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快速掌握【Redis】Set：从基础命令到内部编码

news 2025/10/15 14:21:11

目录

1.前言

插播一条消息~

2.1概念：Redis Set是什么？

2.2常见set七大命令

2.2.1sadd

2.2.2smembers

2.2.3sismember

2.2.4scard

2.2.5spop

2.2.6smove

2.2.7srem

2.3集合间操作：交集、并集、差集

2.3.1sinter（交集）

2.3.2sinterstore

2.3.3sunion（并集）

2.3.4sunionstore

2.3.5sdiff（差集）

2.3.6sdiffstore

2.4内部编码：intset和hashtable

2.5使用场景：从理论到实战

2.5.1标签系统：给内容“贴标签”

2.5.2计算共同好友：社交场景的“刚需”

3.小结

1.前言

哈喽大家好呀~。今天咱们来聊聊Redis中一个非常实用的数据结构——Set。如果你在开发中遇到过“需要存储不重复元素”“快速判断元素是否存在”“计算两个集合的交集”这类需求，那Redis Set绝对是你的不二之选。它就像一个“无序且不重复的口袋”，不仅能高效去重，还支持丰富的集合间操作，在社交、标签、推荐系统等场景中出镜率极高。话不多说，咱们直接开干！

插播一条消息~

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2.1概念：Set是什么？

Redis Set（集合）是一个无序、元素唯一的字符串集合。它的核心特性可以用两个词概括：

  • 无序性：元素没有固定顺序，不能通过索引访问（这点和Java的HashSet类似）；
  • 唯一性：集合中不会有重复元素，重复添加相同元素只会保留一个（相当于自带去重功能）。

和Redis其他数据结构的对比

为了让大家更清晰地理解Set的定位，咱们拿它和Redis的另外两个常用结构做个对比：

数据结构有序性元素唯一性典型场景
List有序（按插入顺序）可重复消息队列、最新列表
Set无序唯一去重、标签、共同好友
Sorted Set有序（按分数排序）唯一排行榜、带权重的集合

简单说，如果你需要“不重复”但不关心顺序，选Set；需要排序选Sorted Set；需要重复元素或顺序存储选List。

2.2常见set七大命令

Redis为Set提供了一系列直观易用的命令，咱们逐个拆解，每个命令都配上Redis CLI示例和Java代码（Jedis版），确保大家看完就能上手。

2.2.1sadd

作用：向集合中添加一个或多个元素，返回成功添加的元素个数（已存在的元素会被忽略）。

语法：sadd key member [member ...]

示例：

Redis CLI：

# 向set:fruits集合添加元素"apple"、"banana"、"orange"
127.0.0.1:6379> sadd set:fruits apple banana orange
(integer) 3  # 3个新元素添加成功# 再次添加"apple"（已存在）和"grape"（新元素）
127.0.0.1:6379> sadd set:fruits apple grape
(integer) 1  # 只有"grape"是新元素，返回1

注意：如果集合不存在，sadd会自动创建集合并添加元素。

2.2.2smembers

作用：返回集合中的所有元素（无序）。

语法：smembers key

示例：

Redis CLI：

# 查看set:fruits的所有元素
127.0.0.1:6379> smembers set:fruits
1) "banana"
2) "apple"
3) "orange"
4) "grape"  # 注意：输出顺序可能和添加顺序不同（无序性）

注意：如果集合元素很多（比如百万级），smembers会一次性返回所有元素，可能阻塞Redis，建议用sscan分批遍历（后面场景部分会提到）。

2.2.3sismember

作用：判断元素是否是集合的成员，返回1（存在）或0（不存在）。

语法：sismember key member

示例：

Redis CLI：

# 判断"apple"是否在集合中
127.0.0.1:6379> sismember set:fruits apple
(integer) 1  # 存在# 判断"watermelon"是否在集合中
127.0.0.1:6379> sismember set:fruits watermelon
(integer) 0  # 不存在

