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简介
Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。集合中任意成员是唯一的，即集合中不能出现重复的数据。
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特点：
- 无序性：集合中的元素没有特定的顺序。
- 唯一性：集合中不允许重复的元素。
- 元素数量限制：最多可以存储2^32-1个元素。
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基本操作：
- 增加元素：向集合中添加一个元素，如果元素已存在则忽略。
- 删除元素：从集合中移除指定元素。
- 检查元素是否存在：判断集合中是否存在某个元素。
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集合运算：
- 并集：返回多个集合的所有成员的并集。
- 交集：返回多个集合的所有成员的交集。
- 差集：返回指定集合和其他集合之间的差集。
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应用场景：
- 去重：适用于需要存储唯一值的场景。
- 标签管理：管理对象的标签集合。
- 社交网络关系处理：例如找出共同好友等操作。
Set类型在标签管理中键值对关系。
Set 和 List的区别
在Redis中，Set（集合）和List（列表）是两种不同的数据结构，在数据结构和操作特性有以下区别：
- 数据结构特性:
- List（列表）: 是一个有序的字符串链表。列表中的每个元素都包含一个字符串值。
- Set（集合）: 是一个不重复且无序的字符串集合。集合中的每个元素都是唯一的，不存在重复的元素。
- 插入顺序:
- List: 元素按照插入顺序排序，可以在列表的两端进行插入（左端和右端）。
- Set: 元素没有特定的顺序，Redis会自动为集合中的元素建立索引以提高查找速度。
- 支持的操作:
- List: 支持按索引获取元素，支持在列表两端的插入和删除操作，支持修剪（Trim）操作，可以用作栈（LIFO）或队列（FIFO）。
- Set: 支持添加、移除和检查元素是否存在，支持集合间的交集、并集和差集等操作。
常用命令
增删改查类命令
添加元素
# 添加元素：向集合 key 中添加一个或多个成员元素。
SADD key member [member ...]
向集合 key 中添加一个或多个成员元素，下列例子中，构建一个user:ikun的用户关键字，把他的爱好放入到他的set集合中。
移除元素
# 从集合 key 中移除一个或多个成员元素。
SREM key member [member ...]
通过SREM指令移除（remove)一个或多个元素，比如移除user:ikun:hobby的BasketBall
这样集合中就不再拥有篮球这个爱好了，说明这个人就是假fans（doge），怎么检验是不是假fans呢？
判断元素是否存在
# 判断成员元素 member 是否存在于集合 key 中，返回布尔值。
SISMEMBER key member
通过SISMEMBER指令判断member元素是否是key集合的成员（is member）,例如查询user:ikun:hobby喜不喜欢打篮球，可以用下面这个例子
最终返回一个0表示false表示不存在
获取集合大小
# 返回集合 key 的基数（集合中元素的数量）。
SCARD key
通过SCARD 获取集合的基数（Cardinality），即统计集合元素的数量
获取集合所有成员
# 获取集合所有成员
SMEMBERS key
通过SMEMBERS获取key中的所有成员（Members），如下图示例：
随机获取元素
# 返回集合 key 中一个或多个随机成员。如果指定了 count 参数且为正数，则返回多个随机成员；如果为负数，则会返回1个成员。
SRANDMEMBER key [count]
通过SRANDMEMBER返回集合key中一个或多个随机成员(rand member)。如果指定了 count 参数且为正数，则返回多个随机成员；如果为负数，则会返回1个成员。此方法比较适合抽奖操作。
随机移除并返回元素
# 移除并返回集合 key 中的一个或多个随机成员。与 SRANDMEMBER 不同的是，SPOP 会从集合中移除元素。
# 3.2 + 版本支持[count]命令
SPOP key [count]
通过SPOP弹出（Pop）并返回集合 key 中的一个或多个随机成员，与SRANDMEMBER 不同的是，该指令会彻底删除元素，适合不重复抽奖的场景。
运算操作命令
集合间操作
# 返回给定多个集合的并集
SUNION key [key ...]
# 返回给定多个集合的交集
SINTER key [key ...]
# 返回给定多个集合的差集
SDIFF key [key ...]
三者分别是数学中的并、交、差运算，其运算模式如下图：
首先构建两个集合
- 并集
- 交集
- 差集
集合间操作并存储
# 计算给定多个集合的并集，并将结果存储在 destination 集合中。
SUNIONSTORE destination key [key ...]
