--- title: redis入门知识第7篇-set数据类型的基本操作 date: 2023-01-30 23:57:00 +0800 categories: [redis] tags: [] pin: false --- ## 一、概述 假设我们存在这样的需求：我们需要存储大量的数据，且需要在查询上要求更高的效率。似乎前面提到的数据类型已不满足我们现有的需求，在本篇文章中，我们引入一个全新的概念：set数据类型。与hash存储结构类似，但是仅存储键，不存储值（nil），并且不重复存储。 本篇是该系列文章的第七篇，你可以通过以下链接阅读之前的内容 [01-redis入门知识第1篇-redis简介](https://blog.jkdev.cn/index.php/archives/447/) [02-redis入门知识第2篇-redis的安装与测试](https://blog.jkdev.cn/index.php/archives/454/) [03-redis入门知识第3篇-redis的基本操作与数据类型](https://blog.jkdev.cn/index.php/archives/460/) [04-redis入门知识第4篇-redis中的string数据类型与基本的数据存取操作](https://blog.jkdev.cn/index.php/archives/463/) [05-redis入门知识第5篇-hash数据类型与基本操作](https://blog.jkdev.cn/index.php/archives/465/) [06-redis入门知识第6篇-list 类型以及基本操作](https://blog.jkdev.cn/index.php/archives/467/) ## 二、set类型数据的基本操作 ### 2.1. 操作指令 - 添加数据 ```shell sadd key member1 [member2] ``` - 获取全部数据 ```shell smembers key ``` - 删除数据 ```shell srem key member1 [member2] ``` - 获取集合数据总数 ```shell scard key ``` - 判断集合中是否包含指定数据 ```shell sismember key member ``` ### 2.2 需求案例：访问统计 公司旗下新的网站做推广，统计网站的 PV（访问量），UV（独立访客），IP（独立 IP） *PV*：网站被访问次数，可通过刷新界面提交访问量 *UV*：网站被不同用户访问的次数，可通过 cookie 统计访问量，相同用户切换 IP 地址，UV 不变 *IP*：网站被不同 IP 地址访问的总次数，可通过 IP 地址统计访问量，相同 IP 不同用户访问，IP 不变 - 解决方案- （1）利用 set 集合对数据去重特征，记录各种访问数据 （2）利用 string 类型数据，利用 incr 统计日访问量 （3）建立 set 模型，记录不同 cookie 数量（UV） （4）建立 set 模型，记录不同 IP 数量（IP） 如记录不同的 IP，示例指令如下 ```shell sadd ips 1.2.3.4 sadd ips 2.3.4.5 sadd ips 2.3.4.5 ``` 虽然我们记录了 3 次 IP 地址，但有两次 IP 地址是一样的，所以一共有两个 IP，使用`scard ips`指令可以看到以下结果 ```shell (integer) 2 ``` ## 三、set类型数据的随机数据操作 ### 3.1 操作指令 - 随机获取集合中指定数量的数据 ```shell srandmember key [count] ``` - 随机获取集合中的指定数量的数据 并 将该数据迁移出集合 ```shell spop key [count] ``` ### 3.2 需求案例：热门推荐 假设我们现在有这样的需求：每位用户首次使用新闻APP时，会推荐三项的爱好内容。但是后期为了增加用户的活跃度、兴趣点，必须让用户对其他信息类别逐渐产生兴趣，增加客户存留度，如何实现？ - 解决方案 （1）系统分析出各个分类的最新热点信息条目并组织成 set 集合 （2）随机挑选部分信息 （3）配合用户关注信息分类中的热点信息组织成展示的全信息集合 通过 redis 的随机特性，我们可以将 redis 应用于随机类信息的检索，例如点歌单推荐，热点信息推荐，热卖旅游路线，应用 APP 推荐，大 V 推荐等等。 ## 四、set类型数据的数据对比(交、并、差)操作 ### 4.1 操作指令 在redis中，我们可以使用以下操作指令进行集合操作 - 求集合的交、并、差集 ```shell # 求交叉的数据 sinter key1 [key2...] # 求合并的数据 sunion key1 [key2...] # 求相差的数据，有方向性，用key1的集合 减去key1与key2的并集，得到的结果就是差集 sdiff key1 [key2...] ``` - 求集合的交、并、差，并存储到指定的集合中 ```shell sinterstore desination key1 [key2...] sunionstore desination key1 [key2...] sdiffstore desination key1 [key2...] ``` 示例： 将 u1 与 u2 的交集存到 u3 ```shell sinterstore u3 u1 u2 ``` - 将指定数据从原始数据集合中移动到目标集合 ```shell smove source destination member ``` 示例： 将 u2 的 w1 移到 u1 ```shell smove u2 u1 w1 ``` ### 4.2 需求案例 假设我们有如下需求 社交APP为了促进用户之间的交流，需要让每位用户拥有大量的好友，如何快速为用户积累更多的好友？ 社区APP为了增加用户热度，提高用户存留性，需要用户在关注更多的人，以此获得更多的信息或热门话题，如何提高用户关注他人的总量？ 外卖APP为了提升成单量，必须帮助用户挖掘美食需求，如何推荐用户最适合自己的美食？ ### 4.3 解决方案 对用户同类的信息进行关联搜索，二度关联搜索，深度关联搜索，示例如下 - 显示共同关注（一度检索） - 显示共同好友（一度检索） - 由用户 A 出发，获取到好友用户 B 的好友信息列表（一度检索） - 由用户 A 出发，获取到好友用户 B 的购物清单列表（二度检索） - 由用户 A 出发，获取到好友用户 B 的游戏充值列表（二度检索） ## 五、综合案例：使用 redis 实现鉴权校验 ### 5.1 注意事项 对于 set 数据类型，我们要注意以下事项： - set 不允许数据重复，如果添加的数据在 set 中已经存在，将只保留一份 - set 虽然与 hash 的存储结构相似，但是无法使用 hash 中存储值的空间 ### 5.2 需求案例 集团公司共有 12000 名员工，内部 OA 系统具有 700 多个角色，3000 多个业务操作，每位员工有一个或者多个角色，如何快速进行业务操作的权限校验？ ### 5.3. 解决方案 - 依赖 set 集合数据不重复的特征，依赖 set 集合 hash 存储结构特征完成数据过滤与快速查询 特征 - 根据用户 id 获取用户所有的角色 - 根据用户所有角色获取用户所有 操作权限 放入 set 集合 - 根据用户所有角色获取用户所有 数据权限 放入 set 集合 操作过程如下示例 ```shell # 给001角色添加2个权限：getall、getById sadd rid:001 getall sadd rid:001 getById # 给002角色添加3个权限：getCount、getall、insert sadd rid:002 getCount sadd rid:002 getall sadd rid:002 insert # 将两个角色所有权限的交集保存给 007 用户 sunionstore uid:007 rid:001 rid:002 # 这时候查询 007 用户的权限列表 smembers uid:007 ``` 可以看到用户 007 具有已经包含和 001 角色和 002 角色的所有权限，如下： ```shell 1) "getCount" 2) "insert" 3) "getall" 4) "getById" ``` 当然，除了查询处用户 007 的所有权限，我们还能检验 007 是否具有具体某个权限，如下指令 ```shell sismember uid:007 insert ``` 这是返回结果如下 ```shell (integer) 1 ``` 可以看到 uid:007 这个集合包含 insert 这个元素，可以证明 007 这个用户具有 insert 权限 ### 5.4 校验工作 redis 提供基础的数据还是提供最终的校验结果？根据上面的权限校验示例，我们可以通过上面两种方式检验用户是否具有某个权限。 - 第一种：先拿数据再到业务逻辑进行校验 - 第二种：是直接把业务校验的工作直接融合到数据查询里来了，可以说是直接取校验结果 我们可以根据实际需求选择第一种还是第二种，但是在大型的模块化应用中，更鼓励大家使用 第一种方法，以达到 数据读取 与 业务逻辑 的分离。