views_num", 1);

二、哈希表（Hash）

1. 简介

Redis Hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适用于存储对象。每个hash可以存储232 - 1(42亿左右)键值对。可以看成KEY和VALUE的MAP容器。

2. 常用命令

3. 使用场景

通常用来存储对象型数据，如用户信息的对象数据 人(属性，值，属性，值)。

4. 使用例子

//设置哈希字段的值redisTemplate.opsForHash().put("myhash", "field1", "value1");//设置多个哈希字段的值Map<String, Object> map = new HashMap<>();map.put("field1", "value1");map.put("field2", "value2");redisTemplate.opsForHash().putAll("myhash", map);//获取哈希字段的值redisTemplate.opsForHash().get("myhash", "field1");//获取多个哈希字段的值redisTemplate.opsForHash().multiGet("myhash", Arrays.asList("field1", "field2"));//判断哈希中是否存在指定的字段redisTemplate.opsForHash().hasKey("myhash", "field1");//获取哈希的所有字段redisTemplate.opsForHash().keys("myhash");//获取哈希的所有值redisTemplate.opsForHash().values("myhash");//获取哈希的所有字段和对应的值redisTemplate.opsForHash().entries("myhash");//将指定字段的值增加指定步长redisTemplate.opsForHash().increment("myhash", "field1", 5);//删除指定的字段redisTemplate.opsForHash().delete("myhash", "field1");

三、列表（List）

1. 简介

Redis List是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）一个列表最多可以包含 2^32^ - 1 个元素 (4294967295, 每个列表超过40亿个元素)。

2. 常用命令

3. 使用场景

List类型一般用于简单队列、列表显示、关注列表、粉丝列表、留言评价…分页、热点新闻等。

4. 使用例子

//从列表的左侧插入一个或多个元素redisTemplate.opsForList().leftPush("mylist", "value1");//从列表的右侧插入一个或多个元素redisTemplate.opsForList().rightPush("mylist", "value1");//移除并返回列表最左侧的元素redisTemplate.opsForList().leftPop("mylist");//移除并返回列表最右侧的元素redisTemplate.opsForList().rightPop("mylist");//获取列表指定范围内的元素redisTemplate.opsForList().range("mylist", 0, -1);//获取列表中指定索引处的元素redisTemplate.opsForList().index("mylist", 1);//获取列表的长度redisTemplate.opsForList().size("mylist");//截取指定范围内的元素，保留指定范围内的元素，其它元素将被删除redisTemplate.opsForList().trim("mylist", 0, 2);//移除列表中指定数量的元素redisTemplate.opsForList().remove("mylist", 2, "value1");//设置列表中指定索引处的元素的值redisTemplate.opsForList().set("mylist", 2, "newvalue");

四、集合（Set）

1. 简介

Redis Set 是 String 类型的无序集合。集合中成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。集合中最大的成员数为 2^32^ - 1 (4294967295)。

2. 常用命令

3. 使用场景

• Set类型一般用于赞、踩、标签、好友关系等；
• 利用唯一性统计独立IP等；
• 利用对交集、并集、差集的计算对数据进行过滤处理，如共同好友、推荐信息的数据过滤等。
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4. 使用例子

//向集合中添加一个或多个元素redisTemplate.opsForSet().add("myset", "value1", "value2", "value3");//获取集合中的所有成员redisTemplate.opsForSet().members("myset");//获取集合的大小redisTemplate.opsForSet().size("myset");//判断元素是否是集合的成员redisTemplate.opsForSet().isMember("myset", "value1");//获取集合中的随机元素redisTemplate.opsForSet().randomMember("myset");//弹出并返回集合中的一个随机元素redisTemplate.opsForSet().pop("myset");//从集合中移除一个或多个元素redisTemplate.opsForSet().remove("myset", "value1", "value2");//计算多个集合的交集，并返回结果集合redisTemplate.opsForSet().intersect("set1", "set2");//计算多个集合的并集，并返回结果集合redisTemplate.opsForSet().union("set1", "set2");//计算两个集合的差集，并返回结果集合redisTemplate.opsForSet().difference("set1", "set2");

五、有序集合（ZSet ）

1. 简介

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。

集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。集合中最大的成员数为 2^32^ - 1 (4294967295)。

