Redis核心数据结构详解与应用

Redis 的强大核心在于其丰富的数据结构，每种结构都针对特定场景设计，并配有专用的命令集。以下是 Redis 最常用的核心数据结构及其关键特性、应用场景和典型命令：

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1. String (字符串)

• 本质： 最简单、最基础的类型。可存储文本、数字（整数/浮点数）或二进制数据（最大 512MB）。
• 底层实现： 通常使用 SDS (Simple Dynamic String)，支持高效的长度获取、追加操作和二进制安全。
• 核心特性：
  • 原子计数器 (INCR, DECR, INCRBY, DECRBY, INCRBYFLOAT)。
  • 位操作 (SETBIT, GETBIT, BITCOUNT, BITOP)。
  • 设置过期时间 (SET key value EX seconds, SETEX, PSETEX)。
  • 不存在时设置 (SETNX - 用于分布式锁基础)。
  • 批量设置/获取 (MSET, MGET)。
• 典型应用场景：
  • 缓存 HTML 片段、API 响应结果、序列化对象。
  • 计数器（用户点赞数、文章阅读量、库存）。
  • 分布式锁（SET resource_name random_value NX PX milliseconds）。
  • 位图 (Bitmaps) 实现签到、用户状态位图（本质是 String）。
  • 存储小图片或文件序列化。
• 常用命令：

  SET key value [EX seconds|PX milliseconds] [NX|XX]  # 设置值 (可带过期/条件)
  GET key                                             # 获取值
  INCR key                                            # 整数+1
  DECR key                                            # 整数-1
  INCRBY key increment                                # 整数增加指定值
  APPEND key value                                    # 追加字符串
  STRLEN key                                          # 获取字符串长度
  GETRANGE key start end                              # 获取子串
  SETBIT key offset value                             # 设置位 (value 0/1)
  GETBIT key offset                                   # 获取位
  MSET key1 value1 key2 value2 ...                    # 批量设置
  MGET key1 key2 ...                                  # 批量获取
  

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2. Hash (哈希表 / 字典)

• 本质： 一个 field-value 映射表。非常适合存储对象（如用户信息、商品属性）。
• 底层实现： 当元素少且小用 ziplist（压缩列表，节省内存），否则用 hashtable。
• 核心特性：
  • 可独立操作单个字段 (HSET, HGET, HDEL)。
  • 批量操作 (HMSET, HMGET, HGETALL)。
  • 字段自增 (HINCRBY, HINCRBYFLOAT)。
  • 判断字段存在 (HEXISTS)。
• 典型应用场景：
  • 存储对象（用户信息：user:1000 {name: "Alice", age: 30, email: ...}）。
  • 购物车（cart:user123 {productId1: quantity, productId2: quantity}）。
  • 存储具有多个属性的配置项。
• 优点 (相比 String 存储对象)：
  • 节省空间： 多个字段存储在一个 Key 下，减少 Key 数量。
  • 操作高效： 可单独读写/更新对象的某个属性，无需序列化/反序列化整个对象。
• 常用命令：

  HSET key field value                                # 设置单个字段
  HGET key field                                      # 获取单个字段
  HMSET key field1 value1 field2 value2 ...           # 批量设置字段 (HMSET 在新版本中常被 HSET 替代)
  HMGET key field1 field2 ...                         # 批量获取字段
  HGETALL key                                         # 获取所有字段和值 (小心大 Hash!)
  HKEYS key                                           # 获取所有字段名
  HVALS key                                           # 获取所有字段值
  HDEL key field1 [field2 ...]                        # 删除字段
  HEXISTS key field                                   # 判断字段是否存在
  HINCRBY key field increment                         # 整数字段增加指定值
  HLEN key                                            # 获取字段数量
  

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3. List (列表)

