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List 编码方式

早期版本

现今版本

List 实际应用

多表之间的关联关系

消息队列

频道(多列表)消息队列

微博 Timeline

栈 & 队列


List 编码方式

早期版本

  • 早期版本 List 类型的内部编码方式有两种
  1. ziplist(压缩列表)
  2. linkedlist(链表)
  • 两个配置项
  1. list-max-ziplist-entries 配置
  2. list-max-ziplist-value 配置

注意:

  • 现版本Redis 已不再使用这两个配置项
  • 且上述的 两种编码方式 为早期版本 Reids 中的 List 类型内部编码方式

现今版本

  • 现今版本 Redis 使用 quicklist 作为 List 类型的内部编码方式
  • quicklist 相当于ziplist 和 linkedlist 的结合

  • quicklist 整体上还是一个 linkedlist ,但 linkedlist 的每个节点均为一个 ziplist

特点:

  • 每个节点上的 ziplist 不会太大,且这多个 ziplist 通过链式结构链接起来

配置项:

  • 该配置项描述了每个节点 ziplist 的阈值
  • 当 ziplist 满足阈值,便将其分裂成多个列表节点,即多个 ziplist
  • 再将这多个 ziplist 通过链式结构链接起来

注意:

  • 观察上图注释信息,ziplist 的阈值为可选项
  • 所以我们还需针对当前业务场景,来选择合适的阈值!

实例理解

  • 我们通过object encoding key来查看编码方式

List 实际应用

多表之间的关联关系

  • 可将list 作为 数组 这样的结构来存储多个元素

实例理解

  • 使用 MySQL 表示学生和班级信息

  • 上图MySQL 表结构 可以很方便的实现 查询指定班级中有哪些同学
  • Redis 所提供的查询功能 是不如 MySQL 的
  • 所以我们可以通过往 Redis 中插入 List 类型键值对直接将 学生 和 班级信息 进行关联

  • 结合上图实例,Redis 通过 List 类型 便可以将 学生 和 班级信息 关联起来
  • 从而能很轻易的实现查询指定班级中有哪些同学

注意:

  • 此处除了使用 Hash 类型表示学生信息,也可使用 String + JSON 的方式来表示学生信息
  • 即 具体 Redis 中的数据是如何组织的,都需根据实际的业务情况来决定

消息队列

  • 生产者消费者模型

  • 上图的 brpop 为阻塞操作
  • 当列表为空时,brpop 命令便会阻塞等待,一直等到其他客户端向列表中 lpush 元素为止

重点理解:

  • 此处只有一个消费者能抢到元素

通俗理解:

  • 谁先执行的brpop 命令,谁就能拿到这个新 lpush 的元素
  • 该设定便能很好的构成”轮询”效果

实例理解

  • 假设此时列表为空,三个消费者(A、B、C)按顺序执行 brpop 命令进行阻塞等待
  • 即执行顺序为 消费者A ——>消费者B ——> 消费者C
  • 当有新元素到达列表时,该新元素将被 消费者A 获取,且 brpop 命令立即返回,标志着 消费者A完成了一次消费操作
  • 若消费者A 想要继续消费,必须再次执行 brpop 命令
  • 此时执行顺序变为消费者B——> 消费者C——> 消费者A
  • 如果再有新元素到达,消费者B 将获取该元素,且 brpop 命令立即返回,标志着 消费者 B 完成了一次消费操作

总结:

  • 上述实例所描述的这种轮询方式,即消费者们按照固定的顺序交替执行 brpop 命令
  • 很好的实现了对阻塞队列的有序消费

频道(多列表)消息队列

  • 多列表/频道 这种场景是比较常见的

实例理解

  • 日常使用的程序,比如抖音
  • 一个频道 用来传输短视频数据
  • 一个频道 用来传输弹幕
  • 还可以有多个频道,用来传输点赞、转发、收藏、评论数据

优点:

  • 多频道模式 一定程度上保证了在某种数据发生问题的时候,不会对其他数据造成影响
  • 具有一定的 解耦合 作用

微博 Timeline

  • 每个用户都拥有属于自己的 Timeline(微博列表),现需要分页展示文章列表
  • 此时便可以考虑使用列表,因为列表不但是有序的,且支持按照索引范围获取元素

实例理解

  • 每篇微博使用 哈希结构存储
  • 此处包含三个属性(title、timestamp、content)
hmset mblog:1 title xx timestamp 1476536196 content xxxxx...hmset mblog:n title xx timestamp 1476536196 content xxxxx
  • 向用户 Timeline 添加微博,使用 List 类型
  • 此处使用 user::mblogs 作为微博的键
lpush user:1:mblogs mblog:2 mblog:4...lpush user:k:mblogs mblog:n
  • 分页获取用户的 Timeline
  • 此处假设获取用户1 的前 5 篇微博
keylist = lrange user:1:mblogs 0 4for key in keylist { hgetall key}

问题一:

  • 当前一页中有多少数据是不确定,所以有可能会导致 for 循环比较大
  • 从而会触发多次 hgetall 命令,即多次网络请求

解决方法:

  • 使用 pipeline(流水线、管道)
  • 虽然此处是多个 Redis 命令,但是通过 pipeline 我们可以将这些命令合并成一个 网络请求 进行通信
  • 由此可以大大降低 客户端 和 服务器 之间的交互次数

问题二:

  • lrange 在列表两端表现较好,获取列表中间的元素表现较差

解决方案:

  • 将文章对应的 list 进行切分
  • 假设某用户发布了1w 篇微博,则 list 的长度为1w
  • 如果将这 1w 篇微博拆分成 10 份,即 每份1k 篇微博
  • 此时如果想获取第 5k 篇左右的微博
  • 即直接找到第五个列表,进行遍历即可
  • 通过这样的拆分方式便能降低单个 list 的长度,并加快中间位置元素的查询速度

栈 & 队列

  • 同侧存取(lpush+lpop 或 rpush+rpop)为栈
  • 异侧存取(lpush+rpop 或 rpush+lpop)为队列