本篇博文目標(biāo)：
1胰柑、了解 Redis 的定位與基本特性
2、掌握 Redis 基本數(shù)據(jù)類型的操作命令爬泥、底層存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、應(yīng)用場(chǎng)景

內(nèi)容定位：
1崩瓤、沒用過 Redis 的同學(xué)
2袍啡、項(xiàng)目里面在用 Redis，但是只知道可以做緩存却桶，只知道 get set 方法
3境输、不知道 Redis 其他數(shù)據(jù)類型、各種數(shù)據(jù)類型的底層存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的同學(xué)

基于最新版本：5.0.5

1. Redis 入門

1.1Redis 誕生歷程

1.1.1.從一個(gè)故事開始

08 年的時(shí)候有一個(gè)意大利西西里島的小伙子颖系，筆名 antirez嗅剖，創(chuàng)建了一個(gè)訪客信息網(wǎng)站 LLOOGG.COM。有的時(shí)候我們需要知道網(wǎng)站的訪問情況嘁扼，比如訪客的 IP信粮、操作系統(tǒng)、瀏覽器趁啸、使用的搜索關(guān)鍵詞强缘、所在地區(qū)、訪問的網(wǎng)頁地址等等不傅。在國(guó)內(nèi)旅掂，有很多網(wǎng)站提供了這個(gè)功能，比如 CNZZ访娶，百度統(tǒng)計(jì)商虐，國(guó)外也有谷歌的 Google Analytics。我們不用自己寫代碼去實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能崖疤，只需要在全局的 footer 里面嵌入一段JS 代碼就行了秘车，當(dāng)頁面被訪問的時(shí)候，就會(huì)自動(dòng)把訪客的信息發(fā)送到這些網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)的服務(wù)器劫哼，然后我們登錄后臺(tái)就可以查看數(shù)據(jù)了鲫尊。

LLOOGG.COM 提供的就是這種功能，它可以查看最多 10000 條的最新瀏覽記錄沦偎。這樣的話疫向，它需要為每一個(gè)網(wǎng)站創(chuàng)建一個(gè)列表（List）咳蔚，不同網(wǎng)站的訪問記錄進(jìn)入到不同的列表。如果列表的長(zhǎng)度超過了用戶指定的長(zhǎng)度搔驼，它需要把最早的記錄刪除（先進(jìn)先出）谈火。

當(dāng) LLOOGG.COM 的用戶越來越多的時(shí)候，它需要維護(hù)的列表數(shù)量也越來越多舌涨，這種記錄最新的請(qǐng)求和刪除最早的請(qǐng)求的操作也越來越多糯耍。LLOOGG.COM 最初使用的數(shù)據(jù)庫是 MySQL，可想而知囊嘉，因?yàn)槊恳淮斡涗浐蛣h除都要讀寫磁盤温技，因?yàn)閿?shù)據(jù)量和并發(fā)量太大，在這種情況下無論怎么去優(yōu)化數(shù)據(jù)庫都不管用了扭粱。

考慮到最終限制數(shù)據(jù)庫性能的瓶頸在于磁盤舵鳞，所以 antirez 打算放棄磁盤，自己去實(shí)現(xiàn)一個(gè)具有列表結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫的原型琢蛤，把數(shù)據(jù)放在內(nèi)存而不是磁盤蜓堕，這樣可以大大地提升列表的 push 和 pop 的效率。antirez 發(fā)現(xiàn)這種思路確實(shí)能解決這個(gè)問題博其，所以用 C 語言重寫了這個(gè)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫套才，并且加上了持久化的功能，09 年慕淡，Redis 橫空出世了背伴。從最開始只支持列表的數(shù)據(jù)庫，到現(xiàn)在支持多種數(shù)據(jù)類型峰髓，并且提供了一系列的高級(jí)特性挂据，Redis 已經(jīng)成為一個(gè)在全世界被廣泛使用的開源項(xiàng)目。

為什么叫 REDIS 呢儿普？它的全稱是 REmote DIctionary Service崎逃，直接翻譯過來是遠(yuǎn)程字典服務(wù)。

從 Redis 的誕生歷史我們看到了眉孩，在某些場(chǎng)景中个绍，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不適合用來存儲(chǔ)我們的 Web 應(yīng)用的數(shù)據(jù)。那么浪汪，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫巴柿，或者說 SQL 和 NoSQL，到底有什么不一樣呢死遭？

1.2. Redis 定位與特性

1.2.1.SQL 與 NoSQL

在絕大部分時(shí)候广恢，我們都會(huì)首先考慮用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)我們的數(shù)據(jù)，比如SQLServer呀潭，Oracle钉迷，MySQL 等等至非。
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)：

1. 它以表格的形式，基于行存儲(chǔ)數(shù)據(jù)糠聪，是一個(gè)二維的模式荒椭。
2. 它存儲(chǔ)的是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有固定的模式（schema）舰蟆，數(shù)據(jù)需要適應(yīng)表結(jié)構(gòu)趣惠。
3. 表與表之間存在關(guān)聯(lián)（Relationship）。
4. 大部分關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都支持 SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）的操作身害，支持復(fù)雜的關(guān)聯(lián)查詢味悄。
5. 通過支持事務(wù)（ACID 酸）來提供嚴(yán)格或者實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)一致性。

但是使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也存在一些限制塌鸯，比如：

1. 要實(shí)現(xiàn)擴(kuò)容的話侍瑟，只能向上（垂直）擴(kuò)展，比如磁盤限制了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)界赔，就要擴(kuò)大磁盤容量，通過堆硬件的方式牵触，不支持動(dòng)態(tài)的擴(kuò)縮容淮悼。水平擴(kuò)容需要復(fù)雜的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，比如分庫分表揽思。
2. 表結(jié)構(gòu)修改困難袜腥，因此存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)格式也受到限制。
3. 在高并發(fā)和高數(shù)據(jù)量的情況下钉汗，我們的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通常會(huì)把數(shù)據(jù)持久化到磁盤羹令，基于磁盤的讀寫壓力比較大。

為了規(guī)避關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的一系列問題损痰，我們就有了非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫福侈，我們一般把它叫做“non-relational”或者“Not Only SQL”。NoSQL 最開始是不提供 SQL 的數(shù)據(jù)庫的意思卢未，但是后來意思慢慢地發(fā)生了變化肪凛。
非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)：

1. 存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，比如文本辽社、圖片伟墙、音頻、視頻滴铅。
2. 表與表之間沒有關(guān)聯(lián)戳葵，可擴(kuò)展性強(qiáng)。
3. 保證數(shù)據(jù)的最終一致性汉匙。遵循 BASE（堿）理論拱烁。 Basically Available（基本可用）生蚁； Soft-state（軟狀態(tài)）； Eventually Consistent（最終一致性）邻梆。
4. 支持海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和高并發(fā)的高效讀寫守伸。
5. 支持分布式，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行分片存儲(chǔ)浦妄，擴(kuò)縮容簡(jiǎn)單尼摹。

對(duì)于不同的存儲(chǔ)類型，我們又有各種各樣的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫剂娄，比如有幾種常見的類型：

