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Redis 常见的数据类型包括 5 种基础类型（String、Hash、List、Set、Zset）和 3 种特殊类型（HyperLogLog、Bitmap、Geospatial）。以下是详细说明：

一、5 种基础数据类型

1. 字符串（String）

• 特点：
  • 二进制安全，可存储任意格式数据（如文本、JSON、图片二进制流）。
  • 支持原子性操作（如 INCR/DECR 计数器）。
  • 最大容量为 512MB。
• 应用场景：
  • 缓存简单键值对（如用户 Token、配置信息）。
  • 分布式锁（通过 SETNX 命令）。
  • 限流计数器（如接口请求次数限制）。

2. 哈希（Hash）

• 特点：
  • 键值对集合，适合存储对象（如用户信息、商品属性）。
  • 字段可独立操作（如修改 HSET user:1 name "Alice" 中的 name 字段）。
  • 内存优化：少量字段用压缩列表（ZipList），大量字段转哈希表。
• 应用场景：
  • 存储结构化数据（如用户年龄、昵称）。
  • 对象级更新（避免全量序列化开销）。

3. 列表（List）

• 特点：
  • 有序字符串集合，支持两端快速插入/删除（LPUSH/RPUSH、LPOP/RPOP）。
  • 底层实现：双向链表（Redis 3.2 前）或快速列表（QuickList，结合链表和压缩列表）。
• 应用场景：
  • 消息队列（生产者-消费者模型）。
  • 最新动态列表（如社交媒体时间线）。
  • 分页查询（通过 LRANGE 获取子集）。

4. 集合（Set）

• 特点：
  • 无序唯一字符串集合，支持交集、并集、差集操作（如 SINTER/SUNION）。
  • 底层实现：哈希表（确保唯一性）。
• 应用场景：
  • 标签系统（如用户兴趣标签去重）。
  • 社交关系（如共同好友计算）。
  • 抽奖系统（随机选取不重复用户）。

5. 有序集合（Zset/Sorted Set）

• 特点：
  • 唯一字符串集合，每个元素关联一个分数（Score），按分数排序。
  • 支持范围查询（如 ZRANGEBYSCORE 获取排名区间）。
  • 底层实现：跳表（SkipList）或压缩列表。
• 应用场景：
  • 排行榜（如游戏积分、直播打赏）。
  • 延迟队列（按执行时间排序任务）。
  • 地理位置范围查询（结合 GEO 类型）。

二、3 种特殊数据类型

1. HyperLogLog

• 特点：
  • 概率性数据结构，用于近似计算唯一元素数量（如 UV 统计）。
  • 内存占用极低（12KB 可统计 2^64 个唯一值）。
• 应用场景：
  • 大规模去重统计（如日活用户数）。

2. Bitmap（位图）

• 特点：
  • 基于字符串的位操作，支持设置/获取位（SETBIT/GETBIT）。
  • 适合海量布尔值存储（如用户签到状态）。
• 应用场景：
  • 用户行为统计（如连续签到天数）。
  • 权限位掩码（如角色权限控制）。

3. Geospatial（地理空间）

• 特点：
  • 存储地理坐标（经纬度），支持附近位置查询（如 GEORADIUS）。
  • 底层实现：有序集合（按距离排序）。
• 应用场景：
  • LBS 服务（如附近商家、路径规划）。

三、其他数据类型

• Stream（流）：Redis 5.0 引入，支持消息队列和消费者组功能，弥补 List 在消息可靠性上的不足。

总结

Redis 通过丰富的数据类型，覆盖了从简单缓存到复杂结构化数据的多样化需求。合理选择数据类型可显著提升性能并简化开发逻辑。例如：

• 简单缓存选 String；
• 对象存储选 Hash；
• 唯一值集合选 Set；
• 排序场景选 Zset；
• 大规模去重统计选 HyperLogLog。

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