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引言

实际面试过程中更多看重的是对Redis相关数据结构的活学活用，同时也可能会引申出Redis相关底层数据结构原理的实现，笔者最近面试过程中对这块内容有点生疏，所以本文也是为了笔者个人查漏补缺所写。

文章内容很短，大家可放心食用，同时欢迎各位在评论区进行补充。

在线Redis命令练习

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String

当value是字符串类型时，根据字符串格式的不同，可以分为三类:

• string : 普通字符串
• int : 整数类型 , 可以做自增,自减操作
• float : 浮点类型 , 可以做自增,自减操作

但是不论是何种格式，底层都是采用字节数组形式存储，只不过是编码方式不同，如下图所示:

常见命令:

set k1 v1 [NX | EX expireTime ]get k1mset k1 v1 k2 v2mget k1 k2incr count  (val类型必须是int类型)incrby count 2 incrbyfloat floatCount 1.5 setnx k3 v3setex k4 v4 expireTime# string 中每个位的操作
SETBIT key offset value   # 将指定位置设置为0或1
GETBIT key offset        # 获取指定位置的bit值   
BITCOUNT key [start end]  # 统计bitmap中值为1的bit位数量
BITOP operation destkey key [key ...] # 对指定的多个 key 进行位操作，并将结果保存在 destkey 中。操作可以是 AND、OR、XOR、NOT

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应用场景

String数据结构的应用场景如下图所示，大家可以右键在新标签页中打开浏览:

这里针对String类型作为bitmap的应用场景进行特殊说明:

• 统计当前在线用户数量

# setbit onlineUsers userId 1> setbit onlineUsers 1 1
0
> setbit onlineUsers 2 1
0
> setbit onlineUsers 10 1
0
> setbit onlineUsers 25 1
0
> bitcount onlineUsers
4

• 计算连续2天都在线的用户

> setbit online_one 1 1
0
> setbit online_two 1 1
0
> setbit online_two 2 1
0
> setbit online_two 3 1
0
> bitop and both_two_online online_one online_two
1
> bitcount both_two_online
1

• 签到

# 签到    sign:userId:yyyy-MM
> setbit sign:1:2023-08 27 1
0
> setbit sign:1:2023-08 28 1
0
> setbit sign:1:2023-08 29 1
0
> bitcount sign:1:2023-08
3

• 连续签到
  • 获取当前key对应的bitmap， 从后往前定位到bitmap中出现的第一个1，从该位置开始依次与1进行与运算，如果结果不为0，则累加计数器，然后右移一位，然后再与1进行与运算，重复以上过程直到与运算结果为0
  • 此时计数器的结果即为当前用户连续签到的天数

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List

当val类型为List时，其可能存在以下三种编码情况:

• Redis 3.2 版本之前 ，采用 ZipList 和 LinkedList 来实现 List ，当元素数量小于 512 并且 元素大小小于 64 字节时采用 ZipList 编码 ， 超过则采用 LinkedList 编码 。
• Redis 3.2 版本之后 , Redis 统一采用 QuickList 来实现 List

常见命令:

LPUSH key element ... # 向列表左侧插入一个或多个元素
LPOP key  # 移除并返回列表左侧第一个元素,没有则返回nil
RPUSH key element ... # 向列表右侧插入一个或多个元素
RPOP key  # 移除并返回列表右侧的第一个元素
LRANGE key start end # 返回该范围内的所有元素
BLPOP , BRPOP  # 没有元素时超时阻塞等待 , 而不是直接返回nil

redis提供的List列表类型其实可以用来替换我们常见的三种数据结构:

• 栈 : 出入口在同一边
• 队列 : 出入口不在同一边
• 阻塞队列 : 增加超时阻塞等待

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应用场景

• 消息队列

  • 基于List的阻塞模式实现阻塞队列，利用阻塞队列来实现一个简易的生产者-消费者模型
    • 优点: 可利用Redis的持久化机制，确保数据一定程度上可靠性。 消息按照投递时间顺序在队列中排序。
    • 缺点: 无法避免消息丢失，只支持单消费者
  • Pub/Sub 可以用来实现发布订阅模式 ，支持多生产，多消费 ；缺点就是不支持数据持久化，无法避免消息丢失，消息堆积有上限，超出时数据丢失。
  • Stream流实现消息队列

• 用户消息时间线 – timeline

  • list中的元素按照插入的先后顺序排序

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Hash

当val类型为Hash时，可能存在以下几种编码情况:

• 数据量比较小时，默认采用ZipList编码，ZipList中相邻的两个entry分别保存field和value
• 数据量比较大时，采用Dict实现，触发条件有两个:
  • ZipList中的元素数量超过了默认的512个
  • ZipList中的任意entry大小超过了默认规定的64字节大小

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应用场景

String 和 Hash 数据结构都可以用来存储对象信息，对于String数据类型来说，通常存储JSON序列化后的对象信息，当需要频繁修改对象某个属性时，这种方式就不太合适了。