1. KV 存 儲(chǔ) 蠢涝， 用 Key Value 的 形 式 來 存 儲(chǔ) 數(shù) 據(jù) 。 比 較 常 見 的 有 Redis 和
   MemcacheDB阅懦。
2. 文檔存儲(chǔ)和二，MongoDB。
3. 列存儲(chǔ)耳胎，HBase惯吕。
4. 圖存儲(chǔ)，這個(gè)圖（Graph）是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)怕午，不是文件格式废登。Neo4j。
5. 對(duì)象存儲(chǔ)郁惜。
6. XML 存儲(chǔ)等等等等堡距。

這個(gè)網(wǎng)頁列舉了各種各樣的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫 http://nosql-database.org/ 。
NewSQL 結(jié)合了 SQL 和 NoSQL 的特性（例如 PingCAP 的 TiDB）兆蕉。

1.2.2.Redis 特性

官網(wǎng)介紹：https://redis.io/topics/introduction
中文網(wǎng)站： http://www.redis.cn
硬件層面有 CPU 的緩存羽戒；瀏覽器也有緩存；手機(jī)的應(yīng)用也有緩存虎韵。我們把數(shù)據(jù)緩存起來的原因就是從原始位置取數(shù)據(jù)的代價(jià)太大了易稠，放在一個(gè)臨時(shí)位置存儲(chǔ)起來，取回就可以快一些包蓝。

Redis 的特性：

1. 更豐富的數(shù)據(jù)類型
2. 進(jìn)程內(nèi)與跨進(jìn)程缩多；單機(jī)與分布式
3. 功能豐富：持久化機(jī)制、過期策略
4. 支持多種編程語言
5. 高可用养晋，集群

1.3. Redis 安裝啟動(dòng)

1衬吆、Linux 安裝
參考：
CentOS7 安裝 Redis 單實(shí)例 https://gper.club/articles/7e7e7f7ff7g5egc4g6b
Docker 安裝 RabbitMQ 集群 https://gper.club/articles/7e7e7f7ff7g5egc5g6c
主要是注意配置文件幾處關(guān)鍵內(nèi)容（ 后臺(tái)啟動(dòng)、 綁定 IP绳泉、 密碼） 的修改逊抡， 配置別名

2、Windows 服務(wù)端安裝
Redis 作者沒有為 Windows 編寫 Redis 服務(wù)端，微軟自行編寫了一個(gè) Redis 服務(wù)端冒嫡，可用于基本的測(cè)試和學(xué)習(xí)拇勃。https://github.com/MicrosoftArchive/redis/tags

安裝啟動(dòng)不詳解了，百度搜一大堆孝凌。

1.3.1.基本操作

默認(rèn)有 16 個(gè)庫（0-15）方咆，可以在配置文件中修改，默認(rèn)使用第一個(gè) db0蟀架。

databases 16

因?yàn)闆]有完全隔離瓣赂，不像數(shù)據(jù)庫的database，不適合把不同的庫分配給不同的業(yè)務(wù)使用片拍。

切換數(shù)據(jù)庫 select 0
清空當(dāng)前數(shù)據(jù)庫 flushdb
清空所有數(shù)據(jù)庫 flushall

Redis 是字典結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)方式煌集，采用 key-value 存儲(chǔ)。key 和 value 的最大長(zhǎng)度限制是 512M（來自官網(wǎng) https://redis.io/topics/data-types-intro/）捌省。

鍵的基本操作命令參考：http://redisdoc.com/index.html

存值 set cong 2673
取值 get cong
查看所有鍵 keys *
獲取所有鍵 dbsize
查看鍵是否存在 exists cong
刪除鍵 del cong
重命名鍵 rename cong congnew
查看類型 type cong

Redis 一共有幾種數(shù)據(jù)類型苫纤？（注意是數(shù)據(jù)類型不是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）
官網(wǎng)： https://redis.io/topics/data-types-intro
String、Hash纲缓、Set卷拘、List、Zset祝高、Hyperloglog栗弟、Geo、Streams

1.4. Redis 基本數(shù)據(jù)類型

最基本也是最常用的數(shù)據(jù)類型就是 String褂策。set 和 get 命令就是 String 的操作命令横腿。它是二進(jìn)制安全的(Binary-safe strings)颓屑，為啥斤寂？后面講

1.4.1String 字符串

存儲(chǔ)類型：
可以用來存儲(chǔ)字符串、整數(shù)揪惦、浮點(diǎn)數(shù)遍搞。
操作命令:

• 設(shè)置多個(gè)值（批量操作， 原子性）
  mset cong 2673 jack 666
• 設(shè)置值器腋， 如果 key 存在溪猿， 則不成功
  setnx cong value
  基于此可實(shí)現(xiàn)分布式鎖。 用 del key 釋放鎖纫塌。但如果釋放鎖的操作失敗了诊县， 導(dǎo)致其他節(jié)點(diǎn)永遠(yuǎn)獲取不到鎖， 怎么辦措左？加過期時(shí)間依痊。 單獨(dú)用 expire 加過期， 也失敗了怎披， 無法保證原子性胸嘁， 怎么辦瓶摆？ 多參數(shù)
  set key value [expiration EX seconds|PX milliseconds][NX|XX]
  使用參數(shù)的方式:set lock1 1 EX 10 NX，設(shè)置鍵lock的值為1,10秒過期時(shí)間性宏，前提是lock鍵不存在群井。
• (整數(shù)） 值遞增
  incr cong
incrby cong100
• (整數(shù)） 值遞減
  decr cong
decrby cong100
• 浮點(diǎn)數(shù)增量
  set f 2.6
incrbyfloat f 7.3
• 獲取多個(gè)值
  mget cong jack
• 獲取值長(zhǎng)度
  strlen cong
• 字符串追加內(nèi)容
  append cong good
• 獲取指定范圍的字符
  getrange cong 0 8

1.5存儲(chǔ)（ 實(shí)現(xiàn)） 原理

1.5.1數(shù)據(jù)模型

set hello word 為例，因?yàn)?Redis 是 KV 的數(shù)據(jù)庫毫胜，它是通過 hashtable 實(shí)現(xiàn)的（我們把這個(gè)叫做外層的哈希）书斜。所以每個(gè)鍵值對(duì)都會(huì)有一個(gè) dictEntry（源碼位置：dict.h），里面指向了 key 和 value 的指針指蚁。next 指向下一個(gè) dictEntry菩佑。

typedef struct dictEntry {
  void *key; /* key 關(guān)鍵字定義 */
  union {
          void *val; uint64_t u64; /* value 定義 */
          int64_t s64; double d;
  } v;
  struct dictEntry *next; /* 指向下一個(gè)鍵值對(duì)節(jié)點(diǎn) */
} dictEntry;

key 是字符串，但是 Redis 沒有直接使用 C 的字符數(shù)組凝化，而是存儲(chǔ)在自定義的 SDS中稍坯。

value 既不是直接作為字符串存儲(chǔ)，也不是直接存儲(chǔ)在 SDS 中搓劫，而是存儲(chǔ)在redisObject 中瞧哟。實(shí)際上五種常用的數(shù)據(jù)類型的任何一種，都是通過 redisObject 來存儲(chǔ)的枪向。

