Redis之Set类型原理和应用场景(八)
原理分析
Set 类型的底层数据结构是由哈希表或整数集合实现的：
- 如果集合中的元素都是整数且元素个数小于
512（默认值，set-maxintset-entries配置）个，Redis 会使用整数集合作为 Set 类型的底层数据结构； - 如果集合中的元素不满足上面条件，则 Redis 使用哈希表作为 Set 类型的底层数据结构。
哈希表在前面hash类型已经讲过了，还不清楚的可以翻看前面的文章
整数集合
整数集合本质上是一块连续内存空间，它的结构定义如下：
typedef struct intset {
//编码方式
uint32_t encoding;
//集合包含的元素数量
uint32_t length;
//保存元素的数组
int8_t contents[];
} intset;可以看到，保存元素的容器是一个 contents 数组，虽然 contents 被声明为 int8_t 类型的数组，但是实际上 contents 数组并不保存任何 int8_t 类型的元素，contents 数组的真正类型取决于 intset 结构体里的 encoding 属性的值。比如：
- 如果 encoding 属性值为 INTSET_ENC_INT16，那么 contents 就是一个 int16_t 类型的数组，数组中每一个元素的类型都是 int16_t；
- 如果 encoding 属性值为 INTSET_ENC_INT32，那么 contents 就是一个 int32_t 类型的数组，数组中每一个元素的类型都是 int32_t；
- 如果 encoding 属性值为 INTSET_ENC_INT64，那么 contents 就是一个 int64_t 类型的数组，数组中每一个元素的类型都是 int64_t；
不同类型的 contents 数组，意味着数组的大小也会不同。
整数集合的升级操作
整数集合会有一个升级规则，就是当我们将一个新元素加入到整数集合里面，如果新元素的类型（int32_t）比整数集合现有所有元素的类型（int16_t）都要长时，整数集合需要先进行升级，也就是按新元素的类型（int32_t）扩展 contents 数组的空间大小，然后才能将新元素加入到整数集合里，当然升级的过程中，也要维持整数集合的有序性。
整数集合升级的过程不会重新分配一个新类型的数组，而是在原本的数组上扩展空间，然后在将每个元素按间隔类型大小分割，如果 encoding 属性值为 INTSET_ENC_INT16，则每个元素的间隔就是 16 位。
举个例子，假设有一个整数集合里有 3 个类型为 int16_t 的元素。
现在，往这个整数集合中加入一个新元素 65535，这个新元素需要用 int32_t 类型来保存，所以整数集合要进行升级操作，首先需要为 contents 数组扩容，在原本空间的大小之上再扩容多 80 位（4x32-3x16=80），这样就能保存下 4 个类型为 int32_t 的元素。
扩容完 contents 数组空间大小后，需要将之前的三个元素转换为 int32_t 类型，并将转换后的元素放置到正确的位上面，并且需要维持底层数组的有序性不变，整个转换过程如下：
整数集合升级有什么好处呢？
如果要让一个数组同时保存 int16_t、int32_t、int64_t 类型的元素，最简单做法就是直接使用 int64_t 类型的数组。不过这样的话，当如果元素都是 int16_t 类型的，就会造成内存浪费的情况。
整数集合升级就能避免这种情况，如果一直向整数集合添加 int16_t 类型的元素，那么整数集合的底层实现就一直是用 int16_t 类型的数组，只有在我们要将 int32_t 类型或 int64_t 类型的元素添加到集合时，才会对数组进行升级操作。
因此，整数集合升级的好处是节省内存资源。
整数集合支持降级操作吗？
不支持降级操作，一旦对数组进行了升级，就会一直保持升级后的状态。比如前面的升级操作的例子，如果删除了 65535 元素，整数集合的数组还是 int32_t 类型的，并不会因此降级为 int16_t 类型。
常用命令
Set常用操作
SADD key member [member ...] //往集合key中存入元素，元素存在则忽略，
若key不存在则新建
SREM key member [member ...] //从集合key中删除元素
SMEMBERS key //获取集合key中所有元素
SCARD key //获取集合key的元素个数
SISMEMBER key member //判断member元素是否存在于集合key中
SRANDMEMBER key [count] //从集合key中选出count个元素，元素不从key中删除
SPOP key [count] //从集合key中选出count个元素，元素从key中删除
Set运算操作
SINTER key [key ...] //交集运算
SINTERSTORE destination key [key ..] //将交集结果存入新集合destination中
SUNION key [key ..] //并集运算
SUNIONSTORE destination key [key ...] //将并集结果存入新集合destination中
SDIFF key [key ...] //差集运算
SDIFFSTORE destination key [key ...] //将差集结果存入新集合destination中应用场景
微信抽奖小程序
1）点击参与抽奖加入集合
SADD key {userlD}
2）查看参与抽奖所有用户
SMEMBERS key
3）抽取count名中奖者
SRANDMEMBER key [count] / SPOP key [count]
微信微博点赞，收藏，标签
1) 点赞
SADD like:{消息ID} {用户ID}
2) 取消点赞
SREM like:{消息ID} {用户ID}
3) 检查用户是否点过赞
SISMEMBER like:{消息ID} {用户ID}
4) 获取点赞的用户列表
SMEMBERS like:{消息ID}
5) 获取点赞用户数
SCARD like:{消息ID}
集合操作
SINTER set1 set2 set3 -> { c }
SUNION set1 set2 set3 ->{ a,b,c,d,e }
SDIFF set1 set2 set3 ->{ a }
集合操作实现微博微信关注模型
1) a关注的人:
aSet-> {guojia, xushu}
2) b老师关注的人:
bSet--> {zhuge, baiqi, guojia, xushu}
3) c关注的人:
cSet-> {zhuge, yangguo, baiqi, xushu, xunyu)
4) 我和杨过老师共同关注:
SINTER aSet bSet--> {guojia, xushu}
5) 我关注的人也关注他(b):
SISMEMBER cSet yangguo
6) 我可能认识的人:
SDIFF bSet aSet->(zhuge, baiqi}
集合操作实现电商商品筛选
SADD brand:huawei P40
SADD brand:xiaomi mi-10
SADD brand:iPhone iphone12
SADD os:android P40 mi-10
SADD cpu:brand:intel P40 mi-10
SADD ram:8G P40 mi-10 iphone12
SINTER os:android cpu:brand:intel ram:8G {P40，mi-10}
