在 Redis中，Set（集合）以其独特的特性和高效的操作模式，在实际应用中得到了广泛的使用。本文将深入分析 Redis Set 的原理、源码实现，并通过示例展示其在实际应用中的使用方式。
一、什么是 Redis Set?
在 Redis 中，Set 是一种无序且不允许重复元素的数据结构，它支持丰富的集合操作，如交集、并集和差集等。这使得 Redis Set 非常适合用于社交网络中的好友列表、标签管理、实时推荐系统等场景。
Redis Set 的特点：
无序性：Set 中的元素是无序的，这意味着无法通过索引访问特定元素。唯一性：Set 中的每个元素都是唯一的，重复元素会被自动去重。高效的元素操作：Redis 提供了丰富且高效的命令用于对 Set 进行操作，如添加、删除、获取元素等。丰富的集合操作：支持集合的交集、并集、差集等高级操作。
二、底层实现原理
Redis 对 Set 的实现高度优化，以满足不同场景下的性能需求，具体来说，Redis 使用了两种内部数据结构来表示 Set：
整数集合（Intset）哈希表（Hashtable）1. Intset（整数集合）
当一个 Set 中的所有元素都是整数，并且数量较少时，Redis 会选择使用 Intset 来存储。这种表示方式节省内存，并且在元素较少的情况下提供了较快的访问速度。
结构特点：
连续存储：Intset 使用连续的内存块存储整数，类似于一个整数数组。有序性：为了优化查找操作，Intset 会保持内部元素的有序性，使得二分查找成为可能。内存紧凑：由于只是存储连续的整数，内存占用较低。
Intset 的优势：
节省内存：对于小规模的整数 Set，Intset 比哈希表节省大量内存。快速查找：有序的结构使得二分查找的时间复杂度为 O(log N)。
Intset 的限制：
仅支持整数：如果 Set 中包含非整数元素，无法使用 Intset。动态扩展限制：当元素数量超过阈值，或者出现非整数元素时，需要转换为哈希表。2. Hashtable（哈希表）
当 Set 中包含非整数元素，或元素数量超过某个阈值时，Redis 会将 Set 的内部实现转换为哈希表。这种表示方式虽然在内存占用上稍大，但是支持更丰富的操作和更大的元素规模。
结构特点：
散列表存储：使用开放定址哈希表来存储元素，支持快速的插入、删除和查找。支持多种元素类型：不仅支持整数，还支持字符串等其他数据类型。无序性：与 Intset 一样，哈希表中的元素也是无序的。
Hashtable 的优势：
高效的操作：哈希表提供了接近 O(1) 的时间复杂度，适用于大规模数据操作。灵活性强：支持多种数据类型，适用于不同的应用场景。
Hashtable 的限制：
内存占用较大：相比 Intset，哈希表的内存消耗更高。无序性：尽管支持高效的操作，但无法保证元素的顺序。3. 内部转换机制
Redis 为了优化性能和内存利用，会根据 Set 的实际内容和规模动态地在 Intset 和 Hashtable 之间进行转换。具体来说：
从 Intset 到 Hashtable：当 Set 中的元素个数超过 set-max-intset-entries（默认 512），或者出现非整数元素时，会将内部表示从 Intset 转换为 Hashtable。从 Hashtable 到 Intset：当使用于 Hashtable 的元素数量降至 set-min-intset-entries（默认 128）以下，并且所有元素都是整数时，会将内部表示从 Hashtable 转换为 Intset。
这种动态转换机制保证了 Redis 在不同阶段都能以最佳的方式管理 Set，兼顾性能和内存利用。
三、源码分析
为了深入理解 Redis Set 的实现原理，我们需要分析 Redis 的源代码。以下分析基于 Redis 6.0 版本，但大部分实现逻辑在后续版本中保持稳定。
1. 数据结构定义
在 Redis 的源代码中，Set 的实现主要涉及以下几个关键数据结构：
robj：Redis 的通用对象结构，用于表示不同的数据类型，包括 Set。intset：表示 Intset 的结构。dict：Redis 的哈希表实现，表示 Hashtable。
以下是相关结构的简化定义。
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typedef struct redisObject {
unsigned type:4;
unsigned encoding:4;
unsigned lru:LRU_BITS; // 最近使用时间
int refcount;
void *ptr;
} robj;
typedefstruct intset {
uint32_t encoding;
uint32_t length;
int32_t contents[];
} intset;
typedefstruct dictEntry {
void *key;
union {
void *val;
uint64_t u64;
int64_t s64;
double d;
} v;
} dictEntry;
typedefstruct dicthdr {
int size;
dictEntry *table;
dictEntry **buckets;
// 其他成员...
