Redis基本数据类型详解：底层实现与应用场景

一、Redis基本数据类型与底层结构

1. String（字符串）

• 核心特性
  可存储任意二进制数据（最大512MB），支持自增/自减操作。

• 底层结构
  简单动态字符串（SDS）：

  • 预分配空间减少内存重分配次数
  • 二进制安全（支持存储'\0'字符）
  • 记录长度字段实现O(1)复杂度获取字符串长度

• 适用场景
  ✅ 缓存系统（用户Session、页面内容）
  ✅ 计数器（文章阅读量、秒杀库存）
  ✅ 分布式锁（SETNX命令实现原子性）

---

2. Hash（哈希表）

• 核心特性
  存储字段-值映射关系，适合表示对象。

• 底层结构
  动态切换两种结构：

  • 压缩列表（ZIPLIST） ：字段数<512且字段值<64字节时使用
  • 哈希表（DICT） ：大字段时转为哈希表，链式解决哈希冲突

• 适用场景
  ✅ 用户属性存储（姓名、年龄等字段独立更新）
  ✅ 商品规格参数（不同SKU的动态属性）
  ✅ 配置信息分组管理（按模块划分字段）

---

3. List（列表）

• 核心特性
  双向可操作的有序集合，支持栈/队列模式。

• 底层结构
  快速列表（QUICKLIST）：

  • 由多个ZIPLIST节点组成的双向链表
  • 平衡内存碎片与访问效率
  • LPUSH/RPOP操作时间复杂度O(1)

• 适用场景
  ✅ 消息队列（LPUSH+BRPOP实现阻塞队列）
  ✅ 最新文章列表（LTRIM保持固定长度）
  ✅ 分页查询（LRANGE实现范围读取）

---

4. Set（集合）

• 核心特性
  无序且元素唯一，支持交并差运算。

• 底层结构
  动态切换两种结构：

  • 整数集合（INTSET） ：全整数且元素<512时使用
  • 哈希表（DICT） ：存储元素作为哈希键（Value设为NULL）

• 适用场景
  ✅ 标签系统（用户兴趣标签去重）
  ✅ 共同好友计算（SINTERSTORE求交集）
  ✅ 抽奖系统（SRANDMEMBER随机选取）

---

5. Sorted Set（有序集合）

• 核心特性
  通过Score值排序，元素唯一但Score可重复。

• 底层结构
  双结构协同工作：

  • 跳跃表（SKIPLIST） ：实现O(logN)范围查询
  • 压缩列表（ZIPLIST） ：元素数<128且值<64字节时使用
  • 哈希表辅助快速查找元素Score值

• 适用场景
  ✅ 实时排行榜（ZREVRANGE获取TOP N）
  ✅ 延迟队列（Score存执行时间戳）
  ✅ 地理位置排序（Score存储距离值）

总结：

数据类型	底层结构	写入复杂度	查询复杂度	内存效率	典型场景
String	SDS	O(1)	O(1)	中	缓存、计数器
Hash	ZIPLIST/HASHTABLE	O(1)	O(1)~O(n)	高	对象属性存储
List	QUICKLIST	O(1)	O(n)	中	消息队列、时间线
Set	INTSET/HASHTABLE	O(1)	O(1)	低	关系运算、去重
Sorted Set	SKIPLIST/ZIPLIST	O(logN)	O(logN)	低	排行榜、范围查询

底层数据结构解析：

结构名称	核心优势	典型应用
SDS	二进制安全/预分配优化	String类型实现
压缩列表	内存紧凑/CPU缓存友好	小规模Hash/List存储
哈希表	O(1)复杂度查找	大规模Hash/Set存储
跳跃表	有序数据快速范围查询	Sorted Set核心结构
快速列表	平衡内存碎片与访问效率	List类型优化实现