Hash类型可以针对某个属性单独修改，没有序列化，也无需修改整个对象，如果某个对象内部属性需要频繁修改，如: 商品价格，销量，关注数，评价数等，可以考虑hash类型。如果需要单独读取对象内部某几个属性，也可以考虑Hash类型。

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Set

当val类型为Set时，其底层编码有以下两种情况:

• 当存储的所有数据都是整数时，并且元素数量不超过set-max-intset-entries时，Set会采用IntSet编码
• 大部分情况下，Set都是采用Dict实现，其中使用Dict中的Key来存储元素，val统一为nil

Redis中的Set数据结构具备什么特点:

• 无序性
• 唯一性
• 支持求交集，并集和差集

常用命令:

sadd key member ... 
srem key member ... # 删除
scard key   # 返回set中元素的个数
sismember key member # 判断元素是否存在当前set中
smembers # 获取set中所有元素
sinter k1 k2 # 求k1和k2关联的两个set集合的交集
sdiff k1 k2 # 求差集
sunion k1 k2 # 求并集

set 和 zset 是面试重点，这两个数据结构大家要尤其注意其应用场景。

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应用场景

• 点赞 — 但是每个人只能点赞一次 , 同时记录哪些人点了赞

# 点赞此篇文章
> sadd like:t0001 u0001
(integer) 1
> sadd like:t0001 u0001
(integer) 0
> sadd like:t0001 u0002
(integer) 1
> sadd like:t0001 u0003
(integer) 1
# 返回当前文章点赞总数
> scard like:t0001
3
# 用户u0002取消点赞
> srem like:t0001 u0002
1
> scard like:t0001
2
# 判断用户u0002是否点赞了当前文章
> sismember like:t0001 u0002
(integer) 0
# 获取点赞当前文章的所有用户
> smembers like:t0001
1) "u0003"
2) "u0001"

• 存放商品标签

# 为当前物品添加标签信息
> sadd tags:i5001 物美价廉
(integer) 1
> sadd tags:i5001 4K高清
(integer) 1
# 返回当前物品具备的所有标签信息
> smembers tags:i5001
1) "4K高清"
2) "物美价廉"

• 商品筛选

# 为每个商品添加标签
> sadd 苹果手机 价格昂贵
(integer) 1
> sadd 苹果手机 流畅好用
(integer) 1> sadd 小米手机 价格实惠
(integer) 1
> sadd 小米手机 流畅好用
(integer) 1> sadd 华为手机 价格适中
(integer) 1
> sadd 华为手机 流畅好用
(integer) 1# 获取三者的共同点
> sinter 苹果手机 小米手机 华为手机
1) "流畅好用"
# 获取苹果手机相较于小米手机的不同点
> sdiff 苹果手机 小米手机
1) "价格昂贵"
# 获取小米手机相较于苹果手机的不同点
> sdiff 小米手机 苹果手机
1) "价格实惠"
# 获取苹果手机和小米手机的共同点
> sunion 苹果手机 小米手机
1) "价格实惠"
2) "流畅好用"
3) "价格昂贵"

• 共同关注

# 用户1关注了用户2,3,4
> sadd 1:follow 2
(integer) 1
> sadd 1:follow 3
(integer) 1
> sadd 1:follow 4
(integer) 1
# 用户2关注了用户3,1
> sadd 2:follow 3
(integer) 1
> sadd 2:follow 1
(integer) 1
# 用户2的粉丝有用户1
> sadd 2:fans 1
(integer) 1
# 用户1的粉丝有用户2
> sadd 1:fans 2
(integer) 1# 求用户1和用户2共同关注的人
> sinter 1:follow 2:follow
1) "3"# 求用户1可能认识的人 -- 需要从返回结果中移除用户1自身
> sdiff 2:follow 1:follow
1) "1"# 求用户2可能认识的人 -- 需要从返回结果中移除用户2自身
> sdiff 1:follow 2:follow
1) "2"
2) "4"

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ZSet

当val类型为ZSet时，其具备以下特性:

• 在set的基础上，需要给每个member增加一个socre , 然后zset有序集合内部按照socre对member进行排序
• member的唯一性保持不变
• 可以查询member对应的socre

ZSet结构可能存在两种编码类型:

• 当元素数量不多时，采用ziplist编码
  • 元素数量小于zset_max_ziplist_entries , 默认为128
  • 每个元素都小于zset_max_ziplist_value 字节，默认为64
• 否则采用SkipList + Dict 编码，利用SkipList的有序性实现排序和范围查找 , 利用Dict实现快速定位和去重

Redis提供的ZSet功能很类似Java中的TreeMap：

• ZSet基于单独为每个key指定的score进行升序排序 , 而TreeMap默认基于key进行升序排列，当然我们可以自定义排序规则
• ZSet 底层基于SkipList 进行排序 ， TreeMap 基于红黑树进行排序
• ZSet 只存储Key ，没有Val ，TreeMap 作为 map 既存储 Key 也存储 Val

