Redis基础篇
Redis 基本数据类型
最基本也是最常用的数据类型就是 String。set 和 get 命令就是 String 的操作命令。为什么叫 Binary-safe strings 呢？
String 字符串
- 存储类型
可以用来存储字符串、整数、浮点数。
- 操作命令
设置多个值（批量操作，原子性）
mset qingshan 2673 jack 666设置值，如果 key 存在，则不成功
setnx qingshan基于此可实现分布式锁。用 del key 释放锁。但如果释放锁的操作失败了，导致其他节点永远获取不到锁，怎么办？
加过期时间。
set key value [expiration EX seconds|PX milliseconds][NX|XX]
set lock1 1 EX 10 NX（整数）值递增／（整数）值递减
incr qingshan
incrby qingshan 100
decr qingshan
decrby qingshan 100浮点数增量
set f 2.6
incrbyfloat f 7.3获取多个值
mget qingshan jack字符串追加内容
append qingshan good获取指定范围的字符
getrange qingshan 0 8- 存储（实现）原理
数据模型
set hello word 为例，因为 Redis 是 KV 的数据库，它是通过 hashtable 实现的（我们把这个叫做外层的哈希）。所以每个键值对都会有一个 dictEntry（源码位置：dict.h），里面指向了 key 和 value 的指针。next 指向下一个 dictEntry。
typedef struct dictEntry {
void *key; /* key 关键字定义 */
union {
void *val;
uint64_t u64; /* value 定义 */
int64_t s64; double d; } v;
struct dictEntry *next; /* 指向下一个键值对节点 */ }
dictEntry;
key 是字符串，但是 Redis 没有直接使用 C 的字符数组，而是存储在自定义的 SDS中。value 既不是直接作为字符串存储，也不是直接存储在 SDS 中，而是存储在redisObject 中。实际上五种常用的数据类型的任何一种，都是通过 redisObject 来存储
的。
redisObject
redisObject 定义在 src/server.h 文件中。
可以使用 type 命令来查看对外的类型。：
127.0.0.1:6379> type qs
string
内部编码
127.0.0.1:6379> object encoding tom "int"
字符串类型的内部编码有三种：
1、int，存储 8 个字节的长整型（long，2^63-1）。
2、embstr, 代表 embstr 格式的 SDS（Simple Dynamic String 简单动态字符串），存储小于 44 个字节的字符串。
3、raw，存储大于 44 个字节的字符串（3.2 版本之前是 39 字节）。
问题 1、什么是 SDS？
Redis 中字符串的实现。
在 3.2 以后的版本中，SDS 又有多种结构（sds.h）：sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32、sdshdr64，用于存储不同的长度的字符串，分别代表 2^5=32byte，2^8=256byte，2^16=65536byte=64KB，2^32byte=4GB。
问题 2、为什么 Redis 要用 SDS 实现字符串？
我们知道，C 语言本身没有字符串类型（只能用字符数组 char[]实现）。
1、使用字符数组必须先给目标变量分配足够的空间，否则可能会溢出。
2、如果要获取字符长度，必须遍历字符数组，时间复杂度是 O(n)。
3、C 字符串长度的变更会对字符数组做内存重分配。
4、通过从字符串开始到结尾碰到的第一个'\0'来标记字符串的结束，因此不能保存图片、音频、视频、压缩文件等二进制(bytes)保存的内容，二进制不安全。
SDS 的特点：
1、不用担心内存溢出问题，如果需要会对 SDS 进行扩容。
2、获取字符串长度时间复杂度为 O(1)，因为定义了 len 属性。
3、通过“空间预分配”（ sdsMakeRoomFor）和“惰性空间释放”，防止多
次重分配内存。
4、判断是否结束的标志是 len 属性（它同样以'\0'结尾是因为这样就可以使用 C语言中函数库操作字符串的函数了），可以包含'\0'。