redisObject
redisObject 定義在 src/server.h 文件中

typedef struct redisObject {
  unsigned type:4; /* 對(duì)象的類型勤揩， 包括： OBJ_STRING、 OBJ_LIST秘蛔、 OBJ_HASH陨亡、 OBJ_SET、 OBJ_ZSET */
  unsigned encoding:4; /* 具體的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) */
  unsigned lru:LRU_BITS; /* 24 位深员， 對(duì)象最后一次被命令程序訪問的時(shí)間负蠕， 與內(nèi)存回收有關(guān) */
  int refcount; /* 引用計(jì)數(shù)。 當(dāng) refcount 為 0 的時(shí)候倦畅， 表示該對(duì)象已經(jīng)不被任何對(duì)象引用遮糖， 則可以進(jìn)行垃圾回收了*/
  void *ptr; /* 指向?qū)ο髮?shí)際的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) */
} robj;

可以使用 type 命令來查看對(duì)外的類型。

127.0.0.1:6379> type qs
string

1.5.2內(nèi)部編碼

127.0.0.1:6379> set number 1
OK
127.0.0.1:6379> set qs "is a good teacher in gupao, have crossed mountains and sea "
OK
127.0.0.1:6379> set jack bighead
OK
127.0.0.1:6379> object encoding number
"int"
127.0.0.1:6379> object encoding jack
"embstr"
127.0.0.1:6379> object encoding qs
"raw"

字符串類型的內(nèi)部編碼有三種：

1. int叠赐，存儲(chǔ) 8 個(gè)字節(jié)的長(zhǎng)整型（long欲账，2^63-1）。
2. embstr, 代表 embstr 格式的 SDS（Simple Dynamic String 簡(jiǎn)單動(dòng)態(tài)字符串）芭概，
   存儲(chǔ)小于 44 個(gè)字節(jié)的字符串赛不。
3. raw，存儲(chǔ)大于 44 個(gè)字節(jié)的字符串（3.2 版本之前是 39 字節(jié)）罢洲。為什么是 39踢故？

/* object.c */
#define OBJ_ENCODING_EMBSTR_SIZE_LIMIT 44

問題 1、什么是 SDS？

Redis 中字符串的實(shí)現(xiàn)畴椰。
在 3.2 以后的版本中臊诊，SDS 又有多種結(jié)構(gòu)（sds.h）：sdshdr5、sdshdr8斜脂、sdshdr16抓艳、sdshdr32、sdshdr64帚戳，用于存儲(chǔ)不同的長(zhǎng)度的字符串玷或，分別代表 2^5 =32byte，2^8 =256byte片任，2^16= 65536byte=64KB偏友，2^32byte=4GB。

/* sds.h */
struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 {
uint8_t len; /* 當(dāng)前字符數(shù)組的長(zhǎng)度 */
uint8_t alloc; /*當(dāng)前字符數(shù)組總共分配的內(nèi)存大小 */
unsigned char flags; /* 當(dāng)前字符數(shù)組的屬性对供、 用來標(biāo)識(shí)到底是 sdshdr8 還是 sdshdr16 等 */
char buf[]; /* 字符串真正的值 */
};

問題 2位他、為什么 Redis 要用 SDS 實(shí)現(xiàn)字符串？

我們知道产场，C 語言本身沒有字符串類型（只能用字符數(shù)組 char[]實(shí)現(xiàn)）鹅髓。

1. 使用字符數(shù)組必須先給目標(biāo)變量分配足夠的空間皆愉，否則可能會(huì)溢出鳞贷。
2. 如果要獲取字符長(zhǎng)度，必須遍歷字符數(shù)組剧蹂，時(shí)間復(fù)雜度是 O(n)确徙。
3. C 字符串長(zhǎng)度的變更會(huì)對(duì)字符數(shù)組做內(nèi)存重分配醒串。
4. 通過從字符串開始到結(jié)尾碰到的第一個(gè)'\0'來標(biāo)記字符串的結(jié)束，因此不能保存圖片鄙皇、音頻芜赌、視頻、壓縮文件等二進(jìn)制(bytes)保存的內(nèi)容育苟，二進(jìn)制不安全较鼓。

SDS 的特點(diǎn)：

1. 不用擔(dān)心內(nèi)存溢出問題椎木，如果需要會(huì)對(duì) SDS 進(jìn)行擴(kuò)容违柏。
2. 獲取字符串長(zhǎng)度時(shí)間復(fù)雜度為 O(1)，因?yàn)槎x了 len 屬性香椎。
3. 通過“空間預(yù)分配”（ sdsMakeRoomFor）和“惰性空間釋放”漱竖，防止多次重分配內(nèi)存。
4. 判斷是否結(jié)束的標(biāo)志是 len 屬性（它同樣以'\0'結(jié)尾是因?yàn)檫@樣就可以使用 C語言中函數(shù)庫操作字符串的函數(shù)了）畜伐，可以包含'\0'馍惹。
   存儲(chǔ)二進(jìn)制： BytesTest.java

問題 3万矾、embstr 和 raw 的區(qū)別悼吱？

embstr 的使用只分配一次內(nèi)存空間（因?yàn)?RedisObject 和 SDS 是連續(xù)的），而 raw需要分配兩次內(nèi)存空間（分別為 RedisObject 和 SDS 分配空間）良狈。
因此與 raw 相比后添，embstr 的好處在于創(chuàng)建時(shí)少分配一次空間，刪除時(shí)少釋放一次空間薪丁，以及對(duì)象的所有數(shù)據(jù)連在一起遇西，尋找方便。
而 embstr 的壞處也很明顯严嗜，如果字符串的長(zhǎng)度增加需要重新分配內(nèi)存時(shí)粱檀，整個(gè)RedisObject 和 SDS 都需要重新分配空間，因此 Redis 中的 embstr 實(shí)現(xiàn)為只讀漫玄。

問題 4：int 和 embstr 什么時(shí)候轉(zhuǎn)化為 raw茄蚯？

當(dāng)int數(shù)據(jù)不再是整數(shù) ，或大小超過了long的范圍（2^63-1=9223372036854775807）時(shí)睦优，自動(dòng)轉(zhuǎn)化為 embstr第队。

127.0.0.1:6379> set k1 1
OK
127.0.0.1:6379> append k1 a
(integer) 2
127.0.0.1:6379> object encoding k1
"raw"

問題 5：明明沒有超過閾值，為什么變成 raw 了刨秆？

127.0.0.1:6379> set k2 a
OK
127.0.0.1:6379> object encoding k2
"embstr"
127.0.0.1:6379> append k2 b
(integer) 2
127.0.0.1:6379> object encoding k2
"raw"