使用场景：快速判断用户是否点赞、是否关注某个话题等（O(1)时间复杂度，非常高效）。

2.2.4scard

作用：返回集合中的元素个数（ cardinality，基数）。

语法：scard key

示例：

Redis CLI：

# 获取set:fruits的元素个数
127.0.0.1:6379> scard set:fruits
(integer) 4  # 集合中有4个元素

2.2.5spop

作用：随机移除并返回集合中的一个元素（如果指定count参数，可返回多个）。

语法：spop key [count]

示例：

Redis CLI：

# 随机移除一个元素
127.0.0.1:6379> spop set:fruits
"orange"  # 随机返回"orange"，此时集合中已无"orange"# 随机移除2个元素
127.0.0.1:6379> spop set:fruits 2
1) "banana"
2) "grape"  # 此时集合中只剩"apple"

使用场景：随机抽奖（从用户集合中随机选N个中奖者）、随机推荐（从内容集合中随机返回N条内容）。

2.2.6smove

作用：将元素从一个集合移动到另一个集合（原子操作，要么成功要么失败）。

语法：smove source destination member

示例：

Redis CLI：

# 创建目标集合set:basket
127.0.0.1:6379> sadd set:basket pear
(integer) 1# 将set:fruits中的"apple"移动到set:basket
127.0.0.1:6379> smove set:fruits set:basket apple
(integer) 1  # 移动成功# 查看原集合（已无"apple"）
127.0.0.1:6379> smembers set:fruits
(empty list or set)# 查看目标集合（新增"apple"）
127.0.0.1:6379> smembers set:basket
1) "pear"
2) "apple"

注意：如果源集合中没有该元素，或目标集合中已存在，返回0（移动失败）。

2.2.7srem

作用：移除集合中的一个或多个元素，返回成功移除的元素个数（不存在的元素忽略）。

语法：srem key member [member ...]

示例：

Redis CLI：

# 从set:basket中移除"pear"和"apple"
127.0.0.1:6379> srem set:basket pear apple
(integer) 2  # 移除2个元素# 移除不存在的元素
127.0.0.1:6379> srem set:basket watermelon
(integer) 0  # 移除失败

2.3集合间操作：交集、并集、差集

Redis Set最强大的功能之一，就是支持多个集合间的交集、并集、差集操作。这些操作在社交（共同好友）、推荐（相似用户）等场景中非常实用。咱们用“好友关系”举例，直观理解这三种操作：

  • 交集（sinter）：A和B共同拥有的好友（你的好友且是我的好友）；
  • 并集（sunion）：A和B的所有好友（你的好友或我的好友，去重）；
  • 差集（sdiff）：A有但B没有的好友（你的好友中不是我的好友）。

2.3.1sinter（交集）

作用：返回多个集合的交集元素（同时存在于所有集合中的元素）。

语法：sinter key [key ...]

示例：

假设：

  • user:1:friends（用户1的好友）：{2, 3, 4}
  • user:2:friends（用户2的好友）：{1, 3, 5}

交集就是共同好友：{3}

Redis CLI：

# 添加用户1的好友
127.0.0.1:6379> sadd user:1:friends 2 3 4
(integer) 3# 添加用户2的好友
127.0.0.1:6379> sadd user:2:friends 1 3 5
(integer) 3# 计算共同好友（交集）
127.0.0.1:6379> sinter user:1:friends user:2:friends
1) "3"  # 共同好友是3

2.3.2sinterstore

作用：计算多个集合的交集，并将结果存储到新集合中（不会改变原集合）。

语法：sinterstore destination key [key ...]

示例：

Redis CLI：

# 将user:1和user:2的共同好友存储到user:1:2:common_friends
127.0.0.1:6379> sinterstore user:1:2:common_friends user:1:friends user:2:friends
(integer) 1  # 交集元素个数为1# 查看存储结果
127.0.0.1:6379> smembers user:1:2:common_friends
1) "3"

2.3.3sunion（并集）

作用：返回多个集合的并集元素（存在于任意一个集合中的元素，去重）。

语法：sunion key [key ...]

