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Redis集合对象的底层实现与操作技巧

2023-07-231.4k 阅读

Redis集合对象概述

Redis集合（Set）是一个无序的、不重复元素的集合。它在很多场景下都有着广泛的应用，比如社交网络中的共同好友计算、标签系统、抽奖活动等。在Redis中，集合类型的数据以键值对的形式存储，值是集合对象本身。

Redis集合对象支持一系列的操作，包括添加元素、删除元素、判断元素是否存在、获取集合元素个数以及集合间的交、并、差运算等。这些操作使得集合对象在处理唯一性数据和集合关系时非常便捷。

底层实现

Redis集合对象底层实现主要有两种数据结构：整数集合（intset）和哈希表（dict）。

整数集合（intset）

  1. 结构定义 整数集合是Redis为了节省内存而设计的一种数据结构，用于存储类型为 int16_t、int32_t 或 int64_t 的整数且不包含重复元素。它的结构定义如下：
typedef struct intset {
    // 编码方式
    uint32_t encoding;
    // 集合包含的元素数量
    uint32_t length;
    // 保存元素的数组
    int8_t contents[];
} intset;

其中，encoding 字段表示集合中元素的编码方式，可以是 INTSET_ENC_INT16、INTSET_ENC_INT32 或 INTSET_ENC_INT64，根据集合中元素的实际类型来选择。length 字段记录集合中元素的个数，contents 数组则是一个柔性数组，用于实际存储元素，并且数组中的元素是有序排列的。

  1. 元素添加 当向整数集合中添加元素时，首先会检查元素是否已经存在。如果不存在，则根据元素的类型来判断是否需要升级编码。例如，如果当前集合的编码是 INTSET_ENC_INT16，而要添加的元素类型为 int32_t，则会进行编码升级，将集合中的所有元素转换为 int32_t 类型，并重新排列。升级操作会保证集合的有序性和唯一性。

  2. 内存优化 整数集合通过编码方式的动态调整来优化内存使用。当集合中的元素都可以用 int16_t 表示时，采用 INTSET_ENC_INT16 编码，每个元素占用2个字节。如果有更大的元素加入，会升级编码，虽然会暂时增加内存占用，但保证了数据的完整性和操作的效率。同时，由于元素有序存储，在查找元素时可以使用二分查找，提高查找效率。

哈希表（dict）

  1. 结构定义 当集合中的元素不能都用整数表示，或者元素数量较多时，Redis会使用哈希表来实现集合对象。哈希表是一种基于哈希算法的数据结构，它可以快速地进行插入、删除和查找操作。Redis中的哈希表结构定义如下：
typedef struct dict {
    // 类型特定函数
    dictType *type;
    // 私有数据
    void *privdata;
    // 哈希表数组
    dictht ht[2];
    // rehash索引
    int rehashidx;
    // 目前正在运行的安全迭代器数量
    int iterators;
} dict;

其中，type 字段指向一个 dictType 结构体，该结构体定义了哈希表的一些操作函数，如哈希函数、比较函数等。privdata 字段用于存储一些私有数据。ht 数组包含两个哈希表，通常情况下只使用 ht[0]，当进行 rehash 操作时会使用 ht[1]。rehashidx 字段用于记录 rehash 的进度，当 rehashidx 为 -1 时，表示没有进行 rehash 操作。

  1. 哈希表的工作原理 哈希表通过哈希函数将元素的键映射到一个哈希值，然后根据哈希值计算出元素在哈希表数组中的位置。如果发生哈希冲突（即不同的键映射到了相同的哈希值），则通过链地址法（也称为拉链法）来解决，即在哈希表数组的每个位置上维护一个链表，将冲突的元素都链接在这个链表上。

  2. rehash操作 随着元素的不断插入和删除，哈希表的负载因子（load factor，即已使用的哈希表槽位与总槽位数的比例）会发生变化。当负载因子超过一定阈值（通常为1）时，会触发 rehash 操作。rehash 操作会重新分配哈希表数组的大小，通常是原来的两倍，并将旧哈希表中的所有元素重新计算哈希值并插入到新的哈希表中。这个过程是逐步进行的，通过 rehashidx 字段来记录进度，以避免一次性操作对系统性能造成过大影响。

操作技巧

添加元素

在Redis中，可以使用 SADD 命令向集合中添加元素。示例代码如下：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 向集合my_set中添加元素element1、element2
r.sadd('my_set', 'element1', 'element2')

在上述Python代码中，使用 redis - py 库连接到本地Redis服务器，并使用 SADD 命令向名为 my_set 的集合中添加两个元素。SADD 命令的返回值表示成功添加的元素数量。

删除元素

使用 SREM 命令可以从集合中删除元素。示例代码如下：

# 从集合my_set中删除元素element1
result = r.srem('my_set', 'element1')
print(f"删除的元素数量: {result}")

SREM 命令的返回值表示成功删除的元素数量。如果要删除的元素不存在，返回值为0。

判断元素是否存在

可以使用 SISMEMBER 命令判断一个元素是否存在于集合中。示例代码如下：

# 判断元素element2是否存在于集合my_set中
exists = r.sismember('my_set', 'element2')
print(f"元素element2是否存在: {exists}")

SISMEMBER 命令返回一个布尔值，表示元素是否存在于集合中。

获取集合元素个数

SCARD 命令用于获取集合中元素的个数。示例代码如下：

# 获取集合my_set的元素个数
count = r.scard('my_set')
print(f"集合my_set的元素个数: {count}")

SCARD 命令返回集合中元素的数量。

集合间的交、并、差运算

  1. 交集运算（SINTER） 交集运算是指获取多个集合中共同的元素。示例代码如下：
# 创建两个集合set1和set2
r.sadd('set1', 'a', 'b', 'c')
r.sadd('set2', 'b', 'c', 'd')
# 获取set1和set2的交集
intersection = r.sinter('set1','set2')
print(f"set1和set2的交集: {intersection}")