對(duì)于 embstr凳谦，由于其實(shí)現(xiàn)是只讀的，因此在對(duì) embstr 對(duì)象進(jìn)行修改時(shí)衡未，都會(huì)先轉(zhuǎn)化為 raw 再進(jìn)行修改尸执。因此，只要是修改 embstr 對(duì)象缓醋，修改后的對(duì)象一定是 raw 的如失，無論是否達(dá)到了 44個(gè)字節(jié)。

問題 6：當(dāng)長(zhǎng)度小于閾值時(shí)送粱，會(huì)還原嗎褪贵？

關(guān)于 Redis 內(nèi)部編碼的轉(zhuǎn)換，都符合以下規(guī)律：編碼轉(zhuǎn)換在 Redis 寫入數(shù)據(jù)時(shí)完成抗俄，且轉(zhuǎn)換過程不可逆脆丁，只能從小內(nèi)存編碼向大內(nèi)存編碼轉(zhuǎn)換（但是不包括重新 set）。

問題 7：為什么要對(duì)底層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行一層包裝呢动雹？

通過封裝槽卫，可以根據(jù)對(duì)象的類型動(dòng)態(tài)地選擇存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和可以使用的命令，實(shí)現(xiàn)節(jié)省空間和優(yōu)化查詢速度胰蝠。

1.5.3應(yīng)用場(chǎng)景

• 緩存
  String 類型
  例如：熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存（例如報(bào)表歼培，明星出軌）震蒋，對(duì)象緩存，全頁緩存躲庄〔槠剩可以提升熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的訪問速度。
• 數(shù)據(jù)共享分布式
  STRING 類型噪窘，因?yàn)?Redis 是分布式的獨(dú)立服務(wù)梗搅，可以在多個(gè)應(yīng)用之間共享。
  例如：分布式 Session

<dependency>
<groupId>org.springframework.session</groupId>
<artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
</dependency>

• 分布式鎖
  STRING 類型 setnx 方法效览，只有不存在時(shí)才能添加成功无切，返回 true。
  http://redisdoc.com/string/set.html 建議用參數(shù)的形式丐枉，上文講過

public Boolean getLock(Object lockObject){
  jedisUtil = getJedisConnetion();
  boolean flag = jedisUtil.setNX(lockObj, 1);
  if(flag){
      expire(locakObj,10);
  }r
  return flag;
  }
?public void releaseLock(Object lockObject){
  del(lockObj);
}

• 全局 ID
  INT 類型哆键，INCRBY，利用原子性

incrby userid 1000

（分庫分表的場(chǎng)景瘦锹，一次性拿一段）

• 計(jì)數(shù)器
  INT 類型籍嘹，INCR 方法
  例如：文章的閱讀量，微博點(diǎn)贊數(shù)弯院，允許一定的延遲辱士，先寫入 Redis 再定時(shí)同步到數(shù)據(jù)庫。

• 限流
  INT 類型听绳，INCR 方法
  以訪問者的 IP 和其他信息作為 key颂碘，訪問一次增加一次計(jì)數(shù)，超過次數(shù)則返回 false椅挣。

• 位統(tǒng)計(jì)
  String 類型的 BITCOUNT（1.6.6 的 bitmap 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹）头岔。
  字符是以 8 位二進(jìn)制存儲(chǔ)的。

set k1 a
setbit k1 6 1
setbit k1 7 0
get k1

a 對(duì)應(yīng)的 ASCII 碼是 97鼠证，轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)據(jù)是 01100001
b 對(duì)應(yīng)的 ASCII 碼是 98峡竣，轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)據(jù)是 01100010
因?yàn)?bit 非常節(jié)省空間（1 MB=8388608 bit），可以用來做大數(shù)據(jù)量的統(tǒng)計(jì)量九。
例如：在線用戶統(tǒng)計(jì)适掰，留存用戶統(tǒng)計(jì)

setbit onlineusers 0 1
setbit onlineusers 1 1
setbit onlineusers 2 0

支持按位與、按位或等等操作荠列。

BITOP AND destkey key [key ...] 类浪， 對(duì)一個(gè)或多個(gè) key 求邏輯并， 并將結(jié)果保存到 destkey 弯予。
BITOP OR destkey key [key ...] 戚宦， 對(duì)一個(gè)或多個(gè) key 求邏輯或个曙， 并將結(jié)果保存到 destkey 锈嫩。
BITOP XOR destkey key [key ...] 受楼， 對(duì)一個(gè)或多個(gè) key 求邏輯異或， 并將結(jié)果保存到 destkey 呼寸。
BITOP NOT destkey key 艳汽， 對(duì)給定 key 求邏輯非， 并將結(jié)果保存到 destkey 对雪。

計(jì)算出 7 天都在線的用戶

BITOP "AND" "7_days_both_online_users" "day_1_online_users" "day_2_online_users" ... "day_7_online_users"

如果一個(gè)對(duì)象的 value 有多個(gè)值的時(shí)候河狐，怎么存儲(chǔ)？
例如用一個(gè) key 存儲(chǔ)一張表的數(shù)據(jù)瑟捣。

序列化馋艺？例如 JSON/Protobuf/XML，會(huì)增加序列化和反序列化的開銷迈套，并且不能單獨(dú)獲取捐祠、修改一個(gè)值。

可以通過 key 分層的方式來實(shí)現(xiàn)桑李，例如：

mset student:1:sno GP16666 student:1:sname 沐風(fēng) student:1:company 騰訊

獲取值的時(shí)候一次獲取多個(gè)值：

mget student:1:sno student:1:sname student:1:company

缺點(diǎn)：key 太長(zhǎng)踱蛀，占用的空間太多。有沒有更好的方式贵白？HASH!!!

1.6 Hash哈希

存儲(chǔ)類型

包含鍵值對(duì)的無序散列表率拒。value 只能是字符串，不能嵌套其他類型禁荒。

同樣是存儲(chǔ)字符串猬膨，Hash 與 String 的主要區(qū)別？

1. 把所有相關(guān)的值聚集到一個(gè) key 中呛伴，節(jié)省內(nèi)存空間
2. 只使用一個(gè) key寥掐，減少 key 沖突
3. 當(dāng)需要批量獲取值的時(shí)候，只需要使用一個(gè)命令磷蜀，減少內(nèi)存/IO/CPU 的消耗

Hash 不適合的場(chǎng)景：

1. Field 不能單獨(dú)設(shè)置過期時(shí)間
2. 沒有 bit 操作
3. 需要考慮數(shù)據(jù)量分布的問題（value 值非常大的時(shí)候召耘，無法分布到多個(gè)節(jié)點(diǎn)）

操作命令

hset h1 f 6
hset h1 e 5
hmset h1 a 1 b 2 c 3 d 4

hget h1 a
hmget h1 a b c d
hkeys h1
hvals h1
hgetall h1

key 操作

hget exists h1
hdel h1
hlen h1

存儲(chǔ)（實(shí)現(xiàn)）原理

Redis 的 Hash 本身也是一個(gè) KV 的結(jié)構(gòu)，類似于 Java 中的 HashMap褐隆。外層的哈希（Redis KV 的實(shí)現(xiàn)）只用到了 hashtable污它。當(dāng)存儲(chǔ) hash 數(shù)據(jù)類型時(shí)，我們把它叫做內(nèi)層的哈希庶弃。內(nèi)層的哈希底層可以使用兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)：
ziplist：OBJ_ENCODING_ZIPLIST（壓縮列表）
hashtable：OBJ_ENCODING_HT（哈希表）

ziplist 壓縮列表
ziplist 壓縮列表是什么衫贬？

/* ziplist.c 源碼頭部注釋 */
The ziplist is a specially encoded dually linked list that is designed to be very memory efficient. It stores both strings and
integer values, where integers are encoded as actual integers instead of a series of characters. It allows push and pop
operations on either side of the list in O(1) time. However, because every operation requires a reallocation of the memory
used by the ziplist, the actual complexity is related to the amount of memory used by the ziplist.

