redis 数据类型详解 以及 redis适用场景场合( 二 )


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redis 数据类型详解 以及 redis适用场景场合文章插图

  1. 各种数据类型应用和实现方式下面我们先来逐一的分析下这7种数据类型的使用和内部实现方式:
String:
Strings 数据结构是简单的key-value类型 , value其实不仅是String , 也可以是数字.常用命令: set,get,decr,incr,mget 等 。
应用场景:String是最常用的一种数据类型 , 普通的key/ value 存储都可以归为此类.即可以完全实现目前 Memcached 的功能 , 并且效率更高 。 还可以享受Redis的定时持久化 , 操作日志及 Replication等功能 。 除了提供与 Memcached 一样的get、set、incr、decr 等操作外 , Redis还提供了下面一些操作:
获取字符串长度
往字符串append内容
设置和获取字符串的某一段内容
设置及获取字符串的某一位(bit)
批量设置一系列字符串的内容
实现方式:String在redis内部存储默认就是一个字符串 , 被redisObject所引用 , 当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算 , 此时redisObject的encoding字段为int 。
Hash
常用命令:hget,hset,hgetall 等 。 应用场景:在Memcached中 , 我们经常将一些结构化的信息打包成HashMap , 在客户端序列化后存储为一个字符串的值 , 比如用户的昵称、年龄、性别、积分等 , 这时候在需要修改其中某一项时 , 通常需要将所有值取出反序列化后 , 修改某一项的值 , 再序列化存储回去 。 这样不仅增大了开销 , 也不适用于一些可能并发操作的场合(比如两个并发的操作都需要修改积分) 。 而Redis的Hash结构可以使你像在数据库中Update一个属性一样只修改某一项属性值 。 我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景 , 比如我们要存储一个用户信息对象数据 , 包含以下信息:用户ID为查找的key , 存储的value用户对象包含姓名 , 年龄 , 生日等信息 , 如果用普通的key/value结构来存储 , 主要有以下2种存储方式:
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第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储 , 这种方式的缺点是 , 增加了序列化/反序列化的开销 , 并且在需要修改其中一项信息时 , 需要把整个对象取回 , 并且修改操作需要对并发进行保护 , 引入CAS等复杂问题 。
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第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对象 , 用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值 , 虽然省去了序列化开销和并发问题 , 但是用户ID为重复存储 , 如果存在大量这样的数据 , 内存浪费还是非常可观的 。 那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题 , Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap , 并提供了直接存取这个Map成员的接口 , 如下图:
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也就是说 , Key仍然是用户ID, value是一个Map , 这个Map的key是成员的属性名 , value是属性值 , 这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了 , 既不需要重复存储数据 , 也不会带来序列化和并发修改控制的问题 。 很好的解决了问题 。 这里同时需要注意 , Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多 , 那么涉及到遍历整个内部Map的操作 , 由于Redis单线程模型的缘故 , 这个遍历操作可能会比较耗时 , 而另其它客户端的请求完全不响应 , 这点需要格外注意 。 实现方式:上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap , 实际这里会有2种不同实现 , 这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储 , 而不会采用真正的HashMap结构 , 对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht 。


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