Redis的List范例

一.List范例

简单介绍

列表的List相称于数组大概次序表。
列表两端插入和弹出操作：

列表的获取、删除操作：

二.List的常用命令

1.LPUSH

   按照次序进行依次进行头插元素
  

演示：

2.LRANGE

   查看LIst中指定范围的元素
  

演示：
   此处的序号和下标无关，这个序号是专门给结果集使用的序号。在hash操作也大概会得到这种带有序号的结果，这种序号仅仅是标识返回元素的次序也和下标无关，hash范例无下标的概念。
  

注意：
   在Redis当中，没有采取当下标越界时，就返回一个非常的计谋，而是尽大概的获取给定区间的元素，如果给定区间非法，好比超出下标就会尽大概获取对应的内容：
  

   当如果两个下标都越界了，此时就获取不到元素：
  

3.LPUSHX

   LPUSHX和LPUSH不同的是，LPUSHX只能在key存在的链表上进行头插，而不能在不存在的Key上进行头插
  

演示：

4.RPUSH

   和LPUSH用法相同，只不外是尾插

  演示：

5.RPUSHX

   和LPUSHX结果雷同，只能在已存在的key上进行操作。
  

演示：

6.LPOP

   头删
  

演示：

7.RPOP

   尾删
  

演示：
必要注意的是此处的redis版本比较低，所以在RPOP命令中的count没办法使用，这个是后续版本出来的新功能，这里的redis版本较低不支持。

8.LINDEX

   获取从左边第index位置的元素
  

演示：

9.LINSERT

   在特定位置插入元素
  

演示：

注意：
   LINSERT是找到一个基准值后，在它之前大概之后进行插入，如果此时有列表中有两个值都符合LINSERT中的基准值，此时会在列表中开始从左往右进行查找，开始查找到的就作为基准值。
  

10.LLEN

   查询列表key的长度
  

演示：

11.LREM

   LREM => List Remove 删除，count表现要删除的个数，element表现要删除的值
  

• count > 0，列表从左往右删除count个符合element的元素
  
• count < 0，列表从右往左删除 |count|个 符合element的元素
  
• count = 0，删除列表中全部符合element的元素
  

演示：

• count > 0：
  

• count < 0：
  
  
  
  
• count = 0：
  
  
  
  

12.LTRIM

   删除指定下标范围外的所有元素
  

演示：

13.LSET

   根据下标修改元素
  

演示：

注意：
lindex可以很好的处理下标越界的情况，直接返回nil，对于lset来说会直接报错。

三.阻塞命令

BRPOP和BLPOP阻塞版本的命令，对应的就是LPOP和RPOP这两个不是阻塞版本的命令。
如果list中存在元素，BLPOP和BRPOP 就和 LPOP and RPOP的功能相同。
如果list中不存在元素，BLPOP和BRPOP 就会产生阻塞，一直阻塞到list插入元素为止。
但是阻塞版本的命令会根据timeout阻塞一段时间，因为BLPOP和BRPOP可以设置阻塞时间，而且，期间redis可以实行其他命令。
此处的BLPOP和BRPOP看起来好像会因为阻塞的问题斲丧很多时间，但是现实上并不会对redis服务器产生负面影响。
在使用BLPOP和BRPOP的命令中如果设置了多个key，那么会从左往右进行遍历key，一旦有一个key对应的列表中可以弹出元素，命令立即返回。
Redis新版的等待时间支持小数，旧版本不支持小数。
1.BRPOP

   阻塞命令的尾删
  

演示：
（i）针对不是空的列表进行操作：

（ii）针对空列表进行操作：

（iii）针对空列表使用阻塞命令：

针对空列表使用阻塞命令时，使用另一个reids客户端进行插入数据则可以将实行BRPOP的客户端的阻塞给结束。
此时还没有在另一个reids客户端进行插入数据操作，此时第一个redis客户端使用了BRPOP则处于阻塞状态。

当第二个redis客户端将数据插入时，第一个redis客户端此时的阻塞就结束了。

（iv）针对多个key进行操作

2.BLPOP

   阻塞命令的头删
  

演示：
和BRPOP用法相同就不再重复。
四.List的内部编码

现在List的内部编码不再是之前的老版本的ziplist和Linkedlist了，现在最新的版本是使用的quicklist，quicklist是基于ziplist和Linkedlist的结合体。

五.List的应用场景

1.List作为数组来存储多个元素

在MySQL中表现学生和班级信息是通过两张表进行的：

如果此时必要查询制定班级中有哪些同砚，那么在redis中就可以通过图中的方式进行筹划：

存储班级和学生的信息的那张表格中，是通过hash范例进行存储的，下面的表格则是通过列表来进行生存classId = 1时，有哪些学生是这个班级的。
此时这个情势是列表，列表雷同于数组来存储学生的id，如果不使用第一个表格的hash范例来存储学生和班级的信息的话，也可以使用JSON的方式放在列表当中，就可以不必要在通过hash范例的表格来进行存储。
2.作为消息队列

只有一个斲丧者能够抢到元素，抢到元素是通过谁先实行brpop的次序来排序的，所以谁先实行brpop命令，谁开始抢到元素。
假设现在斲丧者的次序是1，2，3 生产者进行 lpush 时，斲丧者1就会开始抢到元素，此时斲丧者1拿到元素之后，如果还想继续抢元素，就必须重新实行brpop的命令。
当斲丧者1重新实行brpop后，此时的斲丧者次序就变成了2，3，1了，此时生产者再来一个元素，斲丧者2就能够抢到元素，此时如果你斲丧者2又想抢到元素，也必要重新实行brpop命令。
此时的斲丧者的次序就是3，2，1了，之后就是以此类推。

3.多频道消息队列

多个频道/列表的使用在日常中是非经常见的，好比说现在大家每天都在刷的短视频，就是基于这种消息队列进行实现的一些功能。
好比说，使用一个通道来进行传输短视频的数据，还可以使用一个通道来传输弹幕，还可以使用一个频道来传输点赞，转发，收藏的数据……

4.微博Timeline

1）每篇微博使用hash来进行存储，比方微博的3个属性：title、timestamp、content：

2）向用户Timeline添加微博，user::mblogs作为微博的键：

3）分页获取用户的Timeline，比方获取用户1的前10篇微博：

情况1：
在第三步进行分页获取用户的微博时，多次使用hgetall操作，大概会导致循环次数比较多，因为不确定一页中的数据是多少，所以就会触发很多次hgetall，就会有很多的网络请求。
此时可以通过pipeline流水线（管道）的方式来进行解决这种很多的网络请求，因为此时有很多个redis命令，所以可以通过pipeline来把这些redis命令合并成一个网络请求进行通信，大大降低了客户端和服务器之间的交互次数。
情况2：
分裂文章时，使用lrange在列表的两端表现会比较好，但是如果获取列表的中心元素就会表现比较差，此时可以考虑将列表进行划分。
假设某个用户发了1w个微博，此时list的长度就是1w，就可以把这个1w个微博进行拆成10份，每个就是1k个微博。
5.栈和队列的命令组合

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