ziplist 是一個(gè)經(jīng)過特殊編碼的雙向鏈表，它不存儲(chǔ)指向上一個(gè)鏈表節(jié)點(diǎn)和指向下一個(gè)鏈表節(jié)點(diǎn)的指針歇攻，而是存儲(chǔ)上一個(gè)節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)度和當(dāng)前節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)度固惯，通過犧牲部分讀寫性能，來換取高效的內(nèi)存空間利用率缴守，是一種時(shí)間換空間的思想葬毫。只用在字段個(gè)數(shù)少镇辉，字段值小的場(chǎng)景里面。

ziplist 的內(nèi)部結(jié)構(gòu)贴捡？
ziplist.c 源碼第 16 行的注釋：
<zlbytes> <zltail> <zllen> <entry> <entry> ... <entry> <zlend>

typedef struct zlentry {
unsigned int prevrawlensize; /* 上一個(gè)鏈表節(jié)點(diǎn)占用的長(zhǎng)度 */
unsigned int prevrawlen; /* 存儲(chǔ)上一個(gè)鏈表節(jié)點(diǎn)的長(zhǎng)度數(shù)值所需要的字節(jié)數(shù) */
unsigned int lensize; /* 存儲(chǔ)當(dāng)前鏈表節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)度數(shù)值所需要的字節(jié)數(shù) */
unsigned int len; /* 當(dāng)前鏈表節(jié)點(diǎn)占用的長(zhǎng)度 */
unsigned int headersize; /* 當(dāng)前鏈表節(jié)點(diǎn)的頭部大泻龈亍（prevrawlensize + lensize） ， 即非數(shù)據(jù)域的大小 */
unsigned char encoding; /* 編碼方式 */
unsigned char *p; /* 壓縮鏈表以字符串的形式保存烂斋， 該指針指向當(dāng)前節(jié)點(diǎn)起始位置 */
} zlentry;

編碼 encoding（ziplist.c 源碼第 204 行）
#define ZIP_STR_06B (0 << 6) //長(zhǎng)度小于等于 63 字節(jié)
#define ZIP_STR_14B (1 << 6) //長(zhǎng)度小于等于 16383 字節(jié)
#define ZIP_STR_32B (2 << 6) //長(zhǎng)度小于等于 4294967295 字節(jié)

問題：什么時(shí)候使用 ziplist 存儲(chǔ)屹逛？

當(dāng) hash 對(duì)象同時(shí)滿足以下兩個(gè)條件的時(shí)候，使用 ziplist 編碼：
1）所有的鍵值對(duì)的健和值的字符串長(zhǎng)度都小于等于 64byte（一個(gè)英文字母
一個(gè)字節(jié)）汛骂；
2）哈希對(duì)象保存的鍵值對(duì)數(shù)量小于 512 個(gè)罕模。

/* src/redis.conf 配置 */
hash-max-ziplist-value 64 // ziplist 中最大能存放的值長(zhǎng)度
hash-max-ziplist-entries 512 // ziplist 中最多能存放的 entry 節(jié)點(diǎn)數(shù)量

/* 源碼位置： t_hash.c ， 當(dāng)達(dá)字段個(gè)數(shù)超過閾值帘瞭， 使用 HT 作為編碼 */
if (hashTypeLength(o) > server.hash_max_ziplist_entries)
  hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT);
/*源碼位置： t_hash.c手销， 當(dāng)字段值長(zhǎng)度過大， 轉(zhuǎn)為 HT */
for (i = start; i <= end; i++) {
  if (sdsEncodedObject(argv[i]) &&
    sdslen(argv[i]->ptr) > server.hash_max_ziplist_value)
  {
      hashTypeConvert(o, OBJ_ENCODING_HT);
    break;
  }
}

一個(gè)哈希對(duì)象超過配置的閾值（鍵和值的長(zhǎng)度有>64byte图张，鍵值對(duì)個(gè)數(shù)>512 個(gè)）時(shí)锋拖，會(huì)轉(zhuǎn)換成哈希表（hashtable）。

hashtable（dict）

在Redis中祸轮，hashtable被稱為字典（dictionary）兽埃，它是一個(gè)數(shù)組+鏈表的結(jié)構(gòu)。
源碼位置： dict.h
前面我們知道了适袜，Redis 的 KV 結(jié)構(gòu)是通過一個(gè) dictEntry 來實(shí)現(xiàn)的柄错。Redis 又對(duì) dictEntry 進(jìn)行了多層的封裝。

typedef struct dictEntry {
void *key; /* key 關(guān)鍵字定義 */
union {
  void *val; uint64_t u64; /* value 定義 */
  int64_t s64; double d;
} v;
struct dictEntry *next; /* 指向下一個(gè)鍵值對(duì)節(jié)點(diǎn) */
} dictEntry;

dictEntry 放到了 dictht（hashtable 里面）：

/* This is our hash table structure. Every dictionary has two of this as we
* implement incremental rehashing, for the old to the new table. */
typedef struct dictht {
  dictEntry **table; /* 哈希表數(shù)組 */
  unsigned long size; /* 哈希表大小 */
  unsigned long sizemask; /* 掩碼大小苦酱， 用于計(jì)算索引值售貌。 總是等于 size-1 */
  unsigned long used; /* 已有節(jié)點(diǎn)數(shù) */
} dictht;

ht 放到了 dict 里面：

typedef struct dict {
  dictType *type; /* 字典類型 */
  void *privdata; /* 私有數(shù)據(jù) */
  dictht ht[2]; /* 一個(gè)字典有兩個(gè)哈希表 */
  long rehashidx; /* rehash 索引 */
  unsigned long iterators; /* 當(dāng)前正在使用的迭代器數(shù)量 */
} dict;

從最底層到最高層 dictEntry——dictht——dict——OBJ_ENCODING_HT
總結(jié)：哈希的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

問題：為什么要定義兩個(gè)哈希表呢？ht[2]
redis 的 hash 默認(rèn)使用的是 ht[0]扯饶，ht[1]不會(huì)初始化和分配空間恒削。哈希表 dictht 是用鏈地址法來解決碰撞問題的。在這種情況下尾序，哈希表的性能取決于它的大械龇帷（size 屬性）和它所保存的節(jié)點(diǎn)的數(shù)量（used 屬性）之間的比率：