2. 常用命令

3. 使用场景

Zset类型一般用于排行榜、商品进行排序显示等。

4. 使用例子

//向有序集合中添加一个成员，同时指定该成员的分数redisTemplate.opsForZSet().add("myzset", "member1", 0.5);redisTemplate.opsForZSet().add("myzset", "member2", 0.8);redisTemplate.opsForZSet().add("myzset", "member3", 1.2);//获取有序集合中指定范围内的成员集合（按分数从低到高排序）redisTemplate.opsForZSet().range("myzset", 0, -1);//获取有序集合中指定范围内的成员集合（按分数从高到低排序）redisTemplate.opsForZSet().reverseRange("myzset", 0, -1);//获取有序集合中的成员数量redisTemplate.opsForZSet().zCard("myzset");//获取有序集合中指定成员的分数redisTemplate.opsForZSet().score("myzset", "member1");//从有序集合中移除指定的成员redisTemplate.opsForZSet().remove("myzset", "member1", "member2");//统计有序集合中指定分数范围内的成员数量redisTemplate.opsForZSet().count("myzset", 1.0, 2.0);//将指定成员的分数增加指定数值redisTemplate.opsForZSet().incrementScore("myzset", "member1", 0.2);//获取指定成员在有序集合中的排名（按分数从低到高排序）redisTemplate.opsForZSet().rank("myzset", "member1");//获取指定成员在有序集合中的排名（按分数从高到低排序）redisTemplate.opsForZSet().reverseRank("myzset", "member1");

六、地理空间（GEO）

1. 简介

Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

2. 常用命令

3. 使用场景

地理空间索引，附件商家、酒店等

4. 使用例子

//添加一个或多个地理位置到指定的Geo键中redisTemplate.opsForGeo().add("mygeo", new Point(116.397128, 39.916527), "Beijing");redisTemplate.opsForGeo().add("mygeo", new Point(121.472641, 31.231707), "Shanghai");redisTemplate.opsForGeo().add("mygeo", new Point(113.264435, 23.129163), "Guangzhou");//获取指定成员的地理位置redisTemplate.opsForGeo().position("mygeo", "Beijing");//计算两个成员之间的距离（默认以米为单位）redisTemplate.opsForGeo().distance("mygeo", "Beijing", "Shanghai");//获取指定成员的Geohash值redisTemplate.opsForGeo().hash("mygeo", "Beijing");//根据给定的中心点，返回与中心点距离在指定范围内的成员（按距离由近到远排序）Circle circle = new Circle(new Point(116.397128, 39.916527), new Distance(200, Metrics.KILOMETERS));redisTemplate.opsForGeo().radius("mygeo", circle);//根据给定的成员，返回与该成员距离在指定范围内的其他成员（按距离由近到远排序）redisTemplate.opsForGeo().radiusByMember("mygeo", "Beijing", new Distance(200, Metrics.KILOMETERS));//从指定的Geo键中移除一个或多个成员redisTemplate.opsForGeo().remove("mygeo", "Beijing", "Shanghai");

七、位图（Bitmaps）

1. 简介

Redis 6 中提供了 Bitmaps 这个“数据类型”可以实现对位的操作。

Bitmaps本身不是一种数据类型，实际上它就是字符串（key-value），但是它可以对字符串的位进行操作。

由于字符串是二进制安全的，最大长度是512MB,转换成位可以设置 2^32不同的位。位图的最大优点之一，存储信息时可以节省大量空间。

Bitmaps单独提供了一套命令，所以在Redis中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组， 数组的每个单元只能存储0和1， 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。

2. 常用命令

3. 使用场景

Bitmaps一般用于记录状态，比如登录状态、签到等，并可以对状态进行统计。

4. 使用例子

//给指定key的值的第offset赋值valredisTemplate.opsForValue().setBit("key",1,false);//获取指定key的第offset位redisTemplate.opsForValue().getBit("key",1);//获取多个数据BitFieldSubCommands command = BitFieldSubCommands.create()    .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(1)).valueAt(1)    .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(1)).valueAt(2)    .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(1)).valueAt(3)    .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(1)).valueAt(4)    .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(1)).valueAt(5)    .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(1)).valueAt(6)    .get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(1)).valueAt(7);redisTemplate.opsForValue().bitField("key",command);

