三、Redis 数据类型和使用场景
- Hash:对象类型的数据,购物车
- List:队列/栈
- Set:String类型的无序集合,intset,抽奖、签到、打卡,商品评价标签
- Sorted Set:存储有序的元素,ziplist,skiplist+ dict,排行榜
- Geo:地理位置信息
- Hyperloglogs:基于基数的统计
- Streams:流计算
3.1 基础命令
命令 | 作用 | 示例 | 返回值 |
---|---|---|---|
keys * | 查看所有键 | keys * | 所有键列表 |
dbsize | 键总数 | dbsize | 键的总数 |
exists key | 检查键是否存在 | exists java | 1 或 0 |
del key [key] | 删除键 | del java | 删除个数 |
expire key seconds | 设置键的过期时间 | expire hello 10 | 1 或 0 |
ttl key | 查看键的剩余过期时间 | ttl hello | 剩余时间 |
type key | 查看键的数据结构类型 | type hello | 数据类型 |
3.1.1 单个键管理
功能 | 命令 | 说明 |
---|---|---|
键重命名 | rename key newkey | 将指定键重命名为新键名。如果新键名已存在,则会覆盖原有键的值。 |
随机返回一个键 | randomkey | 从当前数据库中随机返回一个键的名称。 |
键过期 | expire key seconds | 设置键在指定秒数后过期。 |
expireat key timestamp | 设置键在指定时间戳后过期。 | |
pexpire key milliseconds | 以毫秒为单位设置键在指定毫秒数后过期。 | |
pexpireat key milliseconds-timestamp | 以毫秒为单位设置键在指定毫秒级时间戳后过期。 | |
ttl key | 获取键的剩余过期时间(单位:秒)。 | |
pttl key | 获取键的剩余过期时间(单位:毫秒)。 | |
persist key | 移除键的过期时间,使其永久有效。 | |
键迁移 | move key db | 将指定键移动到另一个数据库。 |
dump key+restore key ttl value | 在不同 Redis 实例之间进行数据迁移。 | |
`migrate host port key | “” destination-db timeout [copy] [replace] [keys key [key …]]` |
3.1.2 键的遍历
对应 mysql limit
功能 | 命令 | 说明 |
---|---|---|
全量遍历键 | keys pattern | 返回匹配给定模式的所有键。pattern 可以包含通配符,如 ***** 匹配所有键,? 匹配单个字符,[] 匹配指定范围的字符。Keys 命令可能会导致 Redis 阻塞,不建议在生产环境中使用,但在某些情况下,如数据量较小或者在从节点上执行,可以使用。 |
渐进式遍历 | scan cursor [match pattern] [count number] | 使用游标方式逐步遍历所有键。cursor 是游标值,从 0 开始,每次遍历完毕后会返回新的游标值。match 可选参数用于模式匹配,count 可选参数表示每次遍历的键个数,默认为 10。Scan 命令可以有效避免阻塞,但无法保证完全遍历所有键。可用于检测过期或闲置时间、寻找大对象等场景。 |
面向哈希类型扫描 | hscan key cursor [match pattern] [count number] | 渐进式遍历哈希类型键的所有字段。与 scan 类似,但专用于哈希类型。 |
面向集合类型扫描 | sscan key cursor [match pattern] [count number] | 渐进式遍历集合类型键的所有元素。与 scan 类似,但专用于集合类型。 |
面向有序集合扫描 | zscan key cursor [match pattern] [count number] | 渐进式遍历有序集合类型键的所有成员。与 scan 类似,但专用于有序集合类型。 |
3.2 字符串
- Redis的字符串类型是最基础的数据结构。
- 所有键都是字符串类型,其他数据结构都是在字符串类型基础上构建的。
- 值可以是简单字符串、复杂字符串(如JSON、XML)、数字(整数、浮点数)甚至是二进制(图片、音频、视频),但值的最大大小不能超过512MB。
3.2.1 命令
常用命令
- 设置值
- set key value [ex seconds] [px milliseconds] [nx|xx]: 设置键的值,并可选地设置过期时间和条件。
- setex key seconds value: 设置键的值,并同时设置过期时间(秒)。
- setnx key value: 仅当键不存在时设置键的值。
- setxx key value: 仅当键存在时设置键的值。
- 获取值
- get key: 获取键的值。
- mget key [key …]: 批量获取多个键的值。
- 批量操作
- mset key value [key value …]: 批量设置多个键值对。
- mget key [key …]: 批量获取多个键的值。
- 计数
- incr key: 对键的值进行自增操作。
- decr key: 对键的值进行自减操作。