} dict;1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.
2. 创建和销毁 Set对象
当调用 SADD、SREM 等命令时，Redis 首先会检查目标键是否存在。如果不存在，会调用 createSetObject 来创建一个新的 Set 对象。
创建 Set 对象的代码片段：
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robj *createSetObject(void) {
intset *is = intsetNew();
robj *o = createObject(OBJ_SET, is);
o->encoding = OBJ_ENCODING_INTSET;
return o;
}
intset *intsetNew(void) {
intset *is = malloc(sizeof(intset));
is->encoding = INTSET_ENC_INT32;
is->length = 0;
return is;
}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.
销毁 Set 对象的代码片段：
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void freeSetObject(robj *set) {
if (set->encoding == OBJ_ENCODING_INTSET) {
intsetDel(set->ptr);
} else {
dictRelease(set->ptr);
}
decrRefCount(set);
}1.2.3.4.5.6.7.8.
3. Set 操作命令的实现
以 SADD 命令为例，其实现涉及以下几个步骤：
(1) 查找或创建 Set 对象：如果目标键不存在，创建一个新的 Set 对象。
(2) 判断编码类型：根据当前 Set 的编码类型（Intset 或 Hashtable），调用相应的添加元素函数。
(3) 添加元素：
如果是 Intset，尝试将元素转换为整数并添加；如果转换失败或超出容量，转换为 Hashtable。如果是 Hashtable，直接进行添加。
(4) 返回结果：返回成功添加的元素数量。
SADD 命令的关键实现代码：
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int setTypeAdd(robj *subject, robj *value) {
if (subject->encoding == OBJ_ENCODING_INTSET) {
longlong ll;
if (getLongLongFromObject(value, &ll)) {
if (intsetFind(subject->ptr, ll)) return0;
subject->ptr = intsetAdd(subject->ptr, ll, INTSET_NONE);
return1;
}
// 转换为 hashtable
setTypeConvert(subject, OBJ_ENCODING_HT);
}
if (subject->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
dict *dict = subject->ptr;
return dictAdd(dict, value, NULL) == DICT_OK;
}
return0;
}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.
4. Set的集合操作
Redis 支持多种集合操作，如交集（SINTER）、并集（SUNION）和差集（SDIFF）。这些操作通常涉及多个 Set 对象的迭代和元素比较。
以 SINTER 为例，其实现步骤如下：
获取所有参与的 Set 对象。选择最小的 Set 作为基准以优化性能。遍历基准 Set 的元素，对每个元素在其他 Set 中进行查找。将存在于所有 Set 中的元素添加到结果 Set。返回结果。
SINTER 命令的关键实现代码：
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robj *sinterCommand(client *c) {
robj **sets = c->argv + 1;
int setnum = c->argc - 1;
robj *s = setTypeIntersection(sets, setnum);
addReplySet(c, s);
decrRefCount(s);
return C_OK;
}
robj *setTypeIntersection(robj **sets, int setnum) {
// 选择最小的 Set 作为基准
robj *minset = selectMinSet(sets, setnum);
robj *result = createSetObject();
// 遍历基准 Set 的元素
if (minset->encoding == OBJ_ENCODING_INTSET) {
intset *is = minset->ptr;
for (int i = 0; i < is->length; i++) {
longlong ll;
intsetGet(is, i, &ll);
robj *ele = createStringObjectFromLongLong(ll);
int exists = 1;
for (int j = 0; j < setnum; j++) {
if (j == index of minset) continue;
if (!setTypeIsMember(sets[j], ele)) {
exists = 0;
break;
}
}
if (exists) setTypeAdd(result, ele);
decrRefCount(ele);
}
} else {
// 哈希表遍历逻辑
}
return result;
}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.