• 比率在 1:1 時(shí)（一個(gè)哈希表 ht 只存儲(chǔ)一個(gè)節(jié)點(diǎn) entry），哈希表的性能最好每币；
• 如果節(jié)點(diǎn)數(shù)量比哈希表的大小要大很多的話（這個(gè)比例用 ratio 表示携丁，5 表示平均一個(gè) ht 存儲(chǔ) 5 個(gè) entry），那么哈希表就會(huì)退化成多個(gè)鏈表兰怠，哈希表本身的性能
  優(yōu)勢(shì)就不再存在梦鉴。

在這種情況下需要擴(kuò)容李茫。Redis 里面的這種操作叫做 rehash。
rehash 的步驟：

1. 為字符 ht[1]哈希表分配空間尚揣，這個(gè)哈希表的空間大小取決于要執(zhí)行的操作涌矢，以及 ht[0]當(dāng)前包含的鍵值對(duì)的數(shù)量掖举。
   擴(kuò)展：ht[1]的大小為第一個(gè)大于等于 ht[0].used*2快骗。
2. 將所有的 ht[0]上的節(jié)點(diǎn) rehash 到 ht[1]上，重新計(jì)算 hash 值和索引塔次，然后放入指定的位置方篮。
3. 當(dāng) ht[0]全部遷移到了 ht[1]之后，釋放 ht[0]的空間励负，將 ht[1]設(shè)置為 ht[0]表藕溅，并創(chuàng)建新的 ht[1]，為下次 rehash 做準(zhǔn)備继榆。

問題：什么時(shí)候觸發(fā)擴(kuò)容巾表？
負(fù)載因子（源碼位置： dict.c）：

static int dict_can_resize = 1;
static unsigned int dict_force_resize_ratio = 5;

ratio = used / size，已使用節(jié)點(diǎn)與字典大小的比例
dict_can_resize 為 1 并且 dict_force_resize_ratio 已使用節(jié)點(diǎn)數(shù)和字典大小之間的比率超過 1：5略吨，觸發(fā)擴(kuò)容

擴(kuò)容判斷 _dictExpandIfNeeded（源碼 dict.c）

if (d->ht[0].used >= d->ht[0].size &&
  (dict_can_resize || d->ht[0].used/d->ht[0].size > dict_force_resize_ratio))
{
  return dictExpand(d, d->ht[0].used*2);
}
return DICT_OK;

縮容：server.c

int htNeedsResize(dict *dict) {
  long long size, used;
?
  size = dictSlots(dict);
  used = dictSize(dict);
return (size > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&
       (used*100/size < HASHTABLE_MIN_FILL));
}

應(yīng)用場(chǎng)景

• String可以做的事情集币，Hash都可以做。

• 存儲(chǔ)對(duì)象類型的數(shù)據(jù)
  比如對(duì)象或者一張表的數(shù)據(jù)翠忠，比 String 節(jié)省了更多 key 的空間鞠苟，也更加便于集中管理。

• 購物車

  
  

key：用戶 id秽之；field：商品 id当娱；value：商品數(shù)量。
+1：hincr考榨。-1：hdecr跨细。刪除：hdel。全選：hgetall河质。商品數(shù)：hlen扼鞋。

1.7 List 列表

存儲(chǔ)類型

存儲(chǔ)有序的字符串（從左到右），元素可以重復(fù)愤诱≡仆罚可以充當(dāng)隊(duì)列和棧的角色。

操作命令

元素增減：

lpush queue a
lpush queue b c
rpush queue d e
lpop queue
rpop queue
?blpop queue
brpop queue

取值

lindex queue 0
lrange queue 0 -1

存儲(chǔ)（實(shí)現(xiàn)）原理

在早期的版本中淫半，數(shù)據(jù)量較小時(shí)用 ziplist 存儲(chǔ)溃槐，達(dá)到臨界值時(shí)轉(zhuǎn)換為 linkedlist 進(jìn)行存儲(chǔ)，分別對(duì)應(yīng) OBJ_ENCODING_ZIPLIST 和 OBJ_ENCODING_LINKEDLIST 科吭。

3.2 版本之后昏滴，統(tǒng)一用 quicklist 來存儲(chǔ)猴鲫。quicklist 存儲(chǔ)了一個(gè)雙向鏈表，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè) ziplist谣殊。

127.0.0.1:6379> object encoding queue
"quicklist"

quicklist

quicklist（快速列表）是 ziplist 和 linkedlist 的結(jié)合體拂共。
quicklist.h，head 和 tail 指向雙向列表的表頭和表尾姻几。

typedef struct quicklist {
  quicklistNode *head; /* 指向雙向列表的表頭 */
  quicklistNode *tail; /* 指向雙向列表的表尾 */
  unsigned long count; /* 所有的 ziplist 中一共存了多少個(gè)元素 */
  unsigned long len; /* 雙向鏈表的長(zhǎng)度宜狐， node 的數(shù)量 */
  int fill : 16; /* fill factor for individual nodes */
  unsigned int compress : 16; /* 壓縮深度， 0： 不壓縮蛇捌； */
} quicklist;

redis.conf 相關(guān)參數(shù)：
list-max-ziplist-size（fill）:正數(shù)表示單個(gè) ziplist 最多所包含的 entry 個(gè)數(shù);負(fù)數(shù)代表單個(gè) ziplist 的大小抚恒， 默認(rèn) 8k; -1： 4KB； -2： 8KB络拌； -3： 16KB俭驮； -4： 32KB； -5： 64KB
list-compress-depth（compress）:壓縮深度春贸， 默認(rèn)是 0;1： 首尾的 ziplist 不壓縮混萝； 2： 首尾第一第二個(gè) ziplist 不壓縮， 以此類推

quicklistNode 中的*zl 指向一個(gè) ziplist萍恕，一個(gè) ziplist 可以存放多個(gè)元素逸嘀。

typedef struct quicklistNode {
  struct quicklistNode *prev; /* 前一個(gè)節(jié)點(diǎn) */
  struct quicklistNode *next; /* 后一個(gè)節(jié)點(diǎn) */
  unsigned char *zl; /* 指向?qū)嶋H的 ziplist */
  unsigned int sz; /* 當(dāng)前 ziplist 占用多少字節(jié) */
  unsigned int count : 16; /* 當(dāng)前 ziplist 中存儲(chǔ)了多少個(gè)元素， 占 16bit（下同） 雄坪， 最大 65536 個(gè) */
  unsigned int encoding : 2; /* 是否采用了 LZF 壓縮算法壓縮節(jié)點(diǎn)厘熟， 1： RAW 2： LZF */
  unsigned int container : 2; /* 2： ziplist， 未來可能支持其他結(jié)構(gòu)存儲(chǔ) */
  unsigned int recompress : 1; /* 當(dāng)前 ziplist 是不是已經(jīng)被解壓出來作臨時(shí)使用 */
  unsigned int attempted_compress : 1; /* 測(cè)試用 */
  unsigned int extra : 10; /* 預(yù)留給未來使用 */
} quicklistNode;

ziplist 的結(jié)構(gòu)前面已經(jīng)說過了维哈，不再重復(fù)绳姨。

應(yīng)用場(chǎng)景

• 用戶消息時(shí)間線 timeline
  因?yàn)?List 是有序的，可以用來做用戶時(shí)間線

  
  