- incrby key increment: 对键的值进行指定数字的自增操作。
- decrby key decrement: 对键的值进行指定数字的自减操作。
- incrbyfloat key increment: 对键的值进行浮点数的自增操作。
不常用命令
- 追加值
- append key value: 向键的值尾部追加字符串。
- 字符串长度
- strlen key: 返回键的值的长度。
- 设置并返回原值
- getset key value: 设置键的值并返回键原来的值。
- 设置指定位置的字符
- setrange key offset value: 设置键值的指定位置的字符。
- 获取部分字符串
- getrange key start end: 获取键值的指定范围的子字符串。
时间复杂度
命令 | 时间复杂度 |
---|---|
set | O(1) |
get | O(1) |
mset | O(N) |
mget | O(N) |
incr | O(1) |
decr | O(1) |
incrby | O(1) |
decrby | O(1) |
incrbyfloat | O(1) |
append | O(1) |
strlen | O(1) |
getset | O(1) |
setrange | O(1) |
getrange | O(N) |
3.2.2 内部编码
Redis字符串类型的内部编码与底层数据结构密切相关,不同的编码方式会对应不同的底层数据结构,如下所示:
- int:采用8个字节的长整型存储,底层数据结构为整数类型, 节省内存空间和提高访问速度。
127.0.0.1:6379> set key 8653 OK
127.0.0.1:6379> object encoding key "int"
- embstr:对于小于等于39个字节的字符串,采用内嵌字符串编码,底层数据结构为简单的字符数组,避免额外的内存分配和释放操作。
# 小于等于39个字节的字符串:embstr
127.0.0.1:6379> set key "hello,world" OK
127.0.0.1:6379> object encoding key "embstr"
- raw:对于大于39个字节的字符串,采用原始字符串编码,底层数据结构为动态字符串(dynamic string),通常是一个结构体,内部包含了指向字符数组的指针以及该字符串的长度等信息。
# 大于39个字节的字符串:raw
127.0.0.1:6379> set key "one string greater than 39 byte........." OK
127.0.0.1:6379> object encoding key "raw"
127.0.0.1:6379> strlen key (integer) 40
3.2.3 应用场景
缓存功能
典型的缓存使用场景是将 Redis 作为缓存层,通过 Redis 快速获取数据,减轻后端数据库的压力。下面是模拟的代码示例:
UserInfo getUserInfo(long id){String userRedisKey = "user:info:" + id;String value = redis.get(userRedisKey);UserInfo userInfo;if (value != null) {userInfo = deserialize(value);} else {userInfo = mysql.get(id);if (userInfo != null) {redis.setex(userRedisKey, 3600, serialize(userInfo));}}return userInfo;
}
计数功能
Redis 可以作为计数的基础工具,用于实现快速计数和查询缓存的功能。以下是一个简单的示例:
long incrVideoCounter(long id) {String key = "video:playCount:" + id;return redis.incr(key);
}
共享 Session
使用 Redis 可以集中管理用户的 Session 信息,解决分布式 Web 服务中的 Session 分散管理问题,确保用户登录状态的一致性。示例代码如下:
// 在登录时将用户的 Session 信息存储到 Redis
redis.setex(sessionId, 3600, serialize(userInfo));// 在需要获取 Session 信息时,直接从 Redis 中获取
UserInfo userInfo = deserialize(redis.get(sessionId));
限速功能
通过 Redis 实现对特定操作的限速,如限制用户获取验证码的频率、限制 IP 地址的访问频率等。示例代码如下:
String phoneNum = "138xxxxxxxx";
String key = "shortMsg:limit:" + phoneNum;// SET key value EX 60 NX
String isExists = redis.set(key, "1", "EX 60", "NX");if (isExists != null || redis.incr(key) <= 5) {// 允许操作
} else {// 限速
}
3.3 哈希
3.3.1 命令
命令 | 示例 | 说明 |
---|---|---|
hset key field value | hset user:1 name tom | 为指定键的哈希类型设置字段及其对应的值 |