- 应用场景
缓存
String 类型
例如：热点数据缓存（例如报表，明星出轨），对象缓存，全页缓存。可以提升热点数据的访问速度。
数据共享分布式
STRING 类型，因为 Redis 是分布式的独立服务，可以在多个应用之间共享
例如：分布式 Session
分布式锁
STRING 类型 setnx 方法，只有不存在时才能添加成功，返回 true。http://redisdoc.com/string/set.html 建议用参数的形式
全局 ID
INT 类型，INCRBY，利用原子性
计数器
INT 类型，INCR 方法
例如：文章的阅读量，微博点赞数，允许一定的延迟，先写入 Redis 再定时同步到数据库。
限流
INT 类型，INCR 方法
以访问者的 IP 和其他信息作为 key，访问一次增加一次计数，超过次数则返回 false。
如果一个对象的 value 有多个值的时候，怎么存储？
例如用一个 key 存储一张表的数据。
序列化？例如 JSON/Protobuf/XML，会增加序列化和反序列化的开销，并且不能单独获取、修改一个值。
可以通过 key 分层的方式来实现，例如：
mset student:1:sno GP16666 student:1:sname 沐风 student:1:company 腾讯获取值的时候一次获取多个值：
mget student:1:sno student:1:sname student:1:company缺点：key 太长，占用的空间太多。有没有更好的方式？
Hash 哈希
- 存储类型
包含键值对的无序散列表。value 只能是字符串，不能嵌套其他类型。
同样是存储字符串，Hash 与 String 的主要区别？
1、把所有相关的值聚集到一个 key 中，节省内存空间
2、只使用一个 key，减少 key 冲突
3、当需要批量获取值的时候，只需要使用一个命令，减少内存/IO/CPU 的消耗
Hash 不适合的场景：
1、Field 不能单独设置过期时间
2、没有 bit 操作
3、需要考虑数据量分布的问题（value 值非常大的时候，无法分布到多个节点）
- 操作命令
hset h1 f 6
hset h1 e 5
hmset h1 a 1 b 2 c 3 d 4- 存储（实现）原理
Redis 的 Hash 本身也是一个 KV 的结构，类似于 Java 中的 HashMap。外层的哈希（Redis KV 的实现）只用到了 hashtable。当存储 hash 数据类型时，我们把它叫做内层的哈希。内层的哈希底层可以使用两种数据结构实现：
ziplist：OBJ_ENCODING_ZIPLIST（压缩列表）
hashtable：OBJ_ENCODING_HT（哈希表）
127.0.0.1:6379> hset h2 f aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset h3 f aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
(integer) 1
127.0.0.1:6379> object encoding h2
"ziplist"
127.0.0.1:6379> object encoding h3
"hashtable"ziplist 压缩列表
ziplist 是一个经过特殊编码的双向链表，它不存储指向上一个链表节点和指向下一个链表节点的指针，而是存储上一个节点长度和当前节点长度，通过牺牲部分读写性能，来换取高效的内存空间利用率，是一种时间换空间的思想。只用在字段个数少，字段值
小的场景里面。
- 应用场景
存储对象类型的数据
比如对象或者一张表的数据，比 String 节省了更多 key 的空间，也更加便于集中管理。
购物车
key：用户 id；field：商品 id；value：商品数量。
+1：hincr。-1：hdecr。删除：hdel。全选：hgetall。商品数：hlen。
List 列表
- 存储类型
存储有序的字符串（从左到右），元素可以重复。可以充当队列和栈的角色。
- 操作命令
元素增减：
lpush queue a
lpush queue b c取值
lindex queue 0
lrange queue 0 -1
- 存储（实现）原理
在早期的版本中，数据量较小时用 ziplist 存储，达到临界值时转换为 linkedlist 进行存储，分别对应 OBJ_ENCODING_ZIPLIST 和 OBJ_ENCODING_LINKEDLIST 。