# 计算给定多个集合的交集，并将结果存储在 destination 集合中。
SINTERSTORE destination key [key ...]
# 计算给定多个集合的差集，并将结果存储在 destination 集合中。
SDIFFSTORE destination key [key ...]
跟集合操作命令类似，唯一的区别就是就是会进行额外的存储记录操作。
上图就是一个使用并集并存储的例子，可以看到store也会作为一个集合存入到Redis中。
应用场景
集合（Set）具有无序、元素不可重复、支持并集、交集、差集等操作的特性。
因此，它非常适合用来存储需要保证元素唯一性且无序的数据。例如，在需要进行数据去重的场景下，集合类型能够很好地满足需求。此外，集合还能方便地统计多个集合之间的并集、交集和差集，这对于数据分析和处理非常有用。
然而，需要注意的是，集合类型在执行并集、交集、差集等操作时，计算复杂度较高。特别是在数据量较大的情况下，直接在Redis主库上执行这些操作可能会导致Redis实例阻塞，影响其他请求的处理效率。
为了避免主库因为集合类型的聚合计算而阻塞，可以考虑以下策略：
- 在主从集群中，选择一个从库来执行集合的聚合统计操作。
- 将集合数据返回给客户端，由客户端程序来完成聚合统计，减轻主库的压力。
通过这些策略，可以有效地管理和利用Redis中集合类型的强大功能，并保持业务系统的稳定性和高效性。
博客点赞
用户点赞操作
article:1表示文章的标识，user:x表示任意用户，每个用户通过点击点赞按钮触发Redis调用SADD命令，从而使用户加入到文章的点赞集合中。大家可以试一试这个加入到点赞集合过程。
类似的，用户可以通过SREM命令实现点赞的取消，咳咳，这个就不用试了。
当然点赞的右边还有当前的点赞数量，这个可以使用SCAR命令返回对应的点赞数量。
公众号共同关注
在Redis中使用Set来实现公众号的共同关注场景是非常合适的。假设有多个用户，每个用户可以关注多个公众号，我们希望找出同时被多个用户关注的公众号，即求公众号的交集。
用户关注集合
使用Redis的Set来存储每个用户关注的公众号。
SADD user:1:subscriptions 1 3 4 5 8
SADD user:2:subscriptions 2 4 5 7 8
共同关注查询
通过set的集合运算功能实现关注查询
共同关注的公众号
SINTER user:1:subscriptions user:2:subscriptions
通过交集查询共同关注的公众号。
给user:2推荐user:1的号
SDIFF user:1:subscriptions user:2:subscriptions
通过SDIFF命令查询差集给对方推荐公众号
抽奖活动
通过SRANDMEMBER或SPOP命令实现随机选取一个或多个成员进行抽奖。
SADD lottery:participants Alice James Emily William Sophia Benjamin John Sean Marry
将参与成员加入到奖池参与名单中，以备之后抽奖使用
# 随机抽1个人中 一等奖
SRANDMEMBER lottery:participants 1
1) "John"
# 随机抽2个人中 二等奖
SRANDMEMBER lottery:participants 2
1) "William"
2) "John"
# 随机抽3个人中 三等奖
SRANDMEMBER lottery:participants 3
1) "Alice"
2) "John"
3) "James"
使用SRANDMEMBER进行抽奖有一个坏处，就是会出现天选之子，比如上面的John，连续三次中奖，所以也可以使用另一个命令SPOP来进行去重抽奖，中奖后弹出集合不再进行抽奖。
# 随机抽1个人中 一等奖
SPOP lottery:participants 1
1) "William"
# 随机抽2个人中 二等奖
SPOP lottery:participants 2
1) "James"
2) "Benjamin"
# 随机抽3个人中 三等奖
SPOP lottery:participants 3
1) "Emily"
2) "John"
3) "Sean"
内部实现
Set类型有两种底层数据结构：整数集合和哈希表
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**整数集合（intset）：**当集合中的所有元素都是整数，并且元素个数小于等于 512（默认值，可以通过配置 set-max-intset-entries 修改），Redis 会使用整数集合（intset）作为 Set 类型的底层数据结构。
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**哈希表（hashtable）：**如果集合中的元素包含非整数类型的元素，或者整数元素个数超过了整数集合的限制，Redis 将使用哈希表作为 Set 类型的底层数据结构。
