string
、hash
、list
、set
、zset
之外,Redis 还提供了一些其他的数据结构(当然,严格意义上也不算数据结构),一起来看看 Redis 还可以做哪些事?以下内容转自公众号【Java旅途】。
在计算机中,使用二进制做为信息的基础单元,也就是输入的任何信息,最终在计算机底层都会转会为一串二进制的数字。在 Redis 中,提供了 Bitmaps 来进行位操作。我们可以把 Bitmaps 想象成一个以位为单位的数组,数组的下标叫做偏移量。使用 Bitmaps 的优势就是占用空间更少。
假如我们想记录员工今天是否登录过公司官网,我们可以日期做为 key,员工 id 做为偏移量(这里员工 id 在数据库中是自增的),如果 id 是从 1000 开始,为了节省空间,一般会将员工 id 减去这个初始值来做为偏移量,偏移量一般从 0
开始。是否访问官网用 0
和 1
来表示。
这样的话,id 为 3
的员工访问了官网,就将他的值写成 1
语法: SETBIT key offset value
# id为3的员工访问了官网 setbit user:2020-11-04 3 1 # id为18的员工访问了官网 setbit user:2020-11-04 18 1
查看某个员工是否访问过官网
语法: GETBIT key offset
这样的话,id 为 3
的员工访问了官网,就将他的值写成 1
getbit user:2020-11-04 1
查询指定范围(字节)内值为 1
的个数
语法: BITCOUNT key [start] [end]
比如我想查看 id 从 1-30 之间有多少员工访问了官网
bitcount user:2020-11-04 0 3
HyperLogLog
可以利用极小的内存空间完成数据统计,无法获取单条数据,只能做为统计使用,会有一定的误差率。
假如我想统计访问官网的 IP 地址
添加官网今天访问的 IP 列表
# 2020-11-04 访问的 ip pfadd 2020-11-04:ip "ip1" "ip2" "ip3" # 2020-11-05 访问的 ip pfadd 2020-11-05:ip "ip3" "ip4" "ip5"
计算今天官网访问的 IP 数
pfcount 2020-11-04:ip 返回结果为 3
查看 2020-11-04 和 2020-11-05 这两天总共有多少个独立 ip 访问过网站
先将两天的数据做并集,并复制给某个值
pfmerge 2020-11:ip 2020-11-04:ip 2020-11-05:ip
然后使用 pfcount 命令查询,获得的值为 5
pfcount 2020-11:ip
在 Redis3.2 版本中增加了 GEO(地理位置定位)功能,可以使用此功能来获取附近的人。添加命令如下,可批量添加:
geoadd city longitud latitude member
我们添加几个城市的位置信息,来获取某个城市附近的城市
geoadd city 116.28 39.55 beijing 117.12 39.08 tianjin
获取北京的经纬度命令如下
geopos city beijing
查看 beijing 和 tianjin 两座城市的距离
geodist city beijing tianjin km
最后面的 km 表示距离单位是公里,支持的单位有以下几个:
获取附近的位置有两个命令,georadius
根据经纬度获取,georadiusbymember
根据成员获取
georadius key longitude laitude [单位] georadiusbymember key member [单位]
后面还可以跟非必须参数,参数分别如下
Redis 可以使用 list
和 zset
来实现消息队列,但是上面实现的消息队列是点对点模式,也就是一条消息只能由一个消费者来消费。除此之外,Redis 还支持发布订阅模式,即一个消息由所有订阅者消费,比如广播、公告等等,发布一条公告后,所有关注了我的用户都可以收到这条公告:
发布消息
发布到信道 channel:message
一条消息,消息内容为 hi
pulish channel:message hi
取消订阅
unsubscribe channel:message
查看活跃信道
pubsub channels
查看订阅数
查看信道 channel:message
订阅个数
pubsub numsub channel:message
Redis 的发布订阅模式和专业的消息中间件相比,略显粗糙,但是实现起来非常简单,学习成本较低。
布隆过滤器是 Redis 4 版本中新增的一个功能。其实现原理和 Bitmaps 差不多,也是利用一个位数组,将你的值经过多个 hash
函数,得到对应的位数组的位置,将这些值设置为 1。布隆过滤器经常别用来防止缓存穿透。
存在的问题,如果说某个元素不存在,则一定不存在,如果说某个元素存在,则可能不存在。这是因为如果有三个元素 a
、b
、c
要放入同一个数组中去,假设 a 经过三次 hash,得到 1,5,7 三个位置,那么就会将这三个位置修改成 1,b 经过三次 hash,得到 2,4,6 三个位置,将这三个位置修改成 1。c 经过三次 hash 得到 2,5,7 三个位置,但是经过前两个元素 hash 后,这三个位置已经修改成 1 了,那么我们能说 c 一定存在吗?显然不能!