hget key field | hget user:1 name | 获取指定键的哈希类型中指定字段的值 |
hdel key field [field …] | hdel user:1 name | 删除指定键的哈希类型中一个或多个字段 |
hlen key | hlen user:1 | 计算指定键的哈希类型中字段的数量 |
hmset key field value [field value …] | hmset user:1 name mike age 12 city tianjin | 批量设置指定键的哈希类型中的多个字段及其对应的值 |
hexists key field | hexists user:1 name | 判断指定键的哈希类型中是否存在指定字段 |
hkeys key | hkeys user:1 | 获取指定键的哈希类型中所有字段的名称 |
hvals key | hvals user:1 | 获取指定键的哈希类型中所有字段的值 |
hgetall key | hgetall user:1 | 获取指定键的哈希类型中所有字段及其对应的值 |
hincrby key field increment | hincrby user:1 age 1 | 将指定键的哈希类型中指定字段的值按指定增量增加 |
hstrlen key field | hstrlen user:1 name | 计算指定键的哈希类型中指定字段的值的字符串长度 |
3.3.2 内部编码
哈希类型是 Redis 中常用的数据结构之一,其内部编码有两种:ziplist(压缩列表)和hashtable(哈希表)。
根据哈希类型元素个数和值的大小,Redis会动态选择使用合适的内部编码来存储数据。
-
ziplist(压缩列表):
-
当哈希类型元素个数小于 hash-max-ziplist-entries 配置(默认512个)且所有值都小于 hash-max-ziplist-value 配置(默认64字节)时,Redis会使用ziplist作为哈希的内部实现。
-
Ziplist 使用紧凑的结构实现多个元素的连续存储,因此在节省内存方面比 hashtable 更加优秀。
-
hashtable(哈希表):
-
当哈希类型无法满足 ziplist 的条件时,Redis会使用 hashtable 作为哈希的内部实现。因为此时 ziplist 的读写效率会下降,而 hashtable 的读写时间复杂度为O(1)。
下面是示例演示了哈希类型的内部编码,以及相应的变化:
当field个数比较少且没有大的value时,内部编码为ziplist:
127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 f2 v2 OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey "ziplist"
当有value大于64字节时,内部编码会由ziplist变为hashtable:
127.0.0.1:6379> hset hashkey f3 "one string is bigger than 64 byte...忽略..." OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey "hashtable"
当field个数超过512,内部编码也会由ziplist变为hashtable:
127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 f2 v2 f3 v3 ...忽略... f513 v513 OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey "hashtable"
这种动态选择内部编码的机制有效地节省了内存空间,并提高了 Redis 在处理哈希类型数据时的效率。
3.3.3 应用场景
缓存用户信息
将用户信息存储为哈希类型,每个用户的属性作为field,属性值作为value。这种方式相比于使用字符串序列化缓存用户信息更加直观,并且在更新操作上更为便捷。
UserInfo getUserInfo(long id) {String userRedisKey = "user:info:" + id;Map<String, String> userInfoMap = redis.hgetAll(userRedisKey);UserInfo userInfo;if (userInfoMap != null) {userInfo = transferMapToUserInfo(userInfoMap);} else {userInfo = mysql.get(id);redis.hmset(userRedisKey, transferUserInfoToMap(userInfo));redis.expire(userRedisKey, 3600);}return userInfo;
}
缓存对象属性
类似于缓存用户信息,哈希类型也可用于缓存对象的属性。每个对象的属性作为field,属性值作为value。这样可以在对象更新时只更新相应的属性,而不需要更新整个对象。
数据存储和索引
哈希类型可以用于存储数据并建立索引,例如存储文章内容和相应的标签。文章内容可以作为value,而标签可以作为field,这样可以快速地根据标签检索到相关的文章内容。
统计数据
哈希类型可以用于存储统计数据,例如用户的访问次数、订单数量等。每个用户或对象的ID作为key,相应的统计数据作为field和value。这样可以方便地对数据进行更新和查询。
3.3.4 优缺点分析