示例：

用上面的用户好友数据，user:1和user:2的并集好友是{1, 2, 3, 4, 5}

Redis CLI：

127.0.0.1:6379> sunion user:1:friends user:2:friends
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "4"
5) "5"  # 所有好友去重合并

2.3.4sunionstore

作用：计算多个集合的并集，并将结果存储到新集合中。

语法：sunionstore destination key [key ...]

示例：

Redis CLI：

# 存储并集结果到user:1:2:all_friends
127.0.0.1:6379> sunionstore user:1:2:all_friends user:1:friends user:2:friends
(integer) 5  # 并集元素个数为5# 查看结果
127.0.0.1:6379> smembers user:1:2:all_friends
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "4"
5) "5"

2.3.5sdiff（差集）

作用：返回第一个集合与其他集合的差集（存在于第一个集合，但不存在于其他集合的元素）。

语法：sdiff key [key ...]

示例：

用上面的用户好友数据，user:1的好友中不是user:2好友的是{2, 4}

Redis CLI：

127.0.0.1:6379> sdiff user:1:friends user:2:friends
1) "2"
2) "4"  # user:1有但user:2没有的好友

2.3.6sdiffstore

作用：计算差集并存储到新集合中。

语法：sdiffstore destination key [key ...]

示例：

Redis CLI：

# 存储差集结果到user:1:2:diff_friends
127.0.0.1:6379> sdiffstore user:1:2:diff_friends user:1:friends user:2:friends
(integer) 2  # 差集元素个数为2# 查看结果
127.0.0.1:6379> smembers user:1:2:diff_friends
1) "2"
2) "4"

2.4内部编码：intset和hashtable

Redis Set的内部实现有两种编码方式，会根据集合元素的特点自动切换，目的是优化内存占用和性能。

两种编码的对比

编码方式适用场景优点缺点
intset（整数集合）1. 所有元素都是整数（int64范围内）

2. 元素个数≤set-max-intset-entries（默认512）		1. 内存占用极低（连续内存存储，无哈希表开销）

2. 查找、添加、删除效率高（二分查找，时间复杂度O(log n)）		1. 只支持整数元素

2. 元素超过512个或添加非整数元素时，会自动转为hashtable
hashtable（哈希表）1. 存在非整数元素

2. 元素个数>512个		1. 支持任意字符串元素

2. 不受元素个数限制（只要内存够）		1. 内存占用高（哈希表有指针、哈希冲突等开销）

2. 查找效率O(1)但常数时间比intset大

编码转换示例

# 1. 添加整数元素，个数≤512 → intset编码
127.0.0.1:6379> sadd set:int 1 2 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding set:int
"intset"  # 当前编码是intset# 2. 添加非整数元素 → 转为hashtable
127.0.0.1:6379> sadd set:int "a"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> object encoding set:int
"hashtable"  # 编码已切换# 3. 重新创建集合，添加513个整数 → 转为hashtable
127.0.0.1:6379> del set:bigint
(integer) 1
127.0.0.1:6379> eval "for i=1,513 do redis.call('sadd', KEYS[1], i) end" 1 set:bigint
(nil)
127.0.0.1:6379> object encoding set:bigint
"hashtable"  # 元素个数>512，编码为hashtable

注意：编码转换是单向的（intset→hashtable），一旦转为hashtable，即使删除元素让个数≤512或全是整数，也不会转回intset。

2.5使用场景：从理论到实战

Redis Set的特性（无序、唯一、集合操作）使其在很多场景中大放异彩，咱们结合代码和架构聊聊最常用的两个场景。

2.5.1标签系统：给内容“贴标签”

