Redis超详细入门教程

一、Redis中常见的数据类型

在 Redis 中，常见的数据类型有以下几种，每种都有其适用的使用场景和操作命令：

1. String（字符串）

概述：

• Redis 中最基本的数据类型。
• 可以存储字符串、整数、浮点数等。

典型用途：

• 缓存用户信息、令牌、配置项。
• 计数器（INCR、DECR）。

常用命令：

• SET key value
• GET key
• INCR key
• APPEND key value

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2. List（列表）

概述：

• 双端链表结构。
• 元素按插入顺序排列，支持从两端插入和读取。

典型用途：

• 消息队列（例如：任务队列）。
• 时间线/评论列表等。

常用命令：

• LPUSH key value（从左插入）
• RPUSH key value（从右插入）
• LPOP key / RPOP key（从左/右弹出）
• LRANGE key start stop（获取区间元素）

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3. Set（集合）

概述：

• 无序、不重复的字符串集合。

典型用途：

• 共同好友、标签、唯一值集合等。
• 去重功能。

常用命令：

• SADD key member
• SREM key member
• SMEMBERS key
• SINTER key1 key2（求交集）
• SUNION key1 key2（求并集）
• SDIFF key1 key2（求差集）

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4. Hash（哈希）

概述：

• 类似于 Python 的字典（map），字段-值对的集合。
• 每个 hash 是一个 key，内部可以存多个字段。

典型用途：

• 存储用户对象、商品信息等结构化数据。

常用命令：

• HSET key field value
• HGET key field
• HGETALL key
• HDEL key field

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5. Sorted Set（有序集合，ZSet）

概述：

• 每个元素关联一个分数（score），按分数自动排序。
• 元素唯一，分数可重复。

典型用途：

• 排行榜、时间排序、优先级队列。

常用命令：

• ZADD key score member
• ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
• ZREVRANGE key start stop
• ZRANK key member（获取排名）
• ZREM key member

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6. Bitmap（位图）

概述：

• 用于位级别操作的结构，基于 String 实现。

典型用途：

• 活跃用户打点、签到系统。

常用命令：

• SETBIT key offset value
• GETBIT key offset
• BITCOUNT key

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7. HyperLogLog

概述：

• 近似去重统计结构，用于估算不重复元素的数量。
• 精度约 0.81%，非常节省内存（~12KB）。

典型用途：

• UV（独立访客）、IP 去重统计。

常用命令：

• PFADD key element
• PFCOUNT key
• PFMERGE destkey key1 key2

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8. Geo（地理空间）

概述：

• 存储经纬度坐标并进行地理计算（基于 ZSet 实现）。

典型用途：

• 附近的人、地图服务、距离排序。

常用命令：

• GEOADD key longitude latitude member
• GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|mi|ft
• GEODIST key member1 member2

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9. Stream（流）

概述：

• 消息队列类型，支持消费组等复杂消费模式。

典型用途：

• 日志收集、事件流、消息系统。

常用命令：

• XADD key * field value [field2 value2 ...]
• XRANGE key start end
• XREAD [GROUP group consumer] STREAMS key ID
• XACK key group id

二、Redis快速的原因

1. Redis将数据存储在内存，有着快速的读写速度，相比传统的数据库，内存访问速度快很多。
2. Redis使用单线程模型结合了epoll这样的IO多路复用机制，避免了上下文切换和竞争，提高了并发效率。
3. Redis提供多种高效的数据结构，这些结构经过优化，能搞快速完成各种操作。
4. Redis的核心功能比数据库的核心功能更简单。

三、Redis设计为单线程，6.0版本引入多线程的原因

设计为单线程的原因：

1. Redis大部分操作是基于内存的，性能瓶颈不在于CPU。
2. 使用单线程模型，减少了线程上下文切换造成的性能开销。
3. Redis在单线程情况下，使用I/O多路复用模型，可以提高I/O利用率

6.0以后引入多线程的原因：
单线程只进行数据的读写操作，不存在线程不安全的问题；数据规模的提升，请求量提升，执行的瓶颈在于网络I/O，引用多线程可以提高I/O处理速度。