SINTER 命令返回的是多个集合的交集元素组成的列表。

  1. 并集运算（SUNION） 并集运算是指获取多个集合中所有不重复的元素。示例代码如下：
# 获取set1和set2的并集
union = r.sunion('set1','set2')
print(f"set1和set2的并集: {union}")

SUNION 命令返回的是多个集合的并集元素组成的列表。

  1. 差集运算（SDIFF） 差集运算是指获取在一个集合中但不在其他集合中的元素。示例代码如下：
# 获取set1相对于set2的差集
difference = r.sdiff('set1','set2')
print(f"set1相对于set2的差集: {difference}")

SDIFF 命令返回的是第一个集合相对于其他集合的差集元素组成的列表。

应用场景

  1. 标签系统 在内容管理系统中，可以使用Redis集合来实现标签系统。每个内容可以有多个标签，每个标签对应一个集合，集合中的元素就是带有该标签的内容ID。例如，一篇文章有“技术”和“编程”两个标签，就可以将文章的ID分别添加到“技术”和“编程”这两个标签对应的集合中。通过集合的交集运算，可以获取同时带有多个标签的文章；通过并集运算，可以获取带有任意一个标签的文章。

  2. 共同好友计算 在社交网络中，每个用户的好友列表可以用一个集合来表示。通过对两个用户的好友集合进行交集运算，就可以得到他们的共同好友。例如，用户A的好友集合为 {B, C, D}，用户B的好友集合为 {C, D, E}，则通过 SINTER 命令计算这两个集合的交集，就可以得到用户A和用户B的共同好友 {C, D}。

  3. 抽奖活动 在抽奖活动中，可以使用Redis集合来存储参与抽奖的用户ID。每次抽奖时，从集合中随机选择一个或多个元素作为中奖者。Redis提供了 SRANDMEMBER 命令来实现随机获取集合元素的功能。示例代码如下：

# 假设集合participants中存储了所有参与抽奖的用户ID
# 随机抽取一个中奖者
winner = r.srandmember('participants')
print(f"中奖者: {winner}")

SRANDMEMBER 命令可以根据需要抽取指定数量的元素，通过设置 count 参数来实现。如果 count 为正数，则返回不重复的随机元素；如果 count 为负数，则返回可能重复的随机元素。

性能优化

  1. 合理选择数据结构 在使用Redis集合时，要根据实际情况合理选择底层数据结构。如果集合中的元素都是整数且数量较少，使用整数集合可以节省内存空间，并且在查找和排序方面有一定的性能优势。当集合中的元素类型多样或者数量较大时，哈希表结构能提供更好的插入、删除和查找性能。

  2. 批量操作 尽量使用批量操作命令，如 SADD 一次添加多个元素，而不是多次执行单个元素的添加操作。这样可以减少客户端与服务器之间的网络开销，提高操作效率。例如：

# 一次向集合my_set中添加多个元素
r.sadd('my_set', 'element3', 'element4', 'element5')

  1. 避免大集合操作 大集合的交、并、差运算可能会消耗大量的内存和CPU资源，特别是在集合元素数量非常多的情况下。如果必须进行大集合运算，可以考虑将大集合拆分成多个小集合进行运算，然后再合并结果。另外，在进行这些运算时，尽量选择在系统负载较低的时间段执行，以避免对正常业务造成影响。

  2. 使用Pipeline 在需要执行多个Redis命令时，可以使用Pipeline技术。Pipeline允许客户端一次性发送多个命令到服务器，而不需要等待每个命令的响应，服务器会依次执行这些命令并将结果批量返回。这样可以显著减少网络延迟，提高整体性能。示例代码如下：

pipe = r.pipeline()
pipe.sadd('my_set', 'element6')
pipe.sismember('my_set', 'element6')
pipe.scard('my_set')
results = pipe.execute()
print(f"添加元素的结果: {results[0]}")
print(f"元素是否存在的结果: {results[1]}")
print(f"集合元素个数的结果: {results[2]}")

在上述代码中，通过 pipeline 方法创建了一个管道对象 pipe，然后依次向管道中添加了三个Redis命令。最后通过 execute 方法一次性执行这些命令，并获取结果。

总结

Redis集合对象通过整数集合和哈希表两种底层数据结构，在不同场景下实现了高效的存储和操作。掌握其底层实现原理，能够帮助我们更好地理解Redis集合的性能特点和内存使用情况。同时，合理运用各种操作技巧，如批量操作、选择合适的运算命令以及避免大集合操作等，可以使我们在实际应用中充分发挥Redis集合的优势，提高系统的性能和稳定性。无论是在标签系统、社交网络还是抽奖活动等众多应用场景中，Redis集合都展现出了强大的功能和灵活性，为开发者提供了便捷的数据处理方式。在实际开发中，我们应根据具体业务需求，综合考虑性能、内存和数据特点等因素，充分利用Redis集合的特性，构建出高效、可靠的应用程序。