从零起步学习Redis || 第二章：Redis中数据类型的深层剖析讲解（下）

前言：

昨天讲解了Redis中String和List的数据类型的相关知识，今天我们来讲解一下剩余的几种常用数据类型：Hash，Set，Zset

一、 Hash （哈希）

底层实现：

在底层，Redis 对 Hash 的实现有两种方式，取决于 元素数量和 field/value 的长度：

1. ziplist（压缩列表，Redis 3.2 以后是 listpack）

• 当 Hash 中的 键值对数量较少 且 field 和 value 都比较短 时，Redis 会使用 压缩列表 来存储。

• 压缩列表是一块 连续的内存区域，内部紧凑存放 field 和 value。

• 优点：

  • 内存占用少，存储紧凑，适合小数据量。

• 缺点：

  • 随着元素增多，插入、查找的性能会下降，因为需要线性扫描。

默认条件：

• hash-max-ziplist-entries（默认 512）—— 最大 entry 数量

• hash-max-ziplist-value（默认 64 字节）—— 单个 value 最大长度
  超过阈值会转成 hashtable。

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2. hashtable（哈希表）

• 当 Hash 中的 元素很多 或 field/value 较大 时，会自动转为 哈希表 存储。

• 本质上是一个 字典（dict），底层采用 哈希表 + 链地址法 实现冲突解决。

• 优点：

  • 查找、插入、删除的时间复杂度接近 O(1)。

• 缺点：

  • 内存占用相对更多。

表格对比讲解：

特性	ziplist / listpack（压缩列表）	hashtable（哈希表）
存储方式	一块连续内存，按顺序紧凑存储 field 和 value	数组 + 哈希函数映射，冲突用链表（或 rehash 时双表）
内存占用	紧凑，节省内存	额外指针和哈希桶，内存开销大
查找效率	需要遍历，时间复杂度 O(N)	哈希查找，平均 O(1)
适用场景	元素个数少（≤512，默认）且 field/value 较小（≤64 字节）	元素多或 field/value 较大
优点	占用少、缓存友好	查找快、插入删除性能高
缺点	查找效率低，数据一多性能下降	内存浪费多，rehash 时开销较大
应用举例	小对象存储，如用户配置	大对象存储，如用户信息、购物车数据

Hash 在项目中的应用场景：

Redis 的 Hash 特别适合存储对象，比如用户信息、配置、统计数据等。以下给几个常见应用场景：

1. 缓存对象数据（替代 JSON 存储）

例如存储用户信息：

HSET user:1001 name "Tom" age "18" gender "male" 
HGET user:1001 name # -> "Tom" 
HGETALL user:1001 # -> 获取整个对象

优点：

• 可以只更新某个字段，不需要整个 JSON 覆盖。

• 内存占用比 JSON/string 更小。

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2. 存储计数器或统计信息

适合保存 多维度的计数：

HINCRBY article:1001:stats views 1
HINCRBY article:1001:stats likes 1
HGETALL article:1001:stats
# -> {views: 101, likes: 20}

适用场景：文章浏览量、点赞数、商品销量。

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3. 存储配置或元数据

例如系统配置：

HSET system:config site_name "MySite" theme "dark" max_users "1000"

• 修改配置只需要改某个字段，不影响其他部分。

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4. Session/Token 存储

存储用户会话信息：

HSET session:token123 user_id 1001 expire_at 1690000000

便于快速读取和更新。

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5. 电商购物车

用户购物车：

HSET cart:1001 product:2001 2   # 商品2001数量为2
HSET cart:1001 product:2002 1
HGETALL cart:1001
# -> {product:2001: 2, product:2002: 1}

• 高效支持单个商品增删改。

二、 Set 

Redis 的 Set 是一个 无序、去重的集合，支持集合运算（交集、并集、差集）。

底层实现：

1. intset（整数集合）

• 当 Set 里的元素：

  • 全部是整数

  • 且数量较少（默认 ≤ 512）

• Redis 会用 intset 来存储。

• intset 本质是一个紧凑的数组，内部元素有序存放，不允许重复。

• 优点：

  • 节省内存（紧凑存储，类似 ziplist）

  • 查找时可以用二分搜索 O(log N)

• 缺点：

  • 只支持整数

  • 超过数量阈值或混合非整数时会自动转为 hashtable

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2. hashtable（字典）

• 当集合中：

  • 元素是字符串（非整数）

  • 或者数量超过 set-max-intset-entries（默认 512）

• Redis 会用 哈希表 存储，每个元素作为 key，value 为空。

• 优点：

  • 查找、插入、删除的平均复杂度 O(1)

  • 支持任意字符串

• 缺点：

  • 相比 intset 占用更多内存

Set 在项目中的应用场景

Redis Set 因为具备 去重、无序、集合运算 的特性，在实际开发中非常有用。

1. 用户标签、兴趣、喜好

SADD user:1001:tags "sports" "music" "travel"
SADD user:1002:tags "music" "tech"
SINTER user:1001:tags user:1002:tags   # -> 共同兴趣

• 应用：推荐系统、兴趣匹配。

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2. 去重功能

比如存储唯一的访问 IP：

SADD ip:today "192.168.1.1"
SADD ip:today "192.168.1.2"
SCARD ip:today   # -> 今日独立 IP 数

• 应用：统计 UV（Unique Visitor）

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3. 关注/粉丝关系（社交应用）

SADD user:1001:follow 1002 1003 1004   # 用户1001关注的人
SADD user:1002:fans 1001               # 用户1002的粉丝

