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：
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)。
- 原子计数器 (
- 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
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)。
- 可独立操作单个字段 (
- 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。
- 存储对象（用户信息：
- 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
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)。
- 消息队列 (
- 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)
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)
- 交集 (
- 随机元素 (
SRANDMEMBER,SPOP)。
- 添加/删除元素 (
- 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
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）。
- 按分数范围查询 (
- 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
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)。
选择数据结构的建议
-
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
-
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）。 -
考虑内存：
ziplist/intset在元素少且小时非常节省内存。关注INFO MEMORY。 -
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。