进阶指南！Redis 用法总结 _Redis

作者：何永康，腾讯 CSIG 后台研发工程师。
导语 | redis 大家用的不少，但是我们大多数人可能都只是关注业务本身，对于底层的细节则经常忽略，久而久之，对个人的成长帮助甚少。本文为大家总结了关于 Redis 常见用法的进阶指南，希望帮助大家加深对这门技术的理解。
一、Redis基础数据结构1. String
Redis 里的字符串是动态字符串，会根据实际情况动态调整。类似于 Go 里面的切片-slice，如果长度不够则自动扩容。至于如何扩容，方法大致如下：当 length 小于 1M 的时候，扩容规则将目前的字符串翻倍；如果 length 大于 1M 的话，则每次只会扩容 1M，直到达到 512M 。

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2. List
Redis 里的 List 是一个链表，由于链表本身插入和删除比较块，但是查询的效率比较低，所以常常被用做异步队列。Redis 里的 List 设计非常牛，当数据量比较小的时候，数据结构是压缩链表，而当数据量比较多的时候就成为了快速链表。

可运用的场景：在业务中异步队列使用 rpush/lpush 操作队列，使用 lpop 和 rpop 出队列，具体结构如下图所示：

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3. Set
Redis 中的 set 是一个无序 Map，由于 Go 中没有 set 结构，所以这里只能类比 JAVA 中的 HashSet 概念。Redis 的 set 底层也是一个 Map 结构，不同于 Java 的是：alue 是一个 NULL 。由于 set 的特性，它可以用于去重逻辑，这一点在 Java 中也经常使用。

可运用场景：活动抽奖去重。

4. Hash
Redis 中的字典类型大家不陌生，也许其他语言都有这种结构（Python，Java，Go），hash 的扩容 rehash 过程和 Go 里面的设计颇有类似，也就是维护了两个 hash 结构，如果需要扩容的时候，就把新的数据写入新字典中，然后后端起一个线程来逐步迁移，总体上来说就是采用了空间换时间的思想。

可运用场景：记录业务中的不同用户/不同商品/不同场景的信息：如某个用户的名称，或者用户的历史行为。

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5. Zset
Redis 中的 zset 是一个比较特殊的数据结构（跳跃列表），也就是我们了解到的跳表，底层由于 set 的特性保证了 value 唯一，同时也给了 value 一个得分，所谓的有序其实就是根据这个得分来排序。至于跳跃表如何插入，其实内部采用了一个随机策略：
L0:100%-L2:50%-L3:25%-....Ln:(n-1)value/2% 。

可运用场景：榜单，总榜，热榜。

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二、Redis 进阶使用1. 布隆过滤器
Redis 在 4.0 以后支持布隆过滤（准确的来说是支持了布隆过滤器的插件），给 Redis 提供了强大的去重功能。在业务中，我们可能需要查询数据库判断历史数据是否存在，如果数据库的并发能力有限，这个时候我们可以采用 Redis 的 set 做去重。如果缓存的数据过大，这个时候就需要遍历所有缓存数据，另外如果我们的历史数据缓存写不下了，终究要去查询数据库，这个时候就可以使用布隆过滤器。

当然布隆过滤器精确度不是 100% 准确（如果对数据准确度要求很高的话，这里不建议使用），因为对于存在的数据也许这个值不一定存在，当然如果不存在，那肯定 100% 不存在了。
（1）命令使用
bf.add #添加元素bf.exists #判断元素是否存在bf.madd #批量添加bf.mexists #批量判断是否存在
（2）原理

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布隆过滤的组成可以当作一个位数组和几个计算结果比较均匀的 hash 函数，每次添加 key 的时候，会把 key 通过多次 hash 来计算所得到的位置，如果当前位置不是 0 则表示存在。可以看到，这样的计算存在一定误差，这也正是它的不准确性问题的由来。

2. 分布式锁
大家对分布式锁也许也不会陌生，现在市面上主流的实现分布锁的技术有 ZK 和 Redis；下文为大家简单介绍一下 Redis 如何实现分布式锁。
命令

setnx lock:mutex ture #加锁dellock:mutex #删除锁实现分布式锁的核心就是：请求的时候 Set 这个 key，如果其他请求设置失败的时候，即拿不到锁。但是存在一个问题：如果业务 panic 或者忘记调用 del 的话，就会产生死锁，这个时候大家很容易能想到：我们可以 expire 一个过期时间，这样就可以保证请求不会一直独占锁且无法释放锁的逻辑了。