5. 内部转换逻辑
如前所述，当 Set 的大小或元素类型发生变化时，Redis 会在 Intset 和 Hashtable 之间转换。这一过程涉及内存重新分配和数据拷贝。
从 Intset 到 Hashtable 的转换：
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void setTypeConvert(robj *set, int encoding) {
if (set->encoding == encoding) return;
if (encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
dict *dict = dictCreate(&setDictType, NULL);
void *iter = setTypeInitIterator(set);
robj *ele;
while((ele = setTypeNext(set, iter)) != NULL) {
dictAdd(dict, ele, NULL);
}
setTypeReleaseIterator(iter);
set->encoding = OBJ_ENCODING_HT;
set->ptr = dict;
}
// 其他转换逻辑...
}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.
从 Hashtable 到 Intset 的转换：
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void setTypeConvertToIntset(robj *set) {
if (!setTypeCanEncodeIntset(set)) return;
intset *is = intsetNew();
dict *dict = set->ptr;
dictIterator *di = dictGetIterator(dict);
dictEntry *de;
while ((de = dictNext(di)) != NULL) {
longlong ll;
if (getLongLongFromObj(de->key, &ll)) {
is = intsetAdd(is, ll, INTSET_NONE);
} else {
dictReleaseIterator(di);
intsetDel(is);
return;
}
}
dictReleaseIterator(di);
dictRelease(set->ptr);
set->ptr = is;
set->encoding = OBJ_ENCODING_INTSET;
}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.
6. 内存管理和优化
Redis 对 Set 的内存管理进行了深度优化，以确保在不同的使用场景下都能高效地利用内存。具体措施包括：
共享对象：对于经常使用的小整数，Redis 通过对象共享机制（Shared Objects）减少内存占用。内存分配器优化：Redis 使用 jemalloc 作为默认的内存分配器，通过优化内存分配策略提升性能。惰性删除：在哈希表中删除元素时，Redis 采用惰性删除策略，避免高频次的重新哈希操作。
四、Redis Set 的使用示例
为了更好地理解 Redis Set的实用性，下面我们将通过几个具体的示例展示它在实际应用中的使用方式。
1. 用户兴趣标签管理
假设有一个应用需要管理用户的兴趣标签，Set 是理想的选择，因为它能有效地保证标签的唯一性，并支持高效的添加、删除和查询操作。
示例场景：
一个用户可以拥有多个兴趣标签，如“音乐”、“编程”、“旅游”等。用户可以添加或删除兴趣标签。需要查询用户的所有兴趣标签。
Redis 命令示例：
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# 添加兴趣标签
SADD user:1000:tags "音乐" "编程" "旅游"
# 删除一个标签
SREM user:1000:tags "旅游"
# 获取所有标签
SMEMBERS user:1000:tags
# 判断用户是否有某个标签
SISMEMBER user:1000:tags "编程"1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.
