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redis常用數據結構介紹和業務應用場景分析

redis內置了很多常用數據結構,了解這些數據結構的功能和應用場景能夠讓我們在需求開發時靈活運用來解決實際問題。

String是redis中最基礎的數據結構,妳可以把它用作緩存最基礎的kv(key-value)類型的緩存(value最大為512MB),只需要把需要緩存的對象進行string的編解碼即可。另外String也可以保存數值類型的數據,就可以來實現計數功能(redi提供了incr等原子操作)

常見應用場景

List列表更多的時候是把它當成隊列使用(最大2^32 - 1個元素),使用入隊出隊功能,如果來使用它作為各種列表的話,很多時候不具備防重功能在使用的時候不是很方便。

常見應用場景

Set是壹種無序不重復的集合,添加刪除檢查是否存在都是O(1)的時間復雜度。

常見應用場景

hash是壹個map結構,可以像存儲對象的多個字段壹樣存儲壹個key的多類數據。

常見應用場景

redis中的pub/sub可以實現廣播功能,類似rocketmq中的broadcast

常見應用場景

除了上述最基本的數據結構外,redis還提供了壹些其他的數據結構,有的是需要安裝相關redis stack來使用的。

bitmap本質上還是使用的string字符串,不過可以通過bit來進行操作,把這個key的value值想象成bit組成的數組。

常見應用場景

bloomfilter(也叫布隆過濾器)可以理解成壹種特殊的set集合,它可以用來判斷壹個值是否在這個集合中,不過不同於普通的set,它的判斷存在壹定誤判的可能(假陽性),如果bloomfilter判斷壹個值不在這個集合中,那麽壹定不在,但是如果判斷在,那麽有可能不在。

常見應用場景

hyperloglog是壹種概率性的去重計數數據結構,可以實現壹定精度的去重計數

常見應用場景

geohash可以實現距離計算、距離查詢等地理位置相關的功能

常見應用場景