3.2 版本之后，统一用 quicklist 来存储。quicklist 存储了一个双向链表，每个节点都是一个 ziplist。
quicklist（快速列表）是 ziplist 和 linkedlist 的结合体。quicklist.h，head 和 tail 指向双向列表的表头和表尾。
- 应用场景
用户消息时间线 timeline 因为 List 是有序的，可以用来做用户时间线
消息队列
List 提供了两个阻塞的弹出操作：BLPOP/BRPOP，可以设置超时时间。BLPOP：BLPOP key1 timeout 移出并获取列表的第一个元素， 如果列表没有元素
会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
BRPOP：BRPOP key1 timeout 移出并获取列表的最后一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
队列：先进先出：rpush blpop，左头右尾，右边进入队列，左边出队列。栈：先进后出：rpush brpop
Set 集合
- 存储类型
String 类型的无序集合，最大存储数量 2^32-1（40 亿左右）。
- 操作命令
添加一个或者多个元素- 存储（实现）原理
Redis 用 intset 或 hashtable 存储 set。如果元素都是整数类型，就用 inset 存储。如果不是整数类型，就用 hashtable（数组+链表的存来储结构）。
问题：KV 怎么存储 set 的元素？key 就是元素的值，value 为 null。
如果元素个数超过 512 个，也会用 hashtable 存储。
应用场景
抽奖
随机获取元素
spop myset
点赞、签到、打卡
这条微博的 ID 是 t1001，用户 ID 是 u3001。
用 like:t1001 来维护 t1001 这条微博的所有点赞用户。
点赞了这条微博：sadd like:t1001 u3001
取消点赞：srem like:t1001 u3001
是否点赞：sismember like:t1001 u3001
点赞的所有用户：smembers like:t1001
点赞数：scard like:t1001
比关系型数据库简单许多。
ZSet 有序集合
- 存储类型
sorted set，有序的 set，每个元素有个 score。
score 相同时，按照 key 的 ASCII 码排序。
数据结构对比：
- 操作命令
- 存储（实现）原理
同时满足以下条件时使用 ziplist 编码：
元素数量小于 128 个
所有 member 的长度都小于 64 字节
在 ziplist 的内部，按照 score 排序递增来存储。插入的时候要移动之后的数据。
超过阈值之后，使用 skiplist+dict 存储。
问题：什么是 skiplist？
我们先来看一下有序链表：
在这样一个链表中，如果我们要查找某个数据，那么需要从头开始逐个进行比较，直到找到包含数据的那个节点，或者找到第一个比给定数据大的节点为止（没找到）。
也就是说，时间复杂度为 O(n)。同样，当我们要插入新数据的时候，也要经历同样的查找过程，从而确定插入位置。
而二分查找法只适用于有序数组，不适用于链表。假如我们每相邻两个节点增加一个指针（或者理解为有三个元素进入了第二层），让指针指向下下个节点。
这样所有新增加的指针连成了一个新的链表，但它包含的节点个数只有原来的一半（上图中是 7, 19, 26）。在插入一个数据的时候，决定要放到那一层，取决于一个算法（在 redis 中 t_zset.c 有一个 zslRandomLevel 这个方法）。
现在当我们想查找数据的时候，可以先沿着这个新链表进行查找。当碰到比待查数据大的节点时，再回到原来的链表中的下一层进行查找。比如，我们想查找 23，查找的路径是沿着下图中标红的指针所指向的方向进行的：
1. 23 首先和 7 比较，再和 19 比较，比它们都大，继续向后比较。
2. 但 23 和 26 比较的时候，比 26 要小，因此回到下面的链表（原链表），与 22比较。
3. 23 比 22 要大，沿下面的指针继续向后和 26 比较。23 比 26 小，说明待查数据 23 在原链表中不存在
在这个查找过程中，由于新增加的指针，我们不再需要与链表中每个节点逐个进行比较了。需要比较的节点数大概只有原来的一半。这就是跳跃表。为什么不用 AVL 树或者红黑树？因为 skiplist 更加简洁。
- 应用场景
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