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Redis核心数据结构操作指南:字符串、哈希、列表详解

注:此为苍穹外卖学习笔记

Redis作为高性能的键值数据库,其核心价值来自于丰富的数据结构支持。本文将深入解析字符串(String)哈希(Hash)、**列表(List)**三大基础结构的操作命令,通过大量实用案例展现其应用场景。

一、字符串(String)操作命令

字符串是 Redis 中最基础的数据类型,常用于存储文本、数字或二进制数据。

常用命令及示例
  1. set key value 设置键值对,支持过期时间(EX)、不存在时设置(NX)等选项。 示例:

     
    set name "john"         # 设置 name=john
    set counter 10 EX 60    # 设置 counter=10,60秒后过期

  2. get key 获取键对应的值。 示例:

     
    get name  # 返回 "john"

  3. incr key 将键的值加 1(仅限整数)。 示例:

     
    incr counter  # 若原值为 10,操作后变为 11

  4. append key value 向字符串尾部追加内容。 示例:

     
    append greeting "hello"   # 若原值为空,操作后变为 "hello"
    append greeting " world"  # 结果变为 "hello world"

  5. mset / mget 批量设置/获取多个键值对。 示例:

     
    mset key1 "a" key2 "b"  
    mget key1 key2  # 返回 ["a", "b"]

二、哈希(Hash)操作命令

哈希用于存储对象,适合保存字段-值对(如用户信息)。

常用命令及示例
  1. hset key field value 设置哈希中单个或多个字段的值。 示例:

     
    hset user:1000 name "john" age 30  # 设置 name=john 和 age=30

  2. hget key field 获取哈希中指定字段的值。 示例:

     
    hget user:1000 name  # 返回 "john"

  3. hgetall key 获取哈希所有字段和值。 示例:

     
    hgetall user:1000  # 返回 ["name", "john", "age", "30"]

  4. hincrby key field increment 对哈希中的数值字段进行增减。 示例:

     
    hincrby user:1000 age 1  # 将 age 从 30 增加到 31

  5. hdel key field 删除哈希中的字段。 示例:

     
    hdel user:1000 age  # 删除 age 字段

三、列表(List)操作命令

列表是双向链表结构,支持在头部或尾部操作元素,常用于队列、栈等场景。

常用命令及示例
  1. lpush key element 将元素插入列表头部(左侧)。 示例:

     
    lpush mylist "a"       # 列表变为 ["a"]
    lpush mylist "b" "c"  # 列表变为 ["c", "b", "a"]

  2. rpush key element 将元素插入列表尾部(右侧)。 示例:

     
    rpush mylist "d"  # 列表变为 ["c", "b", "a", "d"]

  3. lrange key start stop 获取列表中指定范围的元素(索引从 0 开始,-1 表示末尾)。 示例:

     
    lrange mylist 0 -1  # 返回 ["c", "b", "a", "d"]

  4. lpop key / rpop key 移除并返回列表头部(左侧)或尾部(右侧)的元素。 示例:

     
    lpop mylist  # 返回 "c",列表变为 ["b", "a", "d"]
    rpop mylist  # 返回 "d",列表变为 ["b", "a"]

  5. blpop key timeout 阻塞式弹出列表头部元素,若列表为空则等待(超时单位为秒)。 示例:

     
    blpop tasks 10  # 等待 tasks 列表中的元素,最多等 10 秒

四、应用场景总结

  • 字符串:缓存、计数器、分布式锁。
  • 哈希:对象存储(用户信息、商品详情)。
  • 列表:消息队列、最新消息排行、栈结构。

通过合理选择数据结构,可以高效解决各类实际问题。

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