整数集合
整数集合（intset）是一种特定的数据结构，用于存储整数值集合，是集合键的底层实现之一。它的设计目标是在内存使用效率和执行效率之间取得良好的平衡。当集合只包含整数元素，且数量小于等于512时，Redis就会使用整数集合作为Set的底层实现。
intset即为整数集合
整数集合的结构设计
整数集合的整数类型可以int16_t、int32_t、int64_t三种，并且集合中不会出现相同元素，其代码结构设置在intset.h/intset结构体中，表示如下：
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;
contents即表示Set集合的内容，整数集合的每个元素都是contents数组的一个数组项，每个数组项在数组中按顺序从大到小排列，并且数组中不会包含重复元素。
length 表示数组contents的长度。
细心的同学会发现contents申请的整数类型为int8_t，但是前面确说数组只可以表示其他三种类型。这是整数集合的巧妙设计之一，int8_t只是一个基数，实际表示编码的是encoding属性。contents的真正类型取决于encoding的属性值。
| encoding 值 | contents 实际类型 | contents 类型范围 |
|---|---|---|
| INTSET_ENC_INT16 | int16_t | -32768 ~ 32767 |
| INTSET_ENC_INT32 | int32_t | -232 ~ 232 - 1 |
| INTSET_ENC_INT64 | int64_t | -264 ~ 264 -1 |
上图表示两种类型的整数集合，此时两个集合的长度虽然都是4，但是每个contents的内存是天差地别。
- int16_t的集合，其数组大小 = sizeof(int16_t) * 4 = 16 * 4 = 64 位
- int64_t的集合，其数组大小 = sizeof(int64_t) * 4 = 64 * 4 = 256 位
由此可想到一个问题，当int16_t的整数集合加入一个int32_t 或 int64_t的整数，这个整数集合会怎么变化的呢？
整数集合的升级
当大整数加入到小整数的集合中，会先进行集合升级的操作，然后再将大整数加入到集合中。
升级的过程可以分为三个步骤
- 根据新元素的大小，扩充整数的
contents空间，并为新元素分配空间 - 将旧元素按照新元素的位大小放入新的空间，并且再放置过程中，也要维持整数集合的有序性。
- 将新元素加入到数组里面。
如图中例子表示一个int16_t的整数集合，当加入新元素65535(int32_t）整数时，集合底层将会进行第一步扩充操作。
计算未来整数集合需要空间为32 * 5 = 160 ,所以扩充空间96位，扩充完数组后，将会进行第二部操作，扩充旧元素并保留顺序。
当扩充完原始数组后，就要执行最后一步即加入新元素。
最后，完成升级的三步操作就要更新集合的表信息。
更新encoding属性为新的存储类型，更新length为新的长度。至此就完成了更新操作，当然其他升级也与这个过程类似，这里就不过多演示了。
升级的好处
整数集合的底层实现确实可以根据需要动态升级存储元素的类型，这样可以有效地节省内存资源，避免不必要的内存浪费。具体来说，整数集合的优势包括：
- 提升灵活性： C语言通常是静态类型，使用int16_t数组就只能使用该数组，整数集合的设计使三种整数类型的在使用层面没有切换感知。
- **按需升级：**当需要添加更大范围的整数（如 int32_t 或 int64_t 类型）时，整数集合会动态地将内部数组升级为适合存储更大范围整数的类型，如 int32_t 或 int64_t。这样做可以在需要时扩展存储容量，而不是一开始就分配更大的空间，避免了一开始就浪费内存的情况。
- **节省内存：**这种设计使得整数集合在存储小范围整数时非常紧凑，节省了内存资源。只有在需要存储更大范围的整数时才会有较小的额外开销。
降级
整数集合不支持降级操作，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。
哈希表
哈希表提供了更灵活的存储方式，能够处理任意类型的元素，并且支持动态扩容。该内容在上一篇中Hash表内部实现已经提到了，这里就不再赘述了，如果大家感兴趣的话，请自行查看。
标签：Set,元素,Redis,整数,key,集合,数据结构 From： https://blog.csdn.net/qq_45171525/article/details/140188624本文是经过个人查阅相关资料后理解的提炼，可能存在理论上理解偏差的问题，如果您在阅读过程中发现任何问题或有任何疑问，请不吝指出，我将非常感激并乐意与您讨论。谢谢您的阅读！