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 的值实际能够是 字符串（简单 和 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），可是值最大不能超过 512MB。

 

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 键 设置 秒级过时时间。

2. px milliseconds：为 键 设置 毫秒级过时时间。

3. nx：键必须 不存在，才能够设置成功，用于 添加。

4. xx：与 nx 相反，键必须 存在，才能够设置成功，用于 更新。

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

setex key seconds value setnx 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，才能够设置成功。若是键已经存在，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

若是要获取的 键不存在，则返回 nil（空）。

127.0.0.1:6379> get not_exist_key
(nil)

1.1.3. 批量设置值

mset key value [key value ...]

下面操做经过 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 ...]

经过下面操做 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"

批量操做 命令，能够有效提升 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 以下：

n次get时间 = n次网络时间 + n次命令时间

使用 mget 命令后，执行 n 次 get 命令的过程和 耗时 以下：

n次get时间 = 1次网络时间 + n次命令时间

Redis 能够支撑 每秒数万 的 读写操做，但这指的是 Redis 服务端 的处理能力，对于 客户端 来讲，一次命令除了 命令时间 仍是有 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：

操做	时间
1000次get操做	1000 * 1 + 1000 * 0.1 = 1100ms = 1.1s
1次mget操做	1 * 1 + 1000 * 0.1 = 101ms = 0.101s

1.1.5. 计数

incr key

incr 命令用于对值作 自增操做，返回结果分为三种状况：

• 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 复制代码

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）等命令操做：

decr key
incrby key increment
decrby key decrement
incrbyfloat key increment

不少 存储系统 和 编程语言 内部使用 CAS 机制实现 计数功能，会有必定的 CPU 开销。但在 Redis 中彻底不存在这个问题，由于 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. 不经常使用命令

1.2.1. 追加值

append key value

append 能够向 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

好比说，当前值为 redisworld，因此返回值为 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 同样会 设置值，可是不一样的是，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

下面操做将值由 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 和 结束 的 偏移量，偏移量 从 0 开始计算，例如获取值 best 的 前两个字符 的命令以下：

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：

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 和 长度 决定使用哪一种 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 做为 缓存层，MySQL 做为 存储层，绝大部分请求的数据都是从 Redis 中获取。因为 Redis 具备支撑 高并发 的特性，因此缓存一般能起到 加速读写 和 下降后端压力 的做用。

整个功能的伪代码以下：

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;
        }
    }

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3.2. 计数

许多应用都会使用 Redis 做为 计数 的基础工具，它能够实现 快速计数、查询缓存 的功能，同时数据能够 异步落地 到其余 数据源。通常来讲，视频播放数系统，就是使用 Redis 做为 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);
        }

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实际上，一个真实的 计数系统 要考虑的问题会不少：防做弊、按照 不一样维度 计数，数据持久化 到 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 用户登陆信息）保存在 各自 的服务器中。这样会形成一个问题，出于 负载均衡 的考虑，分布式服务 会将用户的访问 均衡 到不一样服务器上，用户 刷新一次访问 可能会发现须要 从新登陆，这个问题是用户没法容忍的。

为了解决这个问题，可使用 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 和 扩展性的，每次用户 更新 或者 查询 登陆信息都直接从 Redis 中集中获取。

3.4. 限速

不少应用出于安全的考虑，会在每次进行登陆时，让用户输入 手机验证码，从而肯定是不是用户本人。可是为了 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：

此功能可使用 Redis 来实现，伪代码以下：

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) {
    // 经过
} 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 一秒钟以内 访问超过 n 次也能够采用 相似 的思路。

小结

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

转自：http://www.javashuo.com/article/p-ukoaktyl-gs.html