八、基数统计（HyperLogLog）

1. 简介

属于一种概率算法，(LC,LLC,HLL)三种越来越节省内存，降低误差率。

HyperLogLog优点，在输入元素的数量或者体积非常大时。计算基数所需的空间总是固定很小的。每个HyperLogLog的键只需要花费12KB内存，在标准误差0.81%的前提下，就可以计算接近2^64个不同的基数。

用bitmap存储1一亿个统计数据大概需要12M内存；而在HLL中，只需要不到1K内存就能做到。

HyperLogLog只会根据输入元素来计算基数，而不会存储元素本身，所以不能返回各个元素。

HLL比 bitmap更节省内存，但有一定误差( 标准误差 0.81%)

2. 常用命令

3. 使用场景

常用来统计一个集合中不重复的元素个数，例如网站PV（Page View 页面浏览量）、UV（UniqueVisitor，独立访客），搜索关键词数量，数据分析、网络监控及数据库优化等领域。

4. 使用例子

// 新增元素redisTemplate.opsForHyperLogLog().add("key", "V1");// 获取估算数量redisTemplate.opsForHyperLogLog().size("key");// 合并redisTemplate.opsForHyperLogLog().union("newKey", "key1", "key2");

九、流信息（Streams）

1. 简介

Stream是Redis 5.0引入的一种新数据类型,是一个新的强大的支持多播的可持久化的消息队列。

相比于现有的PUB/SUB、BLOCKED LIST，其虽然也可以在简单的场景下作为消息队列来使用，但是Redis Stream无疑要完善很多。Redis Stream提供了消息的持久化和主备复制功能、新的RadixTree数据结构来支持更高效的内存使用和消息读取、甚至是类似于Kafka的Consumer Group功能。

它以更抽象的方式对日志数据结构进行建模，但是日志的本质仍然完好无损：像日志文件一样，通常实现为仅在追加模式下打开的文件， Redis流主要是仅追加数据结构。至少从概念上讲，由于Redis是流式传输在内存中表示的抽象数据类型，因此它们实现了更强大的操作，以克服日志文件本身的限制。

尽管数据结构本身非常简单，但Redis流却成为最复杂的Redis类型的原因在于它实现了其他非强制性功能：一组阻止操作，使消费者可以等待生产者将新数据添加到流中，此外还有一个称为“ 消费群体”的概念。

消费者群体最初是由流行的称为Kafka（TM）的消息传递系统引入的。Redis用完全不同的术语重新实现了一个类似的想法，但是目标是相同的：允许一组客户合作使用同一消息流的不同部分。

2. 常用命令

• XADD 将新条目添加到流中。
• XREAD 读取一个或多个条目，从给定位置开始并按时间向前移动。
• XRANGE 返回两个提供的条目 ID 之间的条目范围。
• XLEN 返回流的长度。
• 
  

3. 使用场景

消息队列，和kafka, RocketMq ,RabbitMq等各种消息中间件要按照当前环境的情况和要求合理使用。

4. 使用例子

//向指定Stream键中添加一条消息MapRecord<String, String, String> message = StreamRecords.newRecord().ofStrings()    .withStreamKey("mystream")    .withStreamId(StreamOffset.create("mystream", "0-0"))    .withValues("field1", "value1", "field2", "value2");redisTemplate.opsForStream().add(message);//获取指定范围内的消息List<MapRecord<String, String, String>> messages = redisTemplate.opsForStream().range("mystream", Range.unbounded());//删除指定的Stream键redisTemplate.opsForStream().delete("mystream");//获取Stream中消息的数量Long size = redisTemplate.opsForStream().size("mystream");//使用消费者组从指定偏移量开始读取消息StreamReadOptions<String, String> options = StreamReadOptions.empty()    .block(Duration.ofMillis(1000))    .count(10);List<MapRecord<String, String, String>> messages = redisTemplate.opsForStream()    .read(Consumer.from("consumerGroup", "consumerName"), options, StreamOffset.create("mystream", ReadOffset.lastConsumed()));