示例解释：
SADD 命令用于添加一个或多个元素到 Set 中。重复的元素会被自动忽略。SREM 命令用于从 Set 中删除一个或多个元素。SMEMBERS 命令返回 Set 中的所有成员。SISMEMBER 命令用于检查一个元素是否存在于 Set 中。
2. 共同好友推荐
在社交网络中，推荐共同好友是一个常见功能。Set 的交集操作为实现这一功能提供了高效的手段。
示例场景：
用户 A 和用户 B 的好友列表都是 Redis 的 Set。需要找出 A 和 B 的共同好友数量。
Redis 命令示例：
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# 用户 A 的好友列表
SADD user:A:friends "User1" "User2" "User3" "User4"
# 用户 B 的好友列表
SADD user:B:friends "User3" "User4" "User5" "User6"
# 获取共同好友
SINTER user:A:friends user:B:friends1.2.3.4.5.6.7.8.
示例解释：SINTER 命令返回所有给定集合的交集成员。在本例中，即为用户 A 和用户 B 的共同好友。
3. 实时在线用户统计
在实时应用中，经常需要统计当前在线的用户列表。Set 的添加、删除和计数功能使其成为理想的选择。
示例场景：
当用户上线时，将用户 ID 添加到在线用户 Set 中。当用户下线时，从 Set 中移除用户 ID。统计当前在线用户数量。
Redis 命令示例：
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# 用户上线
SADD online_users "User1"
# 用户下线
SREM online_users "User1"
# 获取在线用户数量
SCARD online_users
# 获取所有在线用户
SMEMBERS online_users1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.
示例解释：SCARD 命令返回 Set 中的元素数量，用于统计在线用户数量。
4. 关键词去重
在数据处理过程中，常常需要对关键词进行去重。Set 的唯一性保证了关键词的唯一性，适合用于此类场景。
示例场景：从大规模文本中提取关键词，并存储到 Redis 的 Set 中，自动去除重复关键词。
Redis 命令示例：
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# 假设从文本中提取到以下关键词
SADD keywords "redis" "数据库" "缓存" "redis" "NoSQL"
# 获取去重后的关键词
SMEMBERS keywords1.2.3.4.5.
示例解释：重复的"redis"关键词在 Set 中只会存储一次，确保关键词的唯一性。
五、扩展与高级功能
Redis Set 作为基础的数据结构，还支持一些扩展和高级功能，进一步增强了其应用的灵活性和 powerfulness。
1. 集合的交集、并集和差集
Redis 提供了 SINTER, SUNION, SDIFF 等命令，用于执行集合的交集、并集和差集操作。这些操作在群组管理、标签分析等场景中非常有用。
示例：
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# 交集
SINTER group:admins group:active
# 并集
SUNION group:admins group:employees
# 差集
SDIFF group:admins group:external1.2.3.4.5.6.7.8.
2. 随机元素获取
有时需要从 Set 中随机获取一个或多个元素，Redis 提供了 SRANDMEMBER 命令来满足这一需求。
示例：
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# 随机获取一个元素
SRANDMEMBER myset
# 随机获取两个元素
SRANDMEMBER myset 21.2.3.4.5.
3. 元素迭代
通过 SSCAN 命令，可以对 Set 进行迭代，适用于处理大规模 Set 的场景，有助于避免长时间阻塞 Redis 服务。
示例：
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# 迭代 Set 中的元素
SSCAN myset 0 MATCH pattern* COUNT 1001.2.
4. 结合其他数据结构
Redis 允许将 Set 与其他数据结构组合使用，构建更加复杂和高效的数据模型。例如，使用 Hash 和 Set 结合，管理用户的详细信息和兴趣标签。
示例：
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# 存储用户详细信息
HSET user:1000:name "Alice" user:1000:age 30
# 存储用户兴趣标签
SADD user:1000:tags "音乐" "编程" "旅游"
# 查询用户信息和兴趣标签
HGETALL user:1000:name
SMEMBERS user:1000:tags1.2.3.4.5.6.7.8.9.
六、总结
本文，我们详细分析了 Redis 的 Set数据结构，通过深入分析其底层实现原理，包括 Intset 和 Hashtable 的动态转换机制，以及其相关的源码，可以帮助我们更好地利用 Redis Set，实现高性能、高可靠的应用系统。
