Redis学习笔记：String内部编码及其应用场景

一、概述

字符串类型是Redis最基础的数据结构，Redis中的键都是字符串类型，其他几种数据结构都是在字符串基础之上构建的；

字符串类型的值实际可以是字符串（如简单的字符串、JSON、XML），数字（整型、浮点数），也可以是二进制（图片、音频、视频），但是值的最大不能超过512MB。

二、常用命令

设置值：

set key value [ex seconds] [px milliseconds] [nx | xx]

set命令选项说明：

ex seconds：为键设置秒级过期时间
px milliseconds：为键设置毫秒级过期时间
nx：键必须不存在时，才可以设置成功，用于添加
xx：与xx相反，键必须存在，才可以设置成功，用于更新

同时，Redis也提供了 setex 和 setnx两个命令，其作用与ex，nx选项一样，但在实际应用中需要注意，当同时用到ex和nx机制时，要尽可能地使用set ex nx的组合命令，而不能拆分成两条setex 和setnx，根据Redis性能测试报告：how fast is redis，Redis执行一条指令的并发量约为7w，当同时使用setnx和setex而不使用set ex nx组合命令时，Redis的并发量相当于减少了一半，这点是应用当中的细节部分，需要铭记。

当然，setmx和setex也有其优点和对应的应用场景，以setnx为例，由于Redis的单线程命令处理机制，如果多个客户端同时执行setnx key value，根据setnx的特性，只有一个客户端能设置成功，setnx可以作为分布式锁的一种实现方案，Redis官方废除了使用setnx实现分布式锁的方法：

获取值：

获取单个值：get key，如果获取的键不存在，则返回nil（空）
批量获取值：mget key [key]...，批量操作命令可以提高开发效率，学会合理使用批量操作，有助于提高业务处理效率，但是并不是说批量操作是无节制的，如果key数量过多，很可能造成Redis阻塞或者网络拥塞。

计数：

incr key：用于对值做自增操作，返回结果分为3种情况：

值不是整数，返回错误；
值是整数，返回自增后的结果；
键不存在，按照值为0自增，返回结果为1；
例如，对一个不存在的键执行Incr操作，返回结果为1；

除了自增命令外，Redis还提供了decr（自减）、incrby（自增指定数字）、decrby（自减指定数字）、incrbyfloat（自增浮点数）：

decr key
incrby key increment
decrby key decrement
incrbyfloat key increment

在Java里面可以使用CAS（compare and swap）机制来实现计数功能，但会有一定的CPU开销（线程安全，通过硬件上的阻塞来实现软件上的非阻塞，再次基础上可以拓展出AQS机制），在Redis中不存在CPU开销问题，因为Redis是单线程架构，任何命令都在Redis服务端上顺序执行。

其他命令：

del key：删除key；
mset key value [key value ...]：批量设置键值；
append key value：向字符串尾部追加值；
strlen key：字符串长度；
getset key value：设置并返回原值；
setrange key offeset value：设置指定位置的字符；
getrange ket start end：获取部分字符串

三、内部编码

字符串类型的内部编码有3种：

int：8个字节的长整型；
embstr：小于等于39个字节的字符串；
raw：大于39个字节的字符串；

Redis会根据当前值的类型和长度决定使用哪种内部编码实现。

四、应用场景

Redis字符串应用场景非常广泛，这里列举几个比较常见的应用场景：

缓存功能：
使用Redis作为缓存在业界应用非常地广泛，常常与memcache做比较，关于其选型，可参考该文章：技术选型：Redis还是memcache
Redis作为缓存设计的架构图大致如下，Redis作为缓存层，MySQL最为存储层，绝大部分请求的数据都是从Redis中获取，用于Redis具有支撑高并发的特性，所以缓存通常能加速读写和降低后端压力。

缓存设计.png

实现思路：首先定义一个方法用于获取用户的基础信息，当请求到来时，优先从Redis中获取用户信息，如果命中缓存则直接返回结果，如果不命中缓存，则从MySQL中获取数据，同时将结果写入Redis缓存中，并添加过期时间，一种可能的实现(伪代码)如下：

public UserInfo getUserInfo(long id){
   userRediskey = "user:info:" +id;
   value = redis.get(userRediskey);
   UserInfo userInfo;
   if(value != null){
     userInfo = deserialize(value);
   }else{
     userInfo = mysql.get(id);
   if(userInfo != null){
     redis.setnx(userRediskey,3600,serialize(userInfo));
   }
 }
   return userInfo;
}

分布式session共享：

在分布式应用中，一个亟需解决的问题便是session的一致性问题，分布式web服务将用户的session信息（如：登录信息）保存在各自服务器上，这样会造成一个问题，出于负载均衡的考虑，分布式服务会将用户的访问均衡到不同的服务器上，用户刷新一次访问可能会发现需要重新登录，这个问题对于用户来说是不可容忍的。

为解决这个问题，可以使用Redis将用户的session进行集中管理，如下图所示，在这种模式下，只要保证Redis是高可用和扩展性的，每次用户更新或者查询登录信息都直接从Redis中集中获取。

分布式session.png

计数器：

Redis还可以作为计数的基础工具，实现快速计数、查询缓存的功能，同时数据可以异步落地到其他数据源，如视频播放量、文章阅读量的记录，一种可能的简单实现如下：

public long incrVideoCounter(long id){
   key = "video:playCount:" + id;
   return redis.incr(key);
}

实际上，一个真实的计数系统还要考虑：防作弊、不同维度计数、数据持久化等问题。

限速：

出于安全考虑（防脚本），很多应用会在每次进行登录时，会让用户输入手机验证码，从而确定是否是用户本人，短信接口会限制用户每分钟获取验证码的频率，如一分钟内不超过5次，一种可能的实现如下：

iphoneNum = "138xxxxx";
key = "shortMsg:limit:" +phoneNum;
//set key value EX 60 NX
isExists = redis.set(key,1,"EX 60","NX");
if(isExists != null || redis.incr(key)<=5){
 //pass,通过
}else{
 //wait,限速
}

总结：Redis的应用场景非常广，远不止以上列出的几种，更多的功能设计仍需要结合业务去挖掘。

感谢阅读~~

参考资料：

《Redis开发与运维》付磊、张益军[著]