• 本质： 一个有序、可重复元素的集合。元素在列表两端插入或弹出。
• 底层实现： 早期用 ziplist (小列表)，现在多用 linkedlist (双端链表) 或 quicklist (3.2+，ziplist 组成的双向链表，平衡内存和效率)。
• 核心特性：
  • 支持 LIFO (栈) 和 FIFO (队列) 操作。
  • 可在头部 (LPUSH) 或尾部 (RPUSH) 插入元素。
  • 可在头部 (LPOP) 或尾部 (RPOP) 弹出元素。
  • 按索引获取元素 (LINDEX)。
  • 获取列表片段 (LRANGE)。
  • 阻塞弹出 (BLPOP, BRPOP - 用于简单消息队列)。
• 典型应用场景：
  • 消息队列 (LPUSH + BRPOP / RPOPLPUSH 保证可靠性)。
  • 最新消息/文章列表 (LPUSH + LTRIM 保留最新 N 条)。
  • 记录操作流水。
  • 实现栈 (LPUSH + LPOP)。
• 常用命令：

  LPUSH key element [element ...]                     # 从头部插入一个或多个元素
  RPUSH key element [element ...]                     # 从尾部插入一个或多个元素
  LPOP key                                            # 从头部弹出元素
  RPOP key                                            # 从尾部弹出元素
  BLPOP key [key ...] timeout                         # 阻塞地从头部弹出 (队列)
  BRPOP key [key ...] timeout                         # 阻塞地从尾部弹出 (队列)
  LLEN key                                            # 获取列表长度
  LRANGE key start stop                               # 获取列表片段 (0 -1 表示所有)
  LINDEX key index                                    # 按索引获取元素
  LTRIM key start stop                                # 修剪列表，只保留指定索引范围内元素
  RPOPLPUSH source destination                        # 从 source 尾部弹出并插入到 destination 头部 (原子操作，用于可靠队列)
  

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4. Set (集合)

• 本质： 一个无序、不重复元素的集合。支持高效的集合运算。
• 底层实现： 元素少且为整数用 intset，否则用 hashtable (value 为 null)。
• 核心特性：
  • 添加/删除元素 (SADD, SREM)。
  • 判断元素存在 (SISMEMBER)。
  • 获取所有元素 (SMEMBERS - 小心大集合!)。
  • 集合运算：
    • 交集 (SINTER, SINTERSTORE)
    • 并集 (SUNION, SUNIONSTORE)
    • 差集 (SDIFF, SDIFFSTORE)
  • 随机元素 (SRANDMEMBER, SPOP)。
• 典型应用场景：
  • 标签系统（文章标签、用户兴趣）。
  • 社交关系（共同好友：交集；好友推荐：差集）。
  • 唯一性保证（防止重复提交、抽奖参与者）。
  • 随机选取（抽奖 SPOP，随机推荐 SRANDMEMBER）。
  • 数据过滤（白名单/黑名单）。
• 常用命令：

  SADD key member [member ...]                        # 添加一个或多个成员
  SREM key member [member ...]                        # 移除一个或多个成员
  SISMEMBER key member                                # 判断成员是否存在
  SMEMBERS key                                        # 获取所有成员 (无序)
  SCARD key                                           # 获取成员数量
  SRANDMEMBER key [count]                             # 随机返回一个或多个成员 (不删除)
  SPOP key [count]                                    # 随机移除并返回一个或多个成员
  SINTER key [key ...]                                # 计算多个集合的交集
  SUNION key [key ...]                                # 计算多个集合的并集
  SDIFF key [key ...]                                 # 计算第一个集合与其他集合的差集
  SINTERSTORE destination key [key ...]               # 计算交集并存储到 destination
  

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5. Sorted Set (ZSet - 有序集合)

• 本质： 在 Set 的基础上，为每个元素关联一个分数 (score)。元素按分数排序（从小到大），分数可相同。元素唯一，分数可更新。
• 底层实现： ziplist (小集合) 或 skiplist (跳跃表) + hashtable。跳跃表保证有序范围查询效率，hashtable 保证按成员查询效率。
• 核心特性：
  • 按分数范围查询 (ZRANGEBYSCORE, ZREVRANGEBYSCORE)。
  • 按排名(索引)查询 (ZRANGE, ZREVRANGE)。
  • 获取成员排名 (ZRANK - 正序, ZREVRANK - 逆序)。
  • 获取成员分数 (ZSCORE)。
  • 增加成员分数 (ZINCRBY)。
  • 集合运算（ZUNIONSTORE, ZINTERSTORE - 可指定分数聚合方式 sum/min/max）。
• 典型应用场景：
  • 排行榜！（按分数排序，如游戏积分榜、商品销量榜、热搜榜）。
  • 带权重的队列（分数代表优先级或执行时间戳）。
  • 范围查找（时间线、价格区间商品）。
  • 限流（滑动窗口，用 ZSet 存储时间戳）。
• 常用命令：

  ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...] # 添加成员及其分数 (可带条件/增量)
  ZSCORE key member                                   # 获取成员分数
  ZRANGE key start stop [WITHSCORES]                  # 按排名(低->高)获取成员(带分数)
  ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]               # 按排名(高->低)获取成员(带分数)
  ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count] # 按分数范围(低->高)获取成员
  ZREVRANGEBYSCORE key max min [WITHSCORES] [LIMIT offset count] # 按分数范围(高->低)获取成员
  ZRANK key member                                    # 获取成员正序排名 (从0开始)
  ZREVRANK key member                                 # 获取成员逆序排名
  ZINCRBY key increment member                        # 增加成员分数
  ZCARD key                                           # 获取成员数量
  ZCOUNT key min max                                  # 计算分数范围内成员数量
  ZREM key member [member ...]                        # 移除成员
  ZUNIONSTORE destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX] # 并集计算并存储
  

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6. 其他重要/高级数据类型

虽然上述 5 种是最核心的，但 Redis 还提供了一些强大的扩展类型：

• Bitmaps (位图)：
  • 本质： 通过 String 类型的位操作实现。可视为一个巨大的位数组。
  • 应用： 用户在线状态、每日签到记录 (SETBIT, GETBIT, BITCOUNT, BITOP - AND/OR/XOR/NOT)。
• HyperLogLog (基数统计)：
  • 本质： 用于估算一个集合中不重复元素的数量（基数），占用极小固定内存（约 12KB）。
  • 应用： 大规模独立访客统计 (UV) (PFADD, PFCOUNT, PFMERGE)。
  • 注意： 有误差（约 0.81%），无法获取具体元素。
• Geospatial Indexes (地理空间索引)：
  • 本质： 基于 Sorted Set 实现，存储经纬度信息。
  • 应用： 附近的人/地点、计算距离 (GEOADD, GEOPOS, GEODIST, GEORADIUS, GEORADIUSBYMEMBER)。
• Streams (流)：
  • 本质： Redis 5.0+ 引入，为日志类数据设计的持久化消息队列。支持消费者组、消息确认、回溯。
  • 应用： 比 List 更可靠的消息队列、事件溯源 (XADD, XREAD, XREADGROUP, XACK, XRANGE, XGROUP)。

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选择数据结构的建议

1. 问“我要存什么？”：

   • 简单键值/计数器？ -> String
   • 对象（多个属性）？ -> Hash
   • 有序列表（最新、队列、栈）？ -> List
   • 唯一集合（标签、共同好友）？ -> Set
   • 需要排序（排行榜、优先级）？ -> Sorted Set
   • 是/否状态（签到）？ -> Bitmaps
   • 估算大量不重复元素（UV）？ -> HyperLogLog
   • 地理位置？ -> Geospatial
   • 可靠消息流？ -> Streams

2. 考虑性能： 了解常用命令的时间复杂度 (O(1), O(log(N)), O(N))。避免对大集合使用 SMEMBERS、HGETALL、KEYS *（用 SCAN 代替）。

3. 考虑内存： ziplist / intset 在元素少且小时非常节省内存。关注 INFO MEMORY。

4. 组合使用： 复杂业务场景可能需要组合多种数据结构（例如，用 Sorted Set 存储排行榜 ID 和分数，用 Hash 存储 ID 对应的详细信息）。

理解并熟练掌握这些数据结构及其适用场景，是高效、优雅使用 Redis 的关键！ 它们赋予了 Redis 远超简单键值存储的灵活性和强大能力。