常见命令:

zadd key score member 
zrem key member 
zscore key member # 获取每个member的分数
zcard key # 获取当前zset集合中的元素个数
zcount key min max # 统计score在指定范围内的所有元素个数
zincrby key incrment member # 为zset中某个member的socre增加指定大小
zrange key min max # 按照score排序后,根据索引获取指定范围内的元素
zrangebyscore key min max # 按照score排序后,根据score获取指定分数段内的元素
zdiff,zinter,zunion # 求差集，交集，并集

所有排名默认升序，如果要降序则在命令后添加REV即可。

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应用场景

• 排行榜

# 记录2023-8-24的热点信息排行榜 ,  依次添加每个信息 , 记录每个新闻的热点数
> zincrby hotNews:2023-8-24 30000 福岛核废水
30000.0
> zincrby hotNews:2023-8-24 25000 日本3天已连发5次地震
25000.0
> zincrby hotNews:2023-8-24 25000 ShowMaker谈LPL中单
25000.0
> zincrby hotNews:2023-8-24 23000 大脑在替熬夜负重前行
23000.0
> zincrby hotNews:2023-8-24 22000 俄罗斯海岸现恐怖怪鱼
22000.0# 按照默认升序返回所有热点信息
> zrange hotNews:2023-8-24 0 -1
1) "俄罗斯海岸现恐怖怪鱼"
2) "大脑在替熬夜负重前行"
3) "ShowMaker谈LPL中单"
4) "日本3天已连发5次地震"
5) "福岛核废水"# 按照降序返回
> zrevrange hotNews:2023-8-24 0 -1
1) "福岛核废水"
2) "日本3天已连发5次地震"
3) "ShowMaker谈LPL中单"
4) "大脑在替熬夜负重前行"
5) "俄罗斯海岸现恐怖怪鱼"# 获取排名前三的热点信息 -- 降序返回并携带score热度值
> zrevrange hotNews:2023-8-24 0 2 withscores
1) "福岛核废水"
2) 30000.0
3) "日本3天已连发5次地震"
4) 25000.0
5) "ShowMaker谈LPL中单"
6) 25000.0

• 设计一个游戏排行榜，有三个关键信息: 用户id，score ，time ; 要求排行榜先按照用户得分降序排列，再分数相同的情况下，再按照time升序排列；
  • key 如何设计
  • member 如何设计
  • 要求: 返回排名前三的用户 id，score 和 time

这是一道真实的面试题，笔者当时一时绕进去了，没给出正确答案，此处给出我自己的理解:

• member的得分如何设计 : score左移32位，然后或上32的时间戳 — 这里的时间戳需要翻转一下

这里出于简单，就不翻转了，排序规则改为按照得分降序，分数相同的情况下，再按照time降序排列

• key如何设计: 假设这里求的是排行日榜 —> rank:2023-8-24
• member如何设计: 存放用户id即可

下面给出返回排名前三的用户 id，score 和 time 的具体命令实现:

# 排行榜添加条目信息
# 用户1得分80,时间戳为1
> zadd rank:2023-8-24 343597383681 1
(integer) 1
# 用户2得分75,时间戳为1
> zadd rank:2023-8-24 322122547201 2
(integer) 1
# 用户3得分90,时间戳为1
> zadd rank:2023-8-24 386547056641 3
(integer) 1
# 用户4得分75,时间戳为2
> zadd rank:2023-8-24 322122547202 4
(integer) 1# 按照默认升序返回整个排行榜信息
> zrange rank:2023-8-24 0 -1
1) "2" # 用户2得分75,时间戳为1
2) "4" # 用户4得分75,时间戳为2
3) "1" # 用户1得分80,时间戳为1
4) "3" # 用户3得分90,时间戳为1# 返回排名前三的用户信息
> zrevrange rank:2023-8-24 0 2 withscores
1) "3"
2) 386547056641.0
3) "1"
4) 343597383681.0
5) "4"
6) 322122547202.0

用户id可以从返回的member中直接获取到，而当前用户得分和time可以通过位运算获取到:

# score + 时间戳(32bit)
386547056641 & (2的31次方 - 1) = 8589934591 --> 获取时间戳结果为1
386547056641 >> 32 = 90

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• 优先级队列
  • 我们可以利用zset按照score排序的这个特性，将score设置为任务的优先级，将其插入zset集合中，这样zset就变成了优先级队列

我们可以利用优先级队列实现延迟队列，只需要将优先级定义为任务执行的时间戳即可，然后应用线程不断循环，直到发现队列头部第一个任务到期了，则从队列移除并执行任务。

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小结

关于Redis数据结构，大家需要重点关注String,Set和ZSet的应用，特别是Set和ZSet，绝对是面试场景题的重要考点。

本文只列举了部分笔者目前所能想到的内容，各位大佬如果有补充，可以在评论区留言。