Redis中数据范例的利用（hash和list）
（一）hash哈希我们知道redis中的数据都是以键值对的方式存储的，key全部都是string范例，而value可以是不同的数据结构，其中就包括hash，也就是说，key这一层组织完成后到了value仍旧是hash
1.Hash的一些下令
1）hset
设置hash中指定的字段（filed）和值value
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我们首先要确定一个key，然后在这个key的value中，再添加一个hash结构
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同时我们可以利用这个下令，同时添加多个key对应的哈希结构value
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时间复杂度是O（1）如果插入多组就是O（n）
2）hget
获取hash中指定字段的值
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/c98bca0b6a6248a5b2b6929e413fe0ba.png
我们必要给定一个key，然后再给定一个key中保存的filed
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时间复杂度是O（1），如果我们查询的字段不存在就会返回nil
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3）hexists
判断hash中是否有对应的field
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返回值如果是1就表示存在，如果是0就表示不存在
时间复杂度也是O（1)
4) hdel
删除hash中指定的field，我们要注意，del是删除的key，而hdel是删除的field
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我们可以通过这个下令，一次性删除多个field
时间复杂度：删除一个元素为O（1），n个元素为O（n）
5）hkeys
获取hash中的全部field
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时间复杂度为O(n) ,N为field的个数
6）hvals
获取hash中的全部value
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b4fb2477b7c04382bf4baf7b311f03a8.png
获取hash中的全部值
时间复杂度为O（n）,N为field的个数
7）hgetall
获取hash中的field和value
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时间复杂度O（n），N为field的个数
8）hmget
一次获取多个field中的value，我们刚刚的hget一次只能获取一个，而且之前说过，为了保证效率，我们要只管减少网络的开销，以是我们可以利用hmget来一次获取多个value
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这里实在另有hmset，可以一次性放入多个field和value，但是hset本身支持这个功能，以是这里我们不做阐明
时间复杂度O（n），N为field的个数
9）hlen
获取hash中全部field的个数
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9f1a06a9a53a4bd695b01025ddabac4e.png
时间复杂度O（1）
返回值为field的个数
10）hsetnx
在field不存在情况下设置hash中的field和value，如果存在就会失败，与setnx雷同
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时间复杂度为O（1），0表示失败，1表示成功
11）hincrby
用来使field对应的value举行+n的操作，我们都知道hash用来存键值对结构，以是固然也可以用来计数
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但是我们利用这个下令时要注意，我们改变的值和增加的值，都必要是整数，不然就会报错
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时间复杂度为O（1），返回值为变化后的值
12）hincrbyfloat
就是上一条指令的浮点数版本，用法是一样的，这里不多赘述
下令小结
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https://i-blog.csdnimg.cn/direct/5577b9a1f1e646d5b84ef7938d113088.png
我们上述也说了一些，一次查询多条数据的指令，但是我们在利用的时候要注意，我们redis可能做缓存也可能做服务器，以是如果我们查询的数据许多，就会导致阻塞，可能会导致出现服务器一瞬间压力过大引发一系列其他问题，而且我们上述的h系列的下令，必须要保证key对应的value必须是hash范例的
那如果我们肯定要获取到全部的field数据，我们可以利用hscan，这个遍历redis的hash的渐进式遍历的，也就是一次遍历一小部门，分多次遍历全部的field，这样就不会阻塞住redis了
2.hash的内部编码
hash的内部编码有两种
ziplist（压缩列表）：当hash范例的元素个数小于肯定值时，redis就会利用ziplist来作为hash的内部实现，利用ziplist可以更加进奏的实现多个元素的连续存储，以是可以很好的节省空间，但是如果我们hash范例元素过多，就会导致读写效率会变得很慢
hashtable（哈希表）：当元素个数比力多时，redis就会利用hashtable来作为内部实现，由于我们说元素个数多，就会导致ziplist的读写效率下降，但是hashtable的读写时间复杂度为O（1）
也就是说，ziplist是用时间换空间，但是hashtable是用空间换时间，而我们之前也说过，空间的话我们如今的硬件还是比力够用的，但是时间还是必要我们尽可能的去节省
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https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a50db042d97e4f3a8219a25642707ebc.png
3.hash的一些应用场景
1）作为缓存
我们之前利用的mysql是关系型数据库，用户的属性和信息表现为一个表
但是我们redis是利用一个个键值对，以是就会通过映射的方式来表示用户的信息，我们可以利用字符串的json格式
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但是这样仍旧不够直观，我们就可以通过本日的hash范例来存储
缓存方式对比：
1）.如果我们利用原生的string范例
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/f97c1923686646dd9e738baa88a0f3b6.png虽然也可以表示用户信息实现也很简朴，但是会导致内存的占用量比力大，而且用户信息比力分散，由于每个key都是不同的，不满足高内聚的特点
2）.如果我们序列化字符串利用json格式
优点：针对总是以团体作为操作的信息⽐较符合，编程也简朴。同时，如果序列化⽅案选择符合，内存的使⽤效率很⾼
缺点：我们序列化和反序列化也有肯定的开销，如果总操作个别属性就不是很灵活
3）.hash范例
优点：简朴，灵活，直观，同时可以很方便的存储和获取信息
缺点：在内部涉及到内部编码ziplist和hashtable的转换，可能会对内存造成消耗
（二）list列表
list就相称于顺序表，支持头插头删，尾插尾删，以是list内部的编码方式并非是一个简朴的数据，更像是双端队列
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同时，列表的元素是有序的，这里的有序是指顺序不同会导致结果不同，并不是升序和降序的有序，而且列表中的元素的允许重复的
1.list的一些下令
1）lpush
用来头插到list中（左头右尾），支持同时插入多个元素
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时间复杂度O（1），如果插入多个元素就为O（n）n为插入元素的个数
返回值是插入后list的长度
2）lpushx
当key存在时就将元素头插到list中，不存在就直接返回
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时间复杂度：只插⼊⼀个元素为O(1),插⼊多个元素为O(N),N为插⼊元素个数.
