深入剖析Redis系列:Redis数据结构之字符串

前言

字符串类型 是 Redis 最基础的数据结构。字符串类型 的值实际可以是 字符串简单复杂 的字符串,例如 JSON、XML)、数字(整数、浮点数),甚至是 二进制(图片、音频、视频),但是值最大不能超过 512MB。

深入剖析Redis系列:Redis数据结构之字符串

正文

1. 相关命令

1.1. 常见命令

1.1.1. 设置值

set key value [ex seconds] [px milliseconds] [nx|xx]

set 命令有几个选项:

  1. ex seconds:为 设置 秒级过期时间
  2. px milliseconds:为 设置 毫秒级过期时间
  3. nx:键必须 不存在,才可以设置成功,用于 添加
  4. xx:与 nx 相反,键必须 存在,才可以设置成功,用于 更新

除了 set 选项,Redis 还提供了 setex 和 setnx 两个命令:

setex key seconds valuesetnx key value
  • setex:设定键的值,并指定此键值对应的 有效时间

127.0.0.1:6379> setex key1 5 value1

OK

127.0.0.1:6379> get key1

"value1"

127.0.0.1:6379> get key1

(nil)

  • setnx:键必须 不存在,才可以设置成功。如果键已经存在,返回 0。

127.0.0.1:6379> set key2 value1

OK

127.0.0.1:6379> setnx key2 value2

(integer) 1

127.0.0.1:6379> get key2

"value1"

1.1.2. 获取值

get key

如果要获取的 键不存在,则返回 nil()。

127.0.0.1:6379> get not_exist_key

(nil)

1.1.3. 批量设置值

mset key value [key value ...]

下面操作通过 mset 命令一次性设置 4 个 键值对

127.0.0.1:6379> mset a 1 b 2 c 3 d 4

OK

1.1.4. 批量获取值

mget key [key ...]

通过下面操作 批量获取 键 a、b、c、d 的值:

127.0.0.1:6379> mget a b c d

1) "1"

2) "2"

3) "3"

4) "4"

批量操作 命令,可以有效提高 开发效率,假如没有 mget 这样的命令,要执行 n 次 get 命令的过程和 耗时 如下:

n次get时间 = n次网络时间 + n次命令时间
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使用 mget 命令后,执行 n 次 get 命令的过程和 耗时 如下:

n次get时间 = 1次网络时间 + n次命令时间
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Redis 可以支撑 每秒数万读写操作,但这指的是 Redis 服务端 的处理能力,对于 客户端 来说,一次命令除了 命令时间 还是有 网络时间

假设 网络时间 为 1 毫秒,命令时间为 0.1 毫秒(按照每秒处理 1 万条命令算),那么执行 1000 次 get 命令和 1 次 mget 命令的区别如表所示:

操作 时间 1000次get操作 1000 * 1 + 1000 * 0.1 = 1100ms = 1.1s 1次mget操作 1 * 1 + 1000 * 0.1 = 101ms = 0.101s 1.1.5. 计数

incr key

incr 命令用于对值做 自增操作,返回结果分为三种情况:

  • 值不是 整数,返回 错误
  • 值是 整数,返回 自增 后的结果。
  • 键不存在,按照值为 0 自增,返回结果为 1。

127.0.0.1:6379> exists key

(integer) 0

127.0.0.1:6379> incr key

(integer) 1

除了 incr 命令,Redis 还提供了 decr(自减)、incrby(自增指定数字)、decrby(自减指定数字)、incrbyfloat(自增浮点数)等命令操作:

decr keyincrby key incrementdecrby key decrementincrbyfloat key increment

很多 存储系统编程语言 内部使用 CAS 机制实现 计数功能,会有一定的 CPU 开销。但在 Redis 中完全不存在这个问题,因为 Redis 是 单线程架构,任何命令到了 Redis 服务端 都要 顺序执行

1.2. 不常用命令

1.2.1. 追加值

append key value

append 可以向 字符串尾部 追加值。

127.0.0.1:6379> get key

"redis"

127.0.0.1:6379> append key world

(integer) 10

127.0.0.1:6379> get key

"redisworld"

1.2.2. 字符串长度

strlen key

比如说,当前值为 redisworld,所以返回值为 10:

127.0.0.1:6379> get key

"redisworld"

127.0.0.1:6379> strlen key

(integer) 10

1.2.3. 设置并返回原值

getset key value

getset 和 set 一样会 设置值,但是不同的是,它同时会返回 键原来的值,例如:

