Redis小秘密
临渊羡鱼,不如退而织网。
一、Redis基本数据类型
想必很多人都能脱口而出String、List、Hash、Sorted Set和Set五种基本数据类型。
以及五大基本数据类型简要区别:
- redis存储的是:key、value格式的数据,其中key都是字符串,value有5种不同的数据结构。
- value的数据结构:
- 字符串类型 string;
- 哈希类型 hash : map格式;
- 列表类型 list : linkedlist格式,支持重复元素;
- 集合类型 set : 不允许重复元素;
- 有序集合类型 sortedset:不允许重复元素,且元素有顺序。
还有五种基本数据类型底层对应的数据结构:
还有五种基本数据类型对应的使用场景:
String
- 计数器
- 分布式锁
- 存储对象
List
- 消息队列
- 排行榜
- 最新消息
Set
- 好友/关注/粉丝/感兴趣的人集合
- 随机展示
- 黑/白名单
Hash
- 购物车
- 存储对象
ZSET
- 销量排名、积分排名、成绩排名、各种排行榜
- 延迟队列
- 限流
二、但是Redis还有其他的三种特殊数据类型呢?
还能脱口而出geospatial、hyperloglog和bitmap吗。
1、地理位置-Geospatial
1 # getadd 添加地理位置
2 #规则:两级无法直接添加,我们一般会下载城市数据,直接通过java程序一 次性导入!
3 #有效的经度从-180度到180度。
4 #有效的纬度从-85. 05112878度到85.05112878度。
5 #当坐标位置超出上述指定范围时,该命令将会返回一个错误。
6 GEOADD china:cipty 31.405 12.4894 shanghai # 添加地理位置
7 geodist china:cipty shenzhen shanghai km # 获取两个地理之间的距离,单位是km
8 geohash china:cipty shenzhen shanghai # 将二维的经纬度转换为-维的字符串,如果两个字符串越接近,那么则距离越近!
9 geopos china:cipty shenzhen #获取指定的城市的经度和纬度!
2、基数统计-Hyperloglog
说明:
- 基数不大,数据量不大就用不上,会有点大材小用浪费空间;
- 有局限性,就是只能统计基数数量,而没办法去知道具体的内容是什么;
- 和bitmap相比,属于两种特定统计情况,简单来说,HyperLogLog 去重比 bitmap 方便很多;
- 一般可以bitmap和hyperloglog配合使用,bitmap标识哪些用户活跃,hyperloglog计数。
一般使用:
- 统计注册 IP 数;
- 统计每日访问 IP 数;
- 统计页面实时 UV 数;
- 统计在线用户数;
- 统计用户每天搜索不同词条的个数。
1 PFadd mykey aIa b C defghij #创建第一组元素mykey
2 PFCOUNT mykey # 统计mykey元素的基数数量
3 PFadd mykey2 i j z xcvbnm #创建第二组元素mykey2
4 PFMERGE mykey3 mykey mykey2 #合并两组mykey mykey2 => mykey3 并集
5 PFCOUNT mykey3 #看并集的数量!
3、位图-Bitmaps
Bitmaps可用于统计用户信息,活跃、不活跃,登录、未登录,打卡状态如365打卡,两个为打卡的场景下都可以使用Bitmaps。其底层都是操作二进制位来进行记录,就只有0和1两个状态。
1 SETBIT sig 0 1 # 设置位图
2 GETBIT sig 6 # 获取位图
3 ################################
4 `用户签到`:模拟用户打卡场景,0-6为一周,0为未打卡,1为打卡 5 BITCOUNT sig # 统计用户一周打卡天数
三、Redis自带性能测试工具
后台启动Redis后即可通过命令打开新窗口使用自带的性能测试工具。
1 # 如只测试set,100万个请求,1亿
2 $ redis-benchmark -t set -n 1000000 -r 100000000
四、Redis可以通过value获取key?
据说是在Redis客户端是无法通过value获取key的,我也不确定,但是在Java业务上是可以实现这样的需求的。
五、Redis五种基本数据类型的性能排序?
至今未解,有缘人求赐教。(String > ? Hash ? List ? Set ? Hash ? Sorted Set)
临渊羡鱼
不如退而织网
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