返回值：插⼊后list的⻓度。
3）rpush
把一个或多个元素尾插到list中
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/ecda3c3934d3438d9f5c3f480db6730e.png
时间复杂度为O（1），插入N个为O（N）
返回值为list插入后的长度
4）rpushx
当key存在时就把一个或多个元素尾插到list中
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/50f57621fddc43a0a29ddf24d525c2dc.png
时间复杂度：只插⼊⼀个元素为O(1),插⼊多个元素为O(N),N为插⼊元素个数.
返回值：插⼊后list的⻓度
5）lrange
我们这里的l是代表list并不是left
获取从start开始到end区间的全部元素，左右都是闭区间，并且由于redis支持负数下标，如果我们要获取到末了一个元素可以利用-1，并且redis下标与数组一样，都是从0开始
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同时这里redis有一个很好的点
我们在c++中，如果下标超出了范围，我们一样平常会认为这是一个“未定义的行为”可能会导致步调瓦解，也可能会出现不正当或者正当的数据，这就会导致我们不肯定会立刻发现问题，但是这种不负责的行为，效率确实是比力高
在java中，如果我们下标超出范围，会给我们抛出异常，但是由于要给我们多做一步下标正当性的验证，就会导致速率会比力慢，但是我们可以第一时间发现问题
而redis是尽可能的去获取到给定区间的元素，如果我们给了一个非法区间，比如超出下标，那么redis也会返回可以获取到下标元素的值（拥有鲁棒性，容错能力强）
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/187e20f70d6048b2886ccdacaa85eb31.png
6）lpop
头删，从list左侧取出元素
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时间复杂度：O(1)
返回值：取出的元素或者nil。
7）rpop
尾删，从list右侧取出元素
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时间复杂度：O(1)
返回值：取出的元素或者nil。
我们这里要注意，在当前的redis5中并没有count参数，但是redis6.2以后，新增了count参数，描述这一次要删几个元素
同时搭配这几个出队入队操作，可以实现，栈，队列，双端队列等数据结构
8）lindex
获取从左数第index位置的元素
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时间复杂度：O(N)
返回值：取出的元素或者nil。
9）linsert
在特定的位置插入元素
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/39763fd6a02e4c91b5aaa69b5ccc9b39.png
我们发现我们在111签名插入1010，但是有两个111，以是我们会在最前面的一个111前面加
时间复杂度为O（N），返回值为插入后的list长度
10）llen
获取到list的长度
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/112e8cf5b96c4c5cb95c289d7b7f556a.png
时间复杂度O（1），返回值为list的长度
11）lrem
删除某个值的一些元素
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https://i-blog.csdnimg.cn/direct/376da6b6c5df43639458c21787bc14be.png
12）ltrim
保留start和stop之间的元素，两边外的元素直接被删除
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13）lset
根据下标修改元素
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我们如果想在不存在的下标上设置元素会直接返回nil
如果我们想删除一个指定位置的元素，我们可以通过lset把这个位置的元素设置为一特定的字符，然后通过lrem来举行删除
2.阻塞版本的下令
blpop和brpop是lpop和rpop的阻塞版本，他们的区别为：
1）.如果列表有元素，那么阻塞和非阻塞是一样的，如果没有元素，非阻塞版本会返回nil，阻塞版本会根据阻塞时间，举行阻塞，这是redis可以执行一些别的下令，但是要求执行下令的客户端为阻塞状态。
2）.下令中如果设置了多个间，就会从左向右遍历，一旦有一个键对应的列表有元素，就会弹出并且返回
3）.如果有多个客户端执行blpop，最先执行下令的客户端会得到弹出的元素
我们redis中的list就相称于一个阻塞队列，我们之前在多线程上也说到过阻塞队列，但是当时我们必要手动保证线程安全，但是redis的线程安全是通过线程安全的情况，而由于我们redis的空间还是比力大的，一样平常不考虑队列满的情况
blpop
lpop的阻塞版本
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返回值为列表和取出的元素或者nil
时间复杂度O（1）
brpop
rpop的阻塞版本
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时间复杂度O（1）
返回值为取出的元素或nil
3.lsit的内部编码
1.ziplist（压缩列表）
我们之前在hash也说过，他的内部编码也是ziplist，ziplist把数据按照更紧凑的压缩情势举行标识，能够很好的节省空间，但是如果数据比力多操作数据的效率就会比力低
2.linkedlist（链表）
ziplist如果数据多，操作数据的效率会比力低，以是我们可以通过linkedlist来操作数据，虽然这样会使我们占用的空间变大，但是对数据的操作会比力快
但是这两种方式各有各的好处，有没有一种编码方式可以综合这两种的特点？
我们redis在之后利用了quicklist来内部编码list范例，quicklist相称于使list和ziplist的结合，团体还是一个链表，但是链表的每一个节点，是一个ziplist，我们通过链表来保证每一个ziplist都不是很大，这样就可以在节省空间的前提下，尽可能的快速的操作数据
4.利用场景
消息队列
我们说list给我们提供了阻塞状态的lpop和rpop，以是我们可以用这个阻塞实现生产者消费者模子，我们生产者客户端用lpush从列表左边插入元素，然后消费者用brpop来阻塞式的去拿队首元素
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分频道的消息队列
redis利用lpush和brpop下令，但是通过不同键模仿不同频道的概念，不同的消费者可以通过brpop不同的键
作为数组
我们可以把list作为雷同数组的一个结构，来存储多个元素，具体要如何组织数据，必要根据实际业务来确定
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