树形结构在Redis中的存储实践（树形结构redis存储）

通常来说，树形结构是一类很常见的数据结构，它一般用来表达多种多样的关系，比如家庭结构，文档目录等。而 Redis定义了多种数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合等，是为了更好地应付不同的场景而设计的。然而，Redis并不支持树这种数据结构，但是我们可以利用Redis现有的数据结构，结合一定的规则和算法，实现树形结构的存储。

下面我们用代码展示一下如何使用Redis实现树形结构的存储。假设我们的树形结构中有四层结构：

root
 ├node1
 ├node2
 │  ├node2.1
 │  ├node2.2
 │  └node2.3
 │
 └node3
    ├node3.1
    └node3.2

我们需要设置一个键名来存储树形结构，比如我们这里可以设置`tree:root`为根键，用来\存储根节点。

节点的存储，可以用REDIS的Hash数据结构，格式如下：

"tree:root"{
  "name":"root",
  "children":[ 
    "tree:node1",
    "tree:node2",
    "tree:node3"
  ]
}

其中`children`字段中存放子节点的键名，以实现下一层的展开。

同样的格式，我们也可以对应的存储每个子节点：

"tree:node1"{
  "name":"node1",
  "children":[]
}
"tree:node2"{
  "name":"node2",
  "children":[
    "tree:node2.1",
    "tree:node2.2",
    "tree:node2.3"
  ]
}
"tree:node3"{
  "name":"node3",
  "children":[
    "tree:node3.1",
    "tree:node3.2"
  ]
}

以上就是用Redis实现树形结构的存储的一般方式，以Hash的形式存储每一个节点，然后使用子节点的key来连接关系。它的优势是可以随机访问任意一个节点，而且这种方式可以很方便的用大量Redis Client同时访问。

当然，这种存储方式也有一些缺点，比如需要加载整个树的结构才能访问到父节点信息，节点的插入和删除操作比较麻烦，如果是多叉树，则需要重新组织树形结构来实现插入操作。因此，在不同的场景中，根据实际情况可以选择相应的解决方案来实现树形结构的存储。