使用哈希类型缓存用户信息的优缺点如下:
优点
- 简单直观,易于理解和实现。
- 每个属性都支持更新操作,可以灵活地更新部分属性而不影响其他属性。
- 如果合理使用哈希类型的内部编码和控制字段数量,可以有效地减少内存占用。
缺点
- 在使用hashtable作为内部实现时,会消耗更多的内存。
- 如果哈希表的field数量过多,会导致内存占用增加,需要合理控制field数量。
- Redis不支持复杂的关系查询,因此在模拟关系型数据库的复杂查询时开发困难,维护成本高。
3.3.5 用户信息缓存方案比较
方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
---|---|---|---|
原生字符串类型 | 简单直观每个属性支持更新操作 | 占用过多的键内存占用量较大 用户信息内聚性较差,不利于维护 | 适用于简单的数据结构,且数据量较小的场景 |
序列化字符串类型 | 简化编程可提高内存使用效率(如果合理使用序列化) | 序列化和反序列化有一定开销 更新属性需要反序列化、更新、再序列化,操作复杂且开销较大 | 适用于需要简化编程且数据结构较为复杂的场景,数据量较小、读取频率高、更新频率低 |
哈希类型 | 简单直观 每个用户属性使用一对field-value,内存空间使用相对较少(如果合理使用) | 需要控制哈希内部编码的转换,转换为hashtable会消耗更多内存无法针对某个 field 进行失效处理 | 适用于结构化数据,且字段较多的场景,需要减少内存空间的使用、提高数据存取效率的场景 |
3.4 列表
3.4.1 命令
操作类型 | 描述 | 命令 | 示例用法 |
---|---|---|---|
添加操作 | 从右向左插入元素到列表。 | rpush key value [value …] | rpush listkey c b a |
添加操作 | 从左向右插入元素到列表。 | lpush key value [value …] | lpush listkey c b a |
添加操作 | 向某个元素前或者后插入元素 | linsert key before|after pivot value | |
查找 | 获取指定范围内的元素列表。 | lrange key start end | lrange listkey 1 3 |
查找 | 获取指定索引下标的元素。 | lindex key index | lindex listkey -1 |
查找 | 获取列表长度。 | llen key | llen listkey |
删除 | 从列表左侧弹出元素。 | lpop key | lpop listkey |
删除 | 从列表右侧弹出元素。 | rpop key | rpop listkey |
删除 | 删除指定元素。 | lrem key count value | lrem listkey 4 a |
删除 | 按照索引范围修剪列表。 | ltrim key start end | ltrim listkey 1 3 |
修改 | 修改指定索引下标的元素。 | lset key index newValue | lset listkey 2 python |
阻塞操作 | 从左至右阻塞弹出元素。 | blpop key [key …] timeout | blpop list:test 3 |
阻塞操作 | 从右至左阻塞弹出元素。 | brpop key [key …] timeout | brpop list:test 3 |
3.4.2 内部编码
Redis 列表类型的内部编码主要有两种:ziplist(压缩列表)和 linkedlist(链表)。选择合适的内部编码类型取决于列表的大小和元素的特性。
- ziplist(压缩列表):
- 当列表的元素个数小于 list-max-ziplist-entries 配置(默认 512 个),并且列表中每个元素的值都小于 list-max-ziplist-value 配置(默认 64 字节)时,Redis 会选用 ziplist 作为列表的内部实现来减少内存的使用。
- ziplist 是一种紧凑且高效的数据结构,适用于存储少量元素且元素值较小的列表。
- linkedlist(链表):
- 当列表类型无法满足 ziplist 的条件时,Redis 会使用 linkedlist 作为列表的内部实现。
- linkedlist 是一种灵活的数据结构,适用于存储大量元素或者元素值较大的列表。
示例演示
- 当元素个数较少且没有大元素时,内部编码为 ziplist:
bashCopy code
127.0.0.1:6379> rpush listkey e1 e2 e3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding listkey
"ziplist"
2.1 当元素个数超过 512 个,内部编码变为 linkedlist:
bashCopy code
127.0.0.1:6379> rpush listkey e4 e5 ...忽略... e512 e513
(integer) 513
127.0.0.1:6379> object encoding listkey
"linkedlist"
2.2 或者当某个元素超过 64 字节,内部编码也会变为 linkedlist:
bashCopy code
127.0.0.1:6379> rpush listkey "one string is bigger than 64 byte...............
................."