数据类型选型

null

---

二、高级特性扩展

1. 位图（Bitmap）

   • 使用String类型实现位操作
   • 适用场景：用户签到统计、布隆过滤器

2. HyperLogLog

   • 基数估算（误差<1%）
   • 适用场景：UV统计（10亿数据仅需12KB）

3. 流（Stream）

   • 消息持久化与消费组管理
   • 适用场景：物联网设备日志收集

使用场景总结：

高频更新数据 优先选用String/Hash  
关系运算需求 选择Set/Sorted Set  
顺序访问场景 采用List/Stream  

三、常用命令

1. String（字符串）

命令	说明	时间复杂度
SET key value [EX seconds]	设置键值对（支持过期时间）	O(1)
GET key	获取键值	O(1)
INCR key	整数值自增1	O(1)
DECR key	整数值自减1	O(1)
APPEND key value	追加字符串	O(1)
STRLEN key	获取字符串长度	O(1)
MGET key1 key2...	批量获取值	O(N)

特殊场景命令：

• SETNX key value → 实现分布式锁
• INCRBYFLOAT key 2.5 → 浮点数运算

---

2. Hash（哈希表）

命令	说明	时间复杂度
HSET key field value	设置字段值	O(1)
HGET key field	获取字段值	O(1)
HMSET key f1 v1 f2 v2	批量设置字段（已弃用，用HSET替代）	O(N)
HGETALL key	获取所有字段值	O(N)
HDEL key field1...	删除指定字段	O(N)
HINCRBY key field 1	数值字段自增	O(1)

复合操作：

• HSCAN key cursor → 安全遍历大哈希表
• HEXISTS key field → 检查字段是否存在

---

3. List（列表）

命令	说明	时间复杂度
LPUSH key value1...	左端插入元素	O(N)
RPUSH key value1...	右端插入元素	O(N)
LPOP key	左端弹出元素	O(1)
LRANGE key 0 -1	获取指定范围元素	O(N)
LTRIM key 0 100	裁剪列表保留指定区间	O(N)
BLPOP key1... timeout	阻塞式左端弹出	O(1)

高级特性：

• BRPOPLPUSH src dst timeout → 安全队列实现
• LINDEX key 5 → 随机访问（慎用，O(N)复杂度）

---

4. Set（集合）

命令	说明	时间复杂度
SADD key member1...	添加元素	O(N)
SREM key member1...	删除元素	O(N)
SMEMBERS key	获取所有元素	O(N)
SISMEMBER key member	判断元素是否存在	O(1)
SINTER key1 key2...	计算多个集合的交集	O(N*M)
SCARD key	获取元素总数	O(1)

扩展命令：

• SPOP key → 随机移除元素（抽奖场景）
• SUNIONSTORE dst key1 key2 → 存储并集结果

---

5. Sorted Set（有序集合）

命令	说明	时间复杂度
ZADD key score1 member1...	添加带分值的元素	O(logN)
ZRANGE key 0 -1 WITHSCORES	按分值升序获取元素	O(logN+M)
ZREVRANGE key 0 10	按分值降序获取TOP10元素	O(logN+M)
ZRANK key member	获取元素升序排名	O(logN)
ZCOUNT key 80 100	统计80-100分值区间的元素数量	O(logN)
ZINCRBY key 5 member	增加元素分值	O(logN)

范围查询命令：

• ZRANGEBYSCORE key 1600000000 1700000000 → 时间窗口查询
• ZREMRANGEBYRANK key 0 -11 → 删除排名后10位的元素

---

6. 特殊类型补充

Bitmaps（位图）

SETBIT login:202310 5 1 # 记录用户ID=5的登录状态
BITCOUNT login:202310 # 统计当月登录用户数
BITOP OR result key1 key2 # 位运算合并

HyperLogLog

PFADD uv:article1 user123
PFCOUNT uv:article1 # 估算独立访客数
PFMERGE total uv:article1 uv:article2

命令使用原则:

批量操作优先：使用`MSET`/`HMSET`替代多次`SET`  
危险命令规避：`KEYS *`改用`SCAN`迭代  
复杂度控制：避免在大数据集使用`SMEMBERS`，优先`SSCAN`  
管道优化：将多个命令打包发送减少网络开

7.扩展

使用RedisJSON模块直接处理JSON字段

JSON.SET user:1000 .address.city "深圳"

向量搜索

FT.CREATE idx:products SCHEMA
name TEXT
embedding VECTOR FLAT 6 DIM 768 DISTANCE_METRIC L2