面试题：Redis在优化MySQL用户行为数据查询中的缓存策略应用

Question

请阐述在《Redis缓存策略优化MySQL用户行为数据查询》场景下，如何选择合适的数据结构存储用户行为数据，比如使用Redis的哪种数据结构存储用户的浏览历史记录，并说明原因。

Answer 1

选择列表（List）结构存储用户浏览历史记录

1. 原因：
   • 有序性：List 结构按照元素插入的顺序排列，这正好符合用户浏览历史记录的特性，最新浏览的记录会添加到列表的头部或尾部（取决于使用的命令，如 lpush 是添加到头部，rpush 是添加到尾部），这样可以保证浏览历史记录的顺序与实际发生顺序一致。
   • 高效的插入和删除：对于新增的浏览记录，无论是从头部还是尾部插入，时间复杂度都是 O(1)。例如，如果使用 lpush 命令在列表头部插入新的浏览记录，Redis 可以快速完成操作，适合高并发的用户浏览行为记录场景。同样，删除操作（如 lpop 或 rpop）也具有较高的效率。
   • 范围获取：可以通过 lrange 命令获取指定范围内的浏览记录。比如，获取用户最近 10 条浏览记录，只需要指定合适的起始和结束索引，时间复杂度为 O(S+N)，其中 S 为偏移量，N 为获取的元素数量，在实际应用中可以满足查看部分浏览历史的需求。

其他可能的数据结构分析

1. 哈希（Hash）：
   • 不适用原因：Hash 结构更适合存储具有字段 - 值对的结构化数据，用于存储用户的多个属性较为合适，但对于按顺序记录浏览历史这种需求不太适用。因为 Hash 结构内部元素是无序的，无法直接获取按浏览顺序的历史记录。
2. 集合（Set）：
   • 不适用原因：Set 结构的特点是元素唯一且无序，它适合去重场景，如统计用户浏览过的不同页面总数。但由于无序性，不能满足按照浏览顺序记录历史的要求。
3. 有序集合（Sorted Set）：
   • 不适用原因：Sorted Set 虽然有序，但它是基于分数进行排序的，主要用于需要根据某个分数值进行排序的场景，比如排行榜等。对于单纯记录浏览历史，不需要基于分数排序，使用 Sorted Set 会增加不必要的复杂性，不如 List 结构简洁高效。