(integer) 4
127.0.0.1:6379> object encoding listkey
"linkedlist"
3.4.3 应用场景
1. 消息队列
消息队列常用于解耦系统组件,实现异步通信和削峰填谷等功能。在 Redis 中,可以使用 lpush 和 brpop 命令组合来实现阻塞队列:
- 生产者客户端使用 lpush 从列表左侧插入元素。
- 多个消费者客户端使用 brpop 命令阻塞式地获取列表尾部的元素。
这样设计可以保证消费的负载均衡和高可用性。
2. 文章列表
文章列表通常需要按照一定的规则进行排序和分页展示。在 Redis 中,可以使用列表存储每个用户的文章列表,并进行分页展示:
- 每篇文章使用哈希结构存储,例如每篇文章有标题、时间戳和内容等属性。
hmset article:1 title "xx" timestamp 1476536196 content "xxxx"
hmset article:k title "yy" timestamp 1476512536 content "yyyy"
- 向用户文章列表添加文章,使用 lpush 将文章 ID 插入用户文章列表的左侧。
lpush user:1:articles article:1 article3 ...
lpush user:k:articles article:5 ...
- 分页获取用户文章列表,使用 lrange 命令按照索引范围获取指定用户的文章列表,然后根据文章 ID 获取文章内容。
articles = lrange user:1:articles 0 9
for article in articleshgetall article
开发提示
在使用列表时,可以根据以下口诀选择合适的操作组合:
- lpush + lpop = 栈(Stack)
- lpush + rpop = 队列(Queue)
- lpush + ltrim = 有限集合(Capped Collection)
- lpush + brpop = 消息队列(Message Queue)
3.5 Set 集合
3.5.1 命令
操作 | 命令 | 返回值 |
---|---|---|
添加元素 | sadd key element [element …] | 成功添加的元素个数 |
删除元素 | srem key element [element …] | 成功删除的元素个数 |
计算元素个数 | scard key | 集合中元素的数量 |
判断元素是否在集合中 | sismember key element | 1(存在)或 0(不存在) |
随机返回指定个数的元素 | srandmember key [count] | 随机元素或元素数组 |
从集合中随机弹出元素 | spop key | 被弹出的元素 |
获取所有元素 | smembers key | 集合中的所有元素 |
求多个集合的交集 | sinter key [key …] | 交集元素的数组 |
求多个集合的并集 | sunion key [key …] | 并集元素的数组 |
求多个集合的差集 | sdiff key [key …] | 差集元素的数组 |
保存交集、并集、差集的结果 | sinterstore destination key [key …] | 保存结果的集合的元素个数 |
sunionstore destination key [key …] | 保存结果的集合的元素个数 | |
sdiffstore destination key [key …] | 保存结果的集合的元素个数 |
3.5.2 内部编码
- intset(整数集合):当集合中的元素都是整数且元素个数小于 set-maxintset-entries 配置(默认512个)时,Redis会选用intset来作为集合的内部实现,从而减少内存的使用。
- hashtable(哈希表):当集合类型无法满足intset的条件时,Redis会使用hashtable作为集合的内部实现。
示例:
- 当元素个数较少且都为整数时,内部编码为intset:
rubyCopy code
127.0.0.1:6379> sadd setkey 1 2 3 4 (integer) 4
127.0.0.1:6379> object encoding setkey "intset"
- 当元素个数超过512个,内部编码变为hashtable:
rubyCopy code
127.0.0.1:6379> sadd setkey 1 2 3 4 5 6 ... 512 513 (integer) 509
127.0.0.1:6379> scard setkey (integer) 513
127.0.0.1:6379> object encoding listkey "hashtable"
- 当某个元素不为整数时,内部编码也会变为hashtable:
rubyCopy code
127.0.0.1:6379> sadd setkey a (integer) 1
127.0.0.1:6379> object encoding setkey "hashtable"
3.5.3 应用场景
用户的兴趣可以被表示为一组标签,例如,一个用户可能对娱乐、体育感兴趣,而另一个用户可能对历史、新闻感兴趣。以下是使用集合类型实现标签功能的一些功能:
- 给用户添加标签:
sadd user:1:tags tag1 tag2 tag5
sadd user:2:tags tag2 tag3 tag5
sadd user:k:tags tag1 tag2 tag4
- 给标签添加用户:
sqlCopy code
sadd tag1:users user:1 user:3
sadd tag2:users user:1 user:2 user:3
sadd tagk:users user:1 user:2
- 删除用户下的标签:
srem user:1:tags tag1 tag5
- 删除标签下的用户:
bashCopy code
srem tag1:users user:1
srem tag5:users user:1
- 计算用户共同感兴趣的标签:
rubyCopy code
sinter user:1:tags user:2:tags
