1 List

数据结构

在版本3.2之前，Redis 列表list使用两种数据结构作为底层实现：

• 压缩列表ziplist
• 双向链表linkedlist
  因为双向链表占用的内存比压缩列表要多， 所以当创建新的列表键时， 列表会优先考虑使用压缩列表， 并且在有需要的时候， 才从压缩列表实现转换到双向链表实现。
• 压缩列表转化成双向链表条件

• 创建新列表时 redis 默认使用 redis_encoding_ziplist 编码， 当以下任意一个条件被满足时， 列表会被转换成 redis_encoding_linkedlist 编码：

  试图往列表新添加一个字符串值，且这个字符串的长度超过 server.list_max_ziplist_value （默认值为 64 ）。

• ziplist 包含的节点超过 server.list_max_ziplist_entries （默认值为 512 ）。

注意：这两个条件是可以修改的，在 redis.conf 中：

list-max-ziplist-value 64

list-max-ziplist-entries 512

命令使用可以查看帮忙，help @list

1.1 栈

可以用list实现栈的功能，同向命名，左边push，左边弹出；

或者右边push,右边弹出

1.2 队列

可以用list实现队列，反向命令，左边push，右边弹出

或者 右边push,左边弹出

1.3 数组

1.4 阻塞队列fifo

lpush + brpop

Rpush + blpop

2 hash

hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。

2.1 简单命令使用，使用查看帮忙 ,help @hash

Hset

Hget

Hmset hmget hgetall

Hkeys  hvals  hlen

Hincrby  hincrbyfloat 对数值操作

3 Set

在Redis中，Set类型是没有排序的字符集合，和List类型一样，可以在该类型的数据值上执行添加、删除或判断某一元素是否存在等操作。需要说明的是，这些操作的时间复杂度为O(1)，即常量时间内完成次操作。Set可包含的最大元素数量是4294967295。和List类型不同的是，Set集合中不允许出现重复的元素。换句话说，如果多次添加相同元素，Set中将仅保留该元素的一份拷贝。和List类型相比，Set类型在功能上还存在着一个非常重要的特性，即在服务器端完成多个Sets之间的聚合计算操作，如unions、intersections和differences。由于这些操作均在服务端完成，因此效率极高，而且也节省了大量的网络IO开销。

3.1 基本操作

Sadd  添加一个元素到集合中（集合中的元素无序的并且唯一）

Scard  返回集合元素的数量

Smembers 查看集合中所有的元素

SRandMember

如果不填写返回个数，默认是1，如果填写的数字大于集合的size，那么返回集合的所有元素

如果填写的是负数，如果绝对值大于集合的size，那么返回值里会出现一个元素多次出现的情况。

如果key不存在，则返回nil

其他简单命令这里不一一例举。

3.2 聚合计算

SUNION：并集

SUNIONSTORE：求并集后存到一个新的集合（如果结果集存入到已有的集合，那么会覆盖以后的数据集合）

交集：

sinter/sinterstore

sdiff/sdiffstore差集

sdiff [set1] [set2]
功能：删除set1中在set2里也存在的元素，返回删除操作后的set1

sdiffstore [set1] [set2] [set3]
功能：将sdiff [set2] [set3] 的结果保存在set1中

3.3 随机事件，应用场景

sRandMember，sPop

这两个命令功能非常相似，都是从集合中返回一个元素值。不同的是，sRandMember不会从集合中删除返回的元素，但是sPop会删除。这两个命令可以分别实现不同的抽奖算法。

比如，集合中有100个元素，值从数字1到数字100.我们定义抽到的是数字1的话，即表示中奖。

使用sRandMember的话，不管之前抽过多少次，下次抽中的概率都是1%。而使用sPop的话，则每次抽中的概率都不一样。第一个人抽中概率是1%，当第一个人没抽中的话，第二个人抽中概率就是1/99，以此类推。