• 消息隊(duì)列
  List 提供了兩個(gè)阻塞的彈出操作：BLPOP/BRPOP阔挠，可以設(shè)置超時(shí)時(shí)間飘庄。

BLPOP：BLPOP key1 timeout 移出并獲取列表的第一個(gè)元素， 如果列表沒有元素會(huì)阻塞列表直到等待超時(shí)或發(fā)現(xiàn)可彈出元素為止购撼。

BRPOP：BRPOP key1 timeout 移出并獲取列表的最后一個(gè)元素跪削， 如果列表沒有元素會(huì)阻塞列表直到等待超時(shí)或發(fā)現(xiàn)可彈出元素為止。

隊(duì)列：先進(jìn)先出：rpush blpop迂求，左頭右尾碾盐，右邊進(jìn)入隊(duì)列，左邊出隊(duì)列揩局。
棧：先進(jìn)后出：rpush brpop

1.8 set集合

存儲(chǔ)類型

String 類型的無序集合毫玖，最大存儲(chǔ)數(shù)量 2^32-1（40 億左右）。

操作命令

添加一個(gè)或者多個(gè)元素

sadd myset a b c d e f g

獲取所有元素

smembers myset

統(tǒng)計(jì)元素個(gè)數(shù)

scard myset

隨機(jī)獲取一個(gè)元素

srandmember key

隨機(jī)彈出一個(gè)元素

spop myset

移除一個(gè)或者多個(gè)元素

srem myset d e f

查看元素是否存在

sismember myset a

存儲(chǔ)（實(shí)現(xiàn)）原理

Redis 用 intset 或 hashtable 存儲(chǔ) set。如果元素都是整數(shù)類型付枫，就用 inset 存儲(chǔ)烹玉。如果不是整數(shù)類型，就用 hashtable（數(shù)組+鏈表的存來儲(chǔ)結(jié)構(gòu)）阐滩。

問題：KV 怎么存儲(chǔ) set 的元素二打？key 就是元素的值，value 為 null掂榔。
如果元素個(gè)數(shù)超過 512 個(gè)继效，也會(huì)用 hashtable 存儲(chǔ)。

配置文件 redis.conf
set-max-intset-entries 512

127.0.0.1:6379> sadd iset 1 2 3 4 5 6
(integer) 6
127.0.0.1:6379> object encoding iset
"intset"
127.0.0.1:6379> sadd myset a b c d e f
(integer) 6
127.0.0.1:6379> object encoding myset
"hashtable"

應(yīng)用場(chǎng)景

• 抽獎(jiǎng)
  隨機(jī)獲取元素
  spop myset

• 點(diǎn)贊衅疙、 簽到莲趣、 打卡

  
  

這條微博的 ID 是 t1001鸳慈，用戶 ID 是 u3001饱溢。
用 like:t1001 來維護(hù) t1001 這條微博的所有點(diǎn)贊用戶。
點(diǎn)贊了這條微博：sadd like:t1001 u3001
取消點(diǎn)贊：srem like:t1001 u3001
是否點(diǎn)贊：sismember like:t1001 u3001
點(diǎn)贊的所有用戶：smembers like:t1001
點(diǎn)贊數(shù)：scard like:t1001
比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫簡(jiǎn)單許多走芋。

• 商品標(biāo)簽
  用tags:i5001 來維護(hù)商品所有的標(biāo)簽绩郎。

  
  

sadd tags:i5001 畫面清晰細(xì)膩
sadd tags:i5001 真彩清晰顯示屏
sadd tags:i5001 流暢至極

• 商品篩選
  獲取差集

sdiff set1 set2

獲取交集（intersection ）

sinter set1 set2

獲取并集

sunion set1 set2

iPhone11 上市了。
sadd brand:apple iPhone11
sadd brand:ios iPhone11
sad screensize:6.0-6.24 iPhone11
sad screentype:lcd iPhone11

篩選商品翁逞，蘋果的肋杖，iOS 的，屏幕在 6.0-6.24 之間的挖函，屏幕材質(zhì)是 LCD 屏幕
sinter brand:apple brand:ios screensize:6.0-6.24 screentype:lcd

用戶關(guān)注状植、 推薦模型
思考
1）相互關(guān)注？
2）我關(guān)注的人也關(guān)注了他怨喘？
3）可能認(rèn)識(shí)的人津畸？

1.9ZSet 有序集合

存儲(chǔ)類型

sorted set，有序的 set必怜，每個(gè)元素有個(gè) score肉拓。
score 相同時(shí)，按照 key 的 ASCII 碼排序梳庆。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對(duì)比：

操作命令

添加元素

zadd myzset 10 java 20 php 30 ruby 40 cpp 50 python

獲取全部元素

zrange myzset 0 -1 withscores
zrevrange myzset 0 -1 withscores

根據(jù)分值區(qū)間獲取元素

zrangebyscore myzset 20 30

移除元素
也可以根據(jù) score rank 刪除

zrem myzset php cpp

統(tǒng)計(jì)元素個(gè)數(shù)

zcard myzset

分值遞增

zincrby myzset 5 python

根據(jù)分值統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)

zcount myzset 20 60

獲取元素 rank

zrank myzset java

獲取元素 score

zsocre myzset java

也有倒序的 rev 操作（reverse）

存儲(chǔ)（實(shí)現(xiàn)）原理

同時(shí)滿足以下條件時(shí)使用 ziplist 編碼：

1. 元素?cái)?shù)量小于 128 個(gè)
2. 所有 member 的長(zhǎng)度都小于 64 字節(jié)
   在 ziplist 的內(nèi)部暖途，按照 score 排序遞增來存儲(chǔ)。插入的時(shí)候要移動(dòng)之后的數(shù)據(jù)膏执。

對(duì)應(yīng) redis.conf 參數(shù)：
zset-max-ziplist-entries 128
zset-max-ziplist-value 64

超過閾值之后驻售，使用 skiplist+dict 存儲(chǔ)。
問題：什么是 skiplist更米？
我們先來看一下有序鏈表：

在這樣一個(gè)鏈表中欺栗，如果我們要查找某個(gè)數(shù)據(jù)，那么需要從頭開始逐個(gè)進(jìn)行比較，直到找到包含數(shù)據(jù)的那個(gè)節(jié)點(diǎn)纸巷，或者找到第一個(gè)比給定數(shù)據(jù)大的節(jié)點(diǎn)為止（沒找到）镇草。

也就是說，時(shí)間復(fù)雜度為 O(n)瘤旨。同樣梯啤，當(dāng)我們要插入新數(shù)據(jù)的時(shí)候，也要經(jīng)歷同樣的查找過程存哲，從而確定插入位置因宇。

