Redis学习（四）｜深入学习Redis的高级数据结构

文章目录

HyperLogLog（基数统计）原理用法应用场景HyperLogLog vs HashMapHyperLogLogHashMap对比总结

BoundHyperLogLogOperations

Bitmaps（位图）原理用法应用场景BoundBitSetOperations

GEO（地理位置）原理用法应用场景GeoOperations

Redis作为一种高性能的键值存储系统，除了基本的数据结构（字符串、列表、集合、哈希、有序集合）外，还提供了一系列高级数据结构，本文将深入介绍这些高级数据结构的原理、用法以及应用场景，帮助更全面地了解和应用Redis。

HyperLogLog（基数统计）

原理

HyperLogLog是一种用于近似基数统计的算法，通过使用固定大小的内存空间，可以估计一个集合中不重复元素的数量。 具体来说，HyperLogLog 是一种基数估算算法。所谓基数估算，就是估算在一批数据中，不重复元素的个数有多少。最常见的场景就是统计uv。HyperLogLog实际上不会存储每个元素的值，它使用的是概率算法，通过存储元素的 hash 值的第一个1的位置，来计算元素数量。这样做存在误差，不适合绝对准确计数的场景。Redis中实现的HyperLogLog，只需要12K内存，在标准误差0.81%的前提下，能够统计2的64次方个数据。

用法

PFADD：向HyperLogLog数据结构中添加元素。PFCOUNT：获取HyperLogLog数据结构中不重复元素的数量。

应用场景

统计网站UV（Unique Visitors）数量。计算社交网络中不同用户的访问数量。统计广告点击量。

HyperLogLog vs HashMap

HyperLogLog 和 HashMap 是可以用于数据统计的两种不同的数据结构，它们各有优缺点，适用于不同的场景。

HyperLogLog

优点：

内存消耗低： HyperLogLog 采用了一种近似算法，可以用固定大小的内存空间来估计一个集合中不重复元素的数量，因此内存消耗较低。性能高： HyperLogLog 在处理大规模数据时，具有较高的性能，基数估计的计算复杂度为 O(1)。适用于大数据场景： 当数据量非常大时，使用 HyperLogLog 可以在较小的内存消耗下进行基数估计，适用于大数据场景。

缺点：

精度有限： HyperLogLog 是一种近似算法，其基数估计的结果是一个近似值，存在一定的误差，因此精度有限。无法存储具体元素： HyperLogLog 只能用于统计集合中不重复元素的数量，无法存储具体的元素信息，也无法用于统计重复元素的数量。

HashMap

优点：

精确统计： HashMap 可以精确地统计集合中每个元素的出现次数，不会产生误差。灵活性高： HashMap 可以存储具体的元素信息，可以用于统计任意数据的出现次数。数据查询方便： HashMap 可以根据具体的元素进行查询，方便获取具体元素的统计信息。

缺点：

内存消耗高： HashMap 需要根据具体元素来存储每个元素的出现次数，因此在数据量大时，会消耗大量的内存空间。性能相对较低： 在处理大规模数据时，HashMap 的性能可能会受到影响，因为需要存储和处理大量的元素信息。

对比总结

当需要在较小的内存消耗下对大规模数据进行基数估计时，可以选择使用 HyperLogLog。当需要精确统计每个元素的出现次数，或者需要存储具体元素信息时，可以选择使用 HashMap。在实际应用中，根据数据规模、精度要求以及内存限制等因素来选择合适的数据结构进行数据统计。

BoundHyperLogLogOperations

如果想使用Spring Data Redis 中的 RedisTemplate 来操作 HyperLogLog，可以通过 RedisTemplate 提供的方法来实现。以下是一个简单的示例代码：

import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;

import org.springframework.data.redis.core.BoundHyperLogLogOperations;

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

public class HyperLogLogExample {

private final RedisTemplate redisTemplate;

public HyperLogLogExample(RedisConnectionFactory connectionFactory) {

this.redisTemplate = new RedisTemplate<>();

this.redisTemplate.setConnectionFactory(connectionFactory);

this.redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());

this.redisTemplate.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());

this.redisTemplate.afterPropertiesSet();