分两种情况

1 奖品数量多余抽奖人数，比如10件奖品，3个人

Sadd k1 tom baby xx

2 奖品数量少于抽奖人数，并且不可重复中奖，适用于一般公司年后

Sadd k1  tom baby xx  

把所有人的名字放入set，每次取出一个，并且删除，保准公平性。

4 sorted set

Sorted Set有点像Set和Hash的结合体。
和Set一样，它里面的元素是唯一的，类型是String，所以它可以理解为就是一个Set。
但是Set里面的元素是无序的，而Sorted Set里面的元素都带有一个浮点值，叫做分数（score），所以这一点和Hash有点像，因为每个元素都映射到了一个值。
Sorted Set是有序的，规则如下：
如果A.score > B.score，那么A > B。
如果A.score == B.score，那么A和B的大小就通过比较字符串来决定了，而A和B的字符串是不会相等的，因为Sorted Set里面的值都是唯一的。

4.1 基本命令操作

ZADD

ZADD可以添加元素到Sorted Set，就和Set的SADD命令差不多

ZRANGE，ZREVRANGE

ZRANGE默认按分数由低到高把Sorted Set的元素显示出来

想按分数要从高到低显示，需要使用ZREVRANGE

也可以一同把分数显示出来，使用参数WITHSCORES

ZRANGEBYSCORE可以按范围显示Sorted Set，格式是zrangebyscore key 分数下限 分数上限

ZRANK，ZREVRANK

 ZRANK命令可以获得元素的排名， ZREVRANK 反之

4.2 集合操作

这里不一一例举了

4.3 排序实现原理

skip List是一种随机化的数据结构，基于并联的链表，实现简单，插入、删除、查找的复杂度均为O(logN)（大多数情况下），因为其性能匹敌红黑树且实现较为简单，因此在很多著名项目都用跳表来代替红黑树，例如LevelDB、Reddis的底层存储结构就是用的SkipList。

目前常用的key-value数据结构有三种：Hash表、红黑树、SkipList，它们各自有着不同的优缺点：

Hash表：插入、查找最快，为O(1)；如使用链表实现则可实现无锁；数据有序化需要显式的排序操作。

红黑树：插入、查找为O(logn)，但常数项较小；无锁实现的复杂性很高，一般需要加锁；数据天然有序。

SkipList：插入、查找为O(logn)，但常数项比红黑树要大；底层结构为链表，可无锁实现；数据天然有序。

一个跳表，应该具有以下特征：

1、一个跳表应该有几个层（level）组成；

通常是10-20层，leveldb中默认为12层。

2、跳表的第0层包含所有的元素；

且节点值是有序的。

3、每一层都是一个有序的链表；

层数越高应越稀疏，这样在高层次中能'跳过’许多的不符合条件的数据。

4、如果元素x出现在第i层，则所有比i小的层都包含x；

5、每个节点包含key及其对应的value和一个指向该节点第n层的下个节点的指针数组

x->next[level]表示第level层的x的下一个节点

skiplist的查询过程

查询的第一个比vx大的节点的前一个值，看是否相等。相等则存在，否则查找下一层，直到层数为0。

以已有数据13、22、75、80、99为例

从最高层（此处为2）开始

1、level2找到结点Node75小于80，且level2.Node75->next 大于80，则进入level1查找(此处已经跳过了13~75中间的结点（22),

2、level1.Node75 < 80 < level1.Node75->next，进入level0

3、level0.Node75->next 等于80，找到结点

skiplist的插入过程

假设插入一新键值key，值为84，level为当前层

1、从最高层开始找到每一层比84大的节点的前一个值，存入prev[level]。

prev[2] = leve2.Node75

prev[1] = leve1.Node75

prev[0] = level0.Node80

2、初始化一个新的节点84

3、为x随机选择一个高度h,这里选2

4、x->next[0..h-1] = prev[0..h-1]->next

5、prev[0..h-1]->next[0..h-1] = x

（步骤4、5为链表插入结点的操作）

skiplist删除操作

删除操作类似于插入操作，包含如下3步：1、查找到需要删除的结点 2、删除结点 3、调整指针