而二分查找法只適用于有序數(shù)組，不適用于鏈表祟偷。
假如我們每相鄰兩個(gè)節(jié)點(diǎn)增加一個(gè)指針（或者理解為有三個(gè)元素進(jìn)入了第二層）察滑，讓指針指向下下個(gè)節(jié)點(diǎn)。

這樣所有新增加的指針連成了一個(gè)新的鏈表修肠，但它包含的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)只有原來的一半（上圖中是 7, 19, 26）贺辰。在插入一個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候，決定要放到那一層嵌施，取決于一個(gè)算法（在 redis 中 t_zset.c 有一個(gè) zslRandomLevel 這個(gè)方法）饲化。

現(xiàn)在當(dāng)我們想查找數(shù)據(jù)的時(shí)候，可以先沿著這個(gè)新鏈表進(jìn)行查找吗伤。當(dāng)碰到比待查數(shù)據(jù)大的節(jié)點(diǎn)時(shí)吃靠，再回到原來的鏈表中的下一層進(jìn)行查找。比如足淆，我們想查找 23巢块，查找的路徑是沿著下圖中標(biāo)紅的指針?biāo)赶虻姆较蜻M(jìn)行的：

1. 23 首先和 7 比較，再和 19 比較巧号，比它們都大族奢，繼續(xù)向后比較。
2. 但 23 和 26 比較的時(shí)候裂逐，比 26 要小歹鱼，因此回到下面的鏈表（原鏈表），與 22比較卜高。
3. 23 比 22 要大弥姻，沿下面的指針繼續(xù)向后和 26 比較。23 比 26 小掺涛，說明待查數(shù)據(jù) 23 在原鏈表中不存在

在這個(gè)查找過程中庭敦，由于新增加的指針，我們不再需要與鏈表中每個(gè)節(jié)點(diǎn)逐個(gè)進(jìn)行比較了薪缆。需要比較的節(jié)點(diǎn)數(shù)大概只有原來的一半秧廉。這就是跳躍表伞广。

為什么不用 AVL 樹或者紅黑樹？因?yàn)?skiplist 更加簡(jiǎn)潔疼电。

源碼：server.h

typedef struct zskiplistNode {
  sds ele; /* zset 的元素 */
  double score; /* 分值 */
  struct zskiplistNode *backward; /* 后退指針 */
  struct zskiplistLevel {
    struct zskiplistNode *forward; /* 前進(jìn)指針嚼锄， 對(duì)應(yīng) level 的下一個(gè)節(jié)點(diǎn) */
    unsigned long span; /* 從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的跨度（跨越的節(jié)點(diǎn)數(shù)） */
} level[]; /* 層 */
} zskiplistNode;
?
typedef struct zskiplist {
  struct zskiplistNode *header, *tail; /* 指向跳躍表的頭結(jié)點(diǎn)和尾節(jié)點(diǎn) */
  unsigned long length; /* 跳躍表的節(jié)點(diǎn)數(shù) */
  int level; /* 最大的層數(shù) */
} zskiplist;
?
typedef struct zset {
  dict *dict;
  zskiplist *zsl;
} zset;

隨機(jī)獲取層數(shù)的函數(shù)：
源碼：t_zset.c

int zslRandomLevel(void) {
  int level = 1;
  while ((random()&0xFFFF) < (ZSKIPLIST_P * 0xFFFF))
    level += 1;
    return (level<ZSKIPLIST_MAXLEVEL) ? level :   ZSKIPLIST_MAXLEVEL;
}

應(yīng)用場(chǎng)景

• 排行榜
  id 為 6001 的新聞點(diǎn)擊數(shù)加 1：zincrby hotNews:20190926 1 n6001
  獲取今天點(diǎn)擊最多的 15 條：zrevrange hotNews:20190926 0 15 withscores

  
  

其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介

BitMaps

Bitmaps 是在字符串類型上面定義的位操作。一個(gè)字節(jié)由 8 個(gè)二進(jìn)制位組成蔽豺。

set k1 a

獲取 value 在 offset 處的值（a 對(duì)應(yīng)的 ASCII 碼是 97区丑， 轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)據(jù)是 01100001）

getbit k1 0

修改二進(jìn)制數(shù)據(jù)（b 對(duì)應(yīng)的 ASCII 碼是 98， 轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)據(jù)是 01100010）

setbit k1 6 1
setbit k1 7 0
get k1

統(tǒng)計(jì)二進(jìn)制位中 1 的個(gè)數(shù)

bitcount k1

獲取第一個(gè) 1 或者 0 的位置

bitpos k1 1
bitpos k1 0

BITOP 命令支持 AND 修陡、 OR 沧侥、 NOT 、 XOR 這四種操作中的任意一種參數(shù)：
BITOP AND destkey srckey1 … srckeyN 魄鸦， 對(duì)一個(gè)或多個(gè) key 求邏輯與宴杀， 并將結(jié)果保存到 destkey
BITOP OR destkey srckey1 … srckeyN， 對(duì)一個(gè)或多個(gè) key 求邏輯或拾因， 并將結(jié)果保存到 destkey
BITOP XOR destkey srckey1 … srckeyN旺罢， 對(duì)一個(gè)或多個(gè) key 求邏輯異或， 并將結(jié)果保存到 destkey
BITOP NOT destkey srckey盾致， 對(duì)給定 key 求邏輯非主经， 并將結(jié)果保存到 destkey

應(yīng)用場(chǎng)景：

用戶訪問統(tǒng)計(jì)
在線用戶統(tǒng)計(jì)

Hyperloglogs

Hyperloglogs：提供了一種不太準(zhǔn)確的基數(shù)統(tǒng)計(jì)方法荣暮，比如統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站的 UV庭惜，存在一定的誤差。

Streams

5.0 推出的數(shù)據(jù)類型穗酥。支持多播的可持久化的消息隊(duì)列护赊，用于實(shí)現(xiàn)發(fā)布訂閱功能，借鑒了 kafka 的設(shè)計(jì)砾跃。

總結(jié)

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)總結(jié)

編碼轉(zhuǎn)換總結(jié)

應(yīng)用場(chǎng)景總結(jié)

• 緩存——提升熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的訪問速度
• 共享數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和共享的問題
• 全局 ID —— 分布式全局 ID 的生成方案（分庫分表）
• 分布式鎖——進(jìn)程間共享數(shù)據(jù)的原子操作保證
• 在線用戶統(tǒng)計(jì)和計(jì)數(shù)
• 隊(duì)列骏啰、 棧——跨進(jìn)程的隊(duì)列/棧
• 消息隊(duì)列——異步解耦的消息機(jī)制
• 服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn) —— RPC 通信機(jī)制的服務(wù)協(xié)調(diào)中心（Dubbo 支持 Redis）
• 購物車
• 新浪/Twitter 用戶消息時(shí)間線
• 抽獎(jiǎng)邏輯（禮物抽高、 轉(zhuǎn)發(fā)）
• 點(diǎn)贊判耕、 簽到、 打卡
• 商品標(biāo)簽
• 用戶（商品） 關(guān)注（推薦） 模型
• 電商產(chǎn)品篩選
• 排行榜