场景描述：一篇文章、一个商品可能有多个标签（如“Java”“Redis”“后端”），用户可以通过标签快速筛选内容。用Set存储标签的优势：

  • 天然去重（同一内容不会重复打同一个标签）；
  • 支持“标签A且标签B”（交集）、“标签A或标签B”（并集）的内容筛选。

实现方案：

  1. 存储内容与标签的映射：

    • tag:content:{contentId} → 存储内容contentId的所有标签（Set）；
    • tag:{tagName}:contents → 存储标签tagName对应的所有内容ID（Set）。
  2. 添加标签：
    发布一篇文章（ID=1001），标签为“Java”“Redis”“后端”： 
    String contentId = "1001";
String[] tags = {"Java", "Redis", "后端"};// 1. 内容→标签（记录这篇文章有哪些标签）
jedis.sadd("tag:content:" + contentId, tags);// 2. 标签→内容（记录每个标签下有哪些文章）
for (String tag : tags) {jedis.sadd("tag:" + tag + ":contents", contentId);
}

  3. 筛选内容：

    • 筛选“Java且Redis”的文章（交集）： 
      Set<String> contentIds = jedis.sinter("tag:Java:contents", "tag:Redis:contents");
System.out.println("同时包含Java和Redis的文章：" + contentIds);
    • 筛选“Java或后端”的文章（并集）： 
      Set<String> contentIds = jedis.sunion("tag:Java:contents", "tag:后端:contents");

  4. 注意事项：

    • 如果标签下的内容很多（如百万级），sinter/sunion可能耗时，建议用SINTERSTORE将结果缓存到新集合，定期更新；
    • 遍历标签下的内容时，用sscan代替smembers（避免阻塞Redis）： 
      // 用sscan分批获取标签下的内容ID（每次10个）
ScanParams params = new ScanParams().count(10);
String cursor = "0";
do {ScanResult<String> result = jedis.sscan("tag:Java:contents", cursor, params);List<String> ids = result.getResult();System.out.println("分批获取的内容ID：" + ids);cursor = result.getStringCursor();
} while (!cursor.equals("0"));

2.5.2计算共同好友：社交场景的“刚需”

场景描述：社交APP中“共同好友”功能（如微信的“共同好友”、微博的“你可能认识的人”），本质就是计算两个用户好友集合的交集。

实现方案：

  1. 存储用户好友关系：
    user:{userId}:friends → 存储用户userId的所有好友ID（Set）。
  2. 计算共同好友：
    直接用sinter命令计算两个用户好友集合的交集。

UML时序图（共同好友计算流程）：

优化点：

  • 缓存交集结果：如果两个用户经常互查共同好友，用sinterstore将结果缓存到user:{A}:{B}:common_friends，定期更新（如每天凌晨）；
  • 处理大数据量：如果用户好友数很多（如明星账号千万级好友），直接sinter会很慢，可采用“分桶存储”（将好友ID哈希到多个小集合，分别计算交集再合并）。

3.小结

Redis Set是一个无序、唯一的字符串集合，核心优势在于：

  1. 高效去重：天然支持元素唯一性，添加重复元素自动忽略；
  2. 快速判断：sismember命令O(1)时间复杂度判断元素是否存在；
  3. 强大的集合操作：支持交集、并集、差集，轻松实现共同好友、标签筛选等场景；
  4. 内存优化：根据元素特点自动切换intset/hashtable编码，平衡性能和内存占用。

使用建议：

  • 存储小数据量集合（≤512个整数）时，利用intset编码节省内存；
  • 避免用smembers遍历大数据量集合，改用sscan分批获取；
  • 集合间操作（如sinter）结果可缓存，减少重复计算；
  • 随机推荐、抽奖场景优先用spop或srandmember（随机返回元素但不移除）。

希望本文能帮大家搞懂Redis Set的用法和原理，实际开发中多结合场景选择合适的命令，让Redis成为你的性能利器！如果有疑问或补充，欢迎在评论区留言~

http://www.dtcms.com/a/483865.html

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