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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#xff08;多列表#xff09;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 ziplist#xff08;压缩列表#xf…目录
List 编码方式
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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 ziplist压缩列表linkedlist链表 两个配置项 list-max-ziplist-entries 配置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:uid: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 4
for 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lpushlpop 或 rpushrpop为栈异侧存取lpushrpop 或 rpushlpop为队列