在开发中,需要注意以下几点:
- 用户和标签的关系维护应该在一个事务内执行,以防止部分命令失败造成数据不一致。
- 计算用户共同感兴趣的标签可以使用 sinter 命令。
3.6 Zset 有序集合
3.6.1 命令
命令 | 描述 | 时间复杂度 |
---|---|---|
zadd key score member [score member …] | 添加成员及其分数到有序集合 | O(log(N)) |
zcard key | 获取有序集合的成员个数 | O(1) |
zscore key member | 获取成员的分数 | O(1) |
zrank key member | 获取成员的排名(升序) | O(log(N)) |
zrevrank key member | 获取成员的排名(降序) | O(log(N)) |
zrem key member [member …] | 删除成员 | O(log(N)+M) |
zincrby key increment member | 增加成员的分数 | O(log(N)) |
zrange key start end [withscores] | 返回指定排名范围的成员(升序) | O(log(N)+M) |
zrevrange key start end [withscores] | 返回指定排名范围的成员(降序) | O(log(N)+M) |
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count] | 返回指定分数范围的成员(升序) | O(log(N)+M) |
zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count] | 返回指定分数范围的成员(降序) | O(log(N)+M) |
zcount key min max | 返回指定分数范围内的成员个数 | O(log(N)) |
zremrangebyrank key start end | 删除指定排名范围的成员 | O(log(N)+M) |
zremrangebyscore key min max | 删除指定分数范围的成员 | O(log(N)+M) |
`zinterstore destination numkeys key [key …] [weights weight [weight …]] [aggregate sum | min | max]` |
`zunionstore destination numkeys key [key …] [weights weight [weight …]] [aggregate sum | min | max]` |
其中,N 表示有序集合的基数(即成员的个数),M 表示返回结果的基数。
3.6.2 内部编码
有序集合类型的内部编码有两种:ziplist(压缩列表)和skiplist(跳跃表)。
- Ziplist(压缩列表):当有序集合的元素个数小于zset-max-ziplist-entries配置(默认128个),同时每个元素的值都小于zset-max-ziplist-value配置(默认64字节)时,Redis会用ziplist来作为有序集合的内部实现。Ziplist可以有效减少内存的使用。
- Skiplist(跳跃表):当ziplist条件不满足时,有序集合会使用skiplist作为内部实现,因为此时ziplist的读写效率会下降。
以下是示例说明:
- 当元素个数较少且每个元素较小时,内部编码为skiplist。
127.0.0.1:6379> zadd zsetkey 50 e1 60 e2 30 e3 (integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding zsetkey "ziplist"
- 当元素个数超过128个时,内部编码变为ziplist。
127.0.0.1:6379> zadd zsetkey 50 e1 60 e2 30 e3 12 e4 ...忽略... 84 e129 (integer) 129
127.0.0.1:6379> object encoding zsetkey "skiplist"
- 当某个元素大于64字节时,内部编码也会变为hashtable。
127.0.0.1:6379> zadd zsetkey 20 "one string is bigger than 64 byte............." (integer) 1
127.0.0.1:6379> object encoding zsetkey "skiplist"
3.6.3 应用场景
添加用户赞数
用户上传视频后,根据获得的赞数将用户添加到相应日期的排行榜中。可以使用有序集合的zadd和zincrby功能。例如,用户mike上传了一个视频,并获得了3个赞:
zadd user:ranking:2016_03_15 mike 3
如果之后再获得一个赞:
zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1
取消用户赞数
- 当用户注销或发生其他需要将用户从排行榜中删除的情况时,可以使用zrem命令删除用户。例如,删除用户mike:
zrem user:ranking:2016_03_15 mike
展示获取赞数最多的十个用户
使用zrevrange命令可以获取指定日期排行榜中获取赞数最多的前十个用户的信息:
zrevrange user:ranking:2016_03_15 0 9
展示用户信息以及用户分数
可以将用户的详细信息保存在哈希类型中,并通过hgetall命令获取用户信息。同时,可以使用zscore和zrank命令获取用户在排行榜中的分数和排名:
hgetall user:info:tom
zscore user:ranking:2016_03_15 mike
zrank user:ranking:2016_03_15 mike
以上功能实现了一个基本的排行榜系统,用户可以根据赞数排行查看排名前十的用户,并查看每个用户的详细信息以及其在排行榜中的分数和排名。
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