Redis 是一个高性能的内存数据库，其底层实现依赖于多种数据结构。这些数据结构不仅决定了 Redis 的高性能，也使得 Redis 在处理不同类型的数据时能够保持高效。下面详细介绍 Redis 的内部数据结构，并结合具体代码示例进行解释。
1. 字符串（String）
字符串是 Redis 中最基本的数据类型。它不仅可以存储文本，还可以存储二进制数据，如图像或序列化对象。
示例代码
java
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisStringExample {
public static void main(String[] args) {
try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
// 设置字符串键值
jedis.set("key", "value");
// 获取字符串键值
String value = jedis.get("key");
System.out.println("Stored string in redis: " + value);
}
}
}2. 哈希（Hash）
哈希类型是一个键值对集合，类似于 Java 的 HashMap。哈希特别适合存储对象。
示例代码
java
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisHashExample {
public static void main(String[] args) {
try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
String userKey = "user:1000";
// 设置哈希字段
jedis.hset(userKey, "name", "John");
jedis.hset(userKey, "age", "30");
// 获取哈希字段
String name = jedis.hget(userKey, "name");
String age = jedis.hget(userKey, "age");
System.out.println("Name: " + name);
System.out.println("Age: " + age);
}
}
}3. 列表（List）
列表是一个有序的字符串列表，可以从列表的两端进行压入和弹出操作，类似于 LinkedList。
示例代码
java
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisListExample {
public static void main(String[] args) {
try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
String listKey = "taskQueue";
// 从列表左侧压入
jedis.lpush(listKey, "Task1", "Task2", "Task3");
// 从列表右侧弹出
String task = jedis.rpop(listKey);
System.out.println("Popped task: " + task);
// 获取列表所有元素
System.out.println("Remaining tasks: " + jedis.lrange(listKey, 0, -1));
}
}
}4. 集合（Set）
集合是一个无序的字符串集合，用于高效地进行添加、删除和查找操作。
示例代码
java
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisSetExample {
public static void main(String[] args) {
try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
String setKey = "userRoles";
// 添加集合元素
jedis.sadd(setKey, "admin", "editor", "viewer");
// 获取集合所有元素
System.out.println("User roles: " + jedis.smembers(setKey));
// 判断元素是否存在
boolean isAdmin = jedis.sismember(setKey, "admin");
System.out.println("Is admin: " + isAdmin);
}
}
}5. 有序集合（Sorted Set）
有序集合是一个带有分数的字符串集合，集合中的元素按分数进行排序，适用于实现排行榜等功能。
示例代码
java
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisSortedSetExample {
public static void main(String[] args) {
try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
String sortedSetKey = "leaderboard";
// 添加有序集合元素
jedis.zadd(sortedSetKey, 100, "user1");
jedis.zadd(sortedSetKey, 200, "user2");
jedis.zadd(sortedSetKey, 150, "user3");
// 获取有序集合元素
System.out.println("Leaderboard: " + jedis.zrevrangeWithScores(sortedSetKey, 0, -1));
}
}
}6. 位图（Bitmap）
位图是一种特殊类型的字符串，可以对字符串中的单个位进行操作，适用于实现布隆过滤器等功能。
示例代码
java
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisBitmapExample {
public static void main(String[] args) {
try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
String bitmapKey = "user:active";
// 设置某个位为1
jedis.setbit(bitmapKey, 1, true);
jedis.setbit(bitmapKey, 3, true);
// 获取某个位的值
boolean isActive = jedis.getbit(bitmapKey, 1);
System.out.println("User is active at position 1: " + isActive);
// 统计位图中值为1的位数
long activeUserCount = jedis.bitcount(bitmapKey);
System.out.println("Active user count: " + activeUserCount);
}
}
}7. HyperLogLog
HyperLogLog 是一种用于基数估算的概率性数据结构，适用于大规模去重计数。
示例代码
java
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisHyperLogLogExample {
public static void main(String[] args) {
try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
String hllKey = "uniqueVisitors";
// 添加元素
jedis.pfadd(hllKey, "user1", "user2", "user3", "user2");
// 估算基数
long uniqueCount = jedis.pfcount(hllKey);
System.out.println("Unique visitors: " + uniqueCount);
}
}
}8. 流（Stream）
流是 Redis 5.0 引入的数据结构，适用于处理日志和消息队列。
示例代码
java
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.StreamEntryID;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class RedisStreamExample {
public static void main(String[] args) {
try (Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379)) {
String streamKey = "mystream";
// 添加流元素
Map<String, String> entry = new HashMap<>();
entry.put("name", "Alice");
entry.put("message", "Hello, World!");
jedis.xadd(streamKey, StreamEntryID.NEW_ENTRY, entry);
// 读取流元素
List<Map.Entry<String, List<StreamEntry>>> streamEntries = jedis.xread(StreamEntryID.UNRECEIVED_ENTRY, streamKey);
for (Map.Entry<String, List<StreamEntry>> streamEntry : streamEntries) {
System.out.println("Stream: " + streamEntry.getKey());
for (StreamEntry entry : streamEntry.getValue()) {
System.out.println("Entry ID: " + entry.getID());
System.out.println("Fields: " + entry.getFields());
}
}
}
}
}上述代码展示了 Redis 中几种主要数据结构的使用示例。每种数据结构都有其特定的用途和优势，可以根据具体需求选择合适的数据结构来实现高效的数据存储和操作。