}

public void addElementsToHyperLogLog(String key, int count) {

BoundHyperLogLogOperations hyperLogLog = redisTemplate.boundHyperLogLog(key);

for (int i = 0; i < count; i++) {

hyperLogLog.add("element" + i);

}

}

public long getEstimatedCardinality(String key) {

BoundHyperLogLogOperations hyperLogLog = redisTemplate.boundHyperLogLog(key);

return hyperLogLog.size();

}

public static void main(String[] args) {

// 假设已经有一个 RedisConnectionFactory 实例 connectionFactory

HyperLogLogExample example = new HyperLogLogExample(connectionFactory);

// 添加元素到 HyperLogLog

example.addElementsToHyperLogLog("hyperloglog_test", 10000);

// 获取 HyperLogLog 的基数估计值

long count = example.getEstimatedCardinality("hyperloglog_test");

System.out.println("Estimated cardinality: " + count);

}

}

在这个示例中，首先创建了一个 RedisTemplate 实例，并设置了连接工厂以及 key 和 value 的序列化器。然后，定义了 addElementsToHyperLogLog 方法来向 HyperLogLog 中添加元素，并通过 getEstimatedCardinality 方法获取了 HyperLogLog 的基数估计值。 需要注意的是，通过 RedisTemplate 操作 HyperLogLog 时，需要使用 boundHyperLogLog 方法获取一个绑定了特定 key 的 HyperLogLogOperations 实例，然后通过该实例来进行操作。

Bitmaps（位图）

原理

Bitmaps（位图）是一种紧凑的数据结构，用于存储大量的布尔值，并支持高效的位操作。在 Redis 中，位图通常以字符串的形式存储，每个位都可以被设置为 0 或 1，表示某个事件是否发生或某个状态是否有效。

用法

SETBIT：设置位图中指定位置的值。GETBIT：获取位图中指定位置的值。BITCOUNT：统计位图中值为1的位数。

应用场景

在线状态标记： 可以用位图来标记用户的在线状态，每个位代表一个用户，状态为 1 表示在线，状态为 0 表示离线。活跃用户统计： 可以用位图来统计某个时间段内活跃的用户数量，每个位代表一个用户，状态为 1 表示用户在该时间段内有活动，状态为 0 表示用户没有活动。布隆过滤器（Bloom Filter）： 可以用位图来实现布隆过滤器，用于快速判断某个元素是否存在于一个集合中，适用于大规模数据去重或快速查询场景。

BoundBitSetOperations

在 Java 中使用 RedisTemplate 操作位图（Bitmaps），可以通过 RedisTemplate 提供的方法来实现。以下是一个简单的示例代码：

import org.springframework.data.redis.core.BoundBitSetOperations;

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

public class BitmapExample {

private final RedisTemplate redisTemplate;

public BitmapExample(RedisTemplate redisTemplate) {

this.redisTemplate = redisTemplate;

}

public void setBit(String key, long offset, boolean value) {

BoundBitSetOperations bitSetOps = redisTemplate.boundBitSet(key);

bitSetOps.set(offset, value);

}

public boolean getBit(String key, long offset) {

BoundBitSetOperations bitSetOps = redisTemplate.boundBitSet(key);

return bitSetOps.get(offset);

}

public long bitCount(String key) {

BoundBitSetOperations bitSetOps = redisTemplate.boundBitSet(key);

return bitSetOps.size();

}

public static void main(String[] args) {

// 假设已经有一个 RedisTemplate 实例 redisTemplate

BitmapExample example = new BitmapExample(redisTemplate);

// 设置位图中指定位置的值

example.setBit("bitmap_test", 0, true);

example.setBit("bitmap_test", 2, true);

example.setBit("bitmap_test", 4, true);

// 获取位图中指定位置的值

System.out.println("Bit at position 0: " + example.getBit("bitmap_test", 0));

System.out.println("Bit at position 1: " + example.getBit("bitmap_test", 1));

System.out.println("Bit at position 2: " + example.getBit("bitmap_test", 2));