127.0.0.1:6379> getset hello world

(nil)

127.0.0.1:6379> getset hello redis

"world"

1.2.4. 设置指定位置的字符

setrange key offeset value

下面操作将值由 pest 变为了 best:

127.0.0.1:6379> set redis pest

OK

127.0.0.1:6379> setrange redis 0 b

(integer) 4

127.0.0.1:6379> get redis

"best"

1.2.5. 获取部分字符串

getrange key start end

start 和 end 分别是 开始结束偏移量偏移量 从 0 开始计算,例如获取值 best 的 前两个字符 的命令如下:

127.0.0.1:6379> getrange redis 0 1

"be"

最后给出 字符串 类型命令的 时间复杂度 说明:

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2. 内部编码

字符串 类型的 内部编码 有 3 种:

  • int:8 个字节的 长整型
  • embstr小于等于 39 个字节的字符串。
  • raw大于 39 个字节的字符串。

Redis 会根据当前值的 类型长度 决定使用哪种 内部编码实现

  • 整数类型

127.0.0.1:6379> set key 8653

OK

127.0.0.1:6379> object encoding key

"int"

  • 短字符串

#小于等于39个字节的字符串:embstr

127.0.0.1:6379> set key "hello,world"

OK

127.0.0.1:6379> object encoding key

"embstr"

  • 长字符串

#大于39个字节的字符串:raw

127.0.0.1:6379> set key "one string greater than 39 byte........."

OK

127.0.0.1:6379> object encoding key

"raw"

127.0.0.1:6379> strlen key

(integer) 40

3. 典型使用场景

3.1. 缓存功能

下面是一种比较典型的 缓存 使用场景,其中 Redis 作为 缓存层,MySQL 作为 存储层,绝大部分请求的数据都是从 Redis 中获取。由于 Redis 具有支撑 高并发 的特性,所以缓存通常能起到 加速读写降低后端压力 的作用。

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整个功能的伪代码如下:

public UserInfo getUserInfo(long id) {

String userRedisKey = "user:info:" + id;

String value = redis.get(userRedisKey);

UserInfo userInfo;

if (value != null) {

userInfo = deserialize(value);

} else {

userInfo = mysql.get(id); if (userInfo != null) {

redis.setex(userRedisKey, 3600, serialize(userInfo));

}

return userInfo;

}

}

3.2. 计数

许多应用都会使用 Redis 作为 计数 的基础工具,它可以实现 快速计数查询缓存 的功能,同时数据可以 异步落地 到其他 数据源。一般来说,视频播放数系统,就是使用 Redis 作为 视频播放数计数 的基础组件,用户每播放一次视频,相应的视频播放数就会自增 1。

public long incrVideoCounter (long id) {

String key = "video:playCount:" + id;

return redis.incr(key);

}

实际上,一个真实的 计数系统 要考虑的问题会很多:防作弊、按照 不同维度 计数,数据持久化底层数据源等。

3.3. 共享Session

一个 分布式 Web 服务将用户的 Session 信息(例如 用户登录信息)保存在 各自 的服务器中。这样会造成一个问题,出于 负载均衡 的考虑,分布式服务 会将用户的访问 均衡 到不同服务器上,用户 刷新一次访问 可能会发现需要 重新登录,这个问题是用户无法容忍的。

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为了解决这个问题,可以使用 Redis 将用户的 Session 进行 集中管理。在这种模式下,只要保证 Redis 是 高可用扩展性的,每次用户 更新 或者 查询 登录信息都直接从 Redis 中集中获取。

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3.4. 限速

很多应用出于安全的考虑,会在每次进行登录时,让用户输入 手机验证码,从而确定是否是用户本人。但是为了 短信接口 不被 频繁访问,会 限制 用户每分钟获取 验证码 的频率。例如一分钟不能超过 5 次,如图所示:

此功能可以使用 Redis 来实现,伪代码如下:

String phoneNum = "138xxxxxxxx";

String key = "shortMsg:limit:" + phoneNum;

// SET key value EX 60 NX

boolean isExists = redis.set(key, 1, "EX 60", "NX");

if (isExists != null || redis.incr(key) <= 5) {

// 通过

} else {

// 限速

}

上述就是利用 Redis 实现了 限速功能,例如 一些网站 限制一个 IP 地址不能在 一秒钟之内 访问超过 n 次也可以采用 类似 的思路。

小结

本文简单的介绍了 Redis 的 字符串数据结构基本命令内部编码相关应用场景

参考

《Redis 开发与运维》

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