• 可以快速求交集：共同好友

• 可以计算差集：推荐可能认识的人

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4. 黑名单/白名单

SADD blacklist 1001 1002
SISMEMBER blacklist 1003   # -> 0 (不在黑名单)

• 应用：权限控制、封禁用户

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5. 抽奖/随机推荐

SADD lottery 101 102 103 104
SRANDMEMBER lottery 1   # 随机抽一个
SPOP lottery            # 抽出并移除

• 应用：抽奖系统、随机内容推荐

三、 Zset 

底层实现：

Zset 底层主要有两种结构，和 Hash/Set 类似，也是 双结构实现：

1. ziplist（压缩列表，Redis 3.2 后改为 listpack）

• 当元素个数较少，且 member/score 较小时使用。

• 元素以 score + member 紧凑存储，按 score 顺序排列。

• 优点：节省内存。

• 缺点：查询复杂度 O(N)，不适合大数据量。

触发条件（默认配置）：

• zset-max-ziplist-entries ≤ 128

• zset-max-ziplist-value ≤ 64 字节​​​​​​​

超过阈值时会自动转为 skiplist。

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2.skiplist（跳表）+ dict

当数据量较大或元素较复杂时，Redis 使用 双结构：

• 哈希表（dict）：存储 member → score 映射，支持 O(1) 查找。

• 跳表（skiplist）：按照 score 排序存储，支持范围查询和有序遍历。

Zset 在项目中的应用场景

Zset 的最大特点就是 有序性，在项目中常用于需要排序的数据。

1. 排行榜（经典场景）

ZADD rank 100 user1
ZADD rank 200 user2
ZADD rank 150 user3
ZREVRANGE rank 0 2 WITHSCORES  # 前三名

• 应用：游戏排行榜、积分榜、热门内容排名。

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2. 延时队列 / 定时任务

利用 score 存储任务执行时间戳：

ZADD delay_queue 1690000000 "task1"
ZADD delay_queue 1690000050 "task2"
ZRANGEBYSCORE delay_queue 0 1690000000   # 取到期任务

• 应用：定时发送消息、延迟执行任务。

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3. 消息队列（按优先级）

利用 score 存储任务优先级：

ZADD queue 1 "task_low"
ZADD queue 10 "task_high"
ZPOPMIN queue   # 取优先级最高的任务

• 应用：异步任务调度。

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4. 时间序列数据（日志/点击流）

利用 score 存储时间戳，member 存储事件 ID：

ZADD click_log 1690000001 "click1"
ZADD click_log 1690000002 "click2"
ZRANGEBYSCORE click_log 1690000000 1690000100

• 应用：网站访问日志、用户行为数据。

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5. 推荐系统

存储物品权重：

ZADD recommend 0.95 "item1"
ZADD recommend 0.87 "item2"
ZREVRANGE recommend 0 9

• 应用：推荐 top10 商品/内容。

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6. 去重 + 排序

例如“最近登录的用户”：

ZADD recent_login 1690001000 "user1"
ZADD recent_login 1690002000 "user2"
ZREVRANGE recent_login 0 9

• 应用：最近活跃用户列表。

补充跳表（skiplist）内容：

例子：有序集合存储一些数字

假设我们要往跳表里存 10, 20, 30, 40，节点高度是随机生成的。最终跳表大概长这样（简化表示）：

Level 2:   Head → 10 → 30
Level 1:   Head → 10 → 20 → 30 → 40
Level 0:   Head → 10 → 20 → 30 → 40

1. 查找（Search）

目标：查找 30

• 从最高层（Level 2）开始：Head → 10 → 30，找到目标。

• 如果查找 25：

  • Level 2: Head → 10，下一步是 30 > 25，不能走 → 下到 Level 1

  • Level 1: 从 10 → 20，下一步是 30 > 25，不能走 → 下到 Level 0

  • Level 0: 从 20 → 30，发现 30 > 25，停止 → 说明 25 不存在。

思路：先快跳，再精细走。

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2. 插入（Insert）

目标：插入 25

1. 先“查找”25，记录每层最后一个小于 25 的节点（我们叫它 update[] 数组）。

   • Level 2: 10

   • Level 1: 20

   • Level 0: 20

2. 随机生成新节点高度，比如高度=2（Level 0 和 Level 1）。

3. 若随机高度为 k，则新节点会出现在 第 0 层到第 k-1 层（共 k 个层级）

4. 更新指针：

   • 在 Level 0 和 Level 1，把 20.forward 改指向 25，25.forward 指向原来的下一个节点。

结果：25 被插入到合适位置。

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3. 删除（Delete）

目标：删除 20

1. 查找 20，同时记录每层前驱节点（update[]）。

   • Level 2: 前驱=10（20 不在这一层）

   • Level 1: 前驱=10

   • Level 0: 前驱=10

2. 更新指针：

   • 把前驱的 forward 改为跳过 20，直接指向 30。

3. 如果某一层删完后该层空了，就降低跳表的最大层数。

结果：20 被移除，跳表结构依然有序。

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总结规律

• 查找：从上层往下逐层跳，找到或确定不存在。

• 插入：查找时顺便记录前驱 → 随机高度 → 修改前驱指针。

• 删除：查找时顺便记录前驱 → 修改前驱指针跳过目标。

总结：

至此，Redis中常见的几种数据类型的底层实现就已完成讲解，后续会补充bitmap的底层实现，

最后，感谢大家的支持，学习过程中有任何问题都可以在评论区提出，我会及时为大家解答，谢谢大家！