System.out.println("Bit at position 3: " + example.getBit("bitmap_test", 3));

System.out.println("Bit at position 4: " + example.getBit("bitmap_test", 4));

// 统计位图中值为 1 的位数

System.out.println("Bit count: " + example.bitCount("bitmap_test"));

}

}

在这个示例中，首先创建了一个 RedisTemplate 实例，并通过 boundBitSet 方法获取了一个绑定了指定 key 的 BoundBitSetOperations 实例，然后可以通过这个实例来进行位图操作。具体来说，定义了 setBit 方法用于设置位图中指定位置的值，getBit 方法用于获取位图中指定位置的值，以及 bitCount 方法用于统计位图中值为 1 的位数。 通过 RedisTemplate 操作位图时，需要使用 boundBitSet 方法获取一个 BoundBitSetOperations 实例，并通过该实例来进行操作。

GEO（地理位置）

原理

Redis中的GEO（地理位置）是一种用于存储地理位置信息的数据结构和相关命令。它可以存储地理位置的经度和纬度，并支持对位置信息进行附近点搜索、距离计算等操作。在Redis中，GEO是通过有序集合（Sorted Set）来实现的，每个成员都是一个地理位置，而分数则是该位置的经纬度。

用法

GEOADD：向GEO数据结构中添加地理位置。GEODIST：计算两点之间的距离。GEORADIUS：根据给定的坐标和半径查找附近的位置。

应用场景

附近点搜索：可以根据给定的地理位置坐标，搜索附近的其他地理位置，用于实现附近的人、附近的店铺等功能。位置标记：可以将地理位置信息存储在GEO中，用于标记用户的实时位置、商家的店铺位置等。地理围栏：可以使用GEO实现地理围栏功能，对某个区域内的位置进行监控和提醒。路径规划：可以根据地理位置信息，计算两个位置之间的距离，用于实现路径规划和导航功能。

GeoOperations

在 RedisTemplate 中使用 GEO（地理位置）功能，可以通过 RedisTemplate 提供的 opsForGeo() 方法获取一个 GeoOperations 实例，然后使用该实例来进行 GEO 相关操作。以下是一个示例代码：

import org.springframework.data.geo.Distance;

import org.springframework.data.geo.Metric;

import org.springframework.data.geo.Point;

import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;

import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

import java.util.List;

public class GeoExample {

private final RedisTemplate redisTemplate;

public GeoExample(RedisTemplate redisTemplate) {

this.redisTemplate = redisTemplate;

}

public void addLocation(String key, double longitude, double latitude, String member) {

redisTemplate.opsForGeo().add(key, new Point(longitude, latitude), member);

}

public Double calculateDistance(String key, String member1, String member2) {

Distance distance = redisTemplate.opsForGeo().distance(key, member1, member2, RedisGeoCommands.DistanceUnit.KILOMETERS);

return distance != null ? distance.getValue() : null;

}

public List> findNearbyMembers(String key, double longitude, double latitude, double distance, RedisGeoCommands.DistanceUnit unit) {

Point point = new Point(longitude, latitude);

Distance geoDistance = new Distance(distance, unit);

RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs args = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs().includeCoordinates();

return redisTemplate.opsForGeo().radius(key, point, geoDistance, args);

}

public static void main(String[] args) {

// 假设已经有一个 RedisTemplate 实例 redisTemplate

GeoExample example = new GeoExample(redisTemplate);

// 添加地理位置成员

example.addLocation("locations", 116.405285, 39.904989, "Beijing");

example.addLocation("locations", 121.473701, 31.230416, "Shanghai");

// 计算两个地理位置之间的距离

Double distance = example.calculateDistance("locations", "Beijing", "Shanghai");

System.out.println("Distance between Beijing and Shanghai: " + distance + " km");

// 搜索指定地理位置附近的成员

List> nearbyMembers = example.findNearbyMembers("locations", 116.405285, 39.904989, 500, RedisGeoCommands.DistanceUnit.KILOMETERS);

System.out.println("Nearby members:");

for (RedisGeoCommands.GeoLocation