Redis九大核心数据类型

最新推荐文章于 2025-06-11 13:10:01 发布

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#redis #数据库 #缓存

一、String：最灵活的瑞士军刀

1.1 数据结构揭秘

struct SDS {
    int len;        // 已使用长度
    int free;       // 剩余空间
    char buf[];     // 字节数组
};

特性亮点：

最大支持512MB数据
支持数值自动计算
可存储二进制数据

1.2 企业级应用场景

# 分布式锁实现
SET lock_key uuid NX EX 30

# 秒杀库存扣减
DECR stock_key

二、List：消息队列的基石

2.1 双端链表结构

Syntax error in graphmermaid version 8.8.3

ERROR: [Mermaid] Parse error on line 2: ... Head --> Node1[prev|value|next] Nod -----------------------^ Expecting 'SPACE', 'GRAPH', 'DIR', 'subgraph', 'SQE', 'end', 'AMP', 'TAGEND', 'START_LINK', 'STYLE', 'LINKSTYLE', 'CLASSDEF', 'CLASS', 'CLICK', 'DOWN', 'UP', 'DEFAULT', 'NUM', 'COMMA', 'ALPHA', 'COLON', 'MINUS', 'BRKT', 'DOT', 'PCT', 'TAGSTART', 'PUNCTUATION', 'UNICODE_TEXT', 'PLUS', 'EQUALS', 'MULT', 'UNDERSCORE', got 'PIPE'

实现机制：

元素数量<512且值<64字节时使用ziplist
否则使用linkedlist

2.2 实战场景

# 最新消息列表（朋友圈）
LPUSH news:list "消息1"
LTRIM news:list 0 99

# 阻塞队列实现
BRPOP order_queue 30

三、Hash：对象存储专家

3.1 ziplist到hashtable的跃迁

| 存储条件                    | 编码类型   |
|---------------------------|-----------|
| field数量<512且值<64字节    | ziplist   |
| 任意条件不满足              | hashtable |

3.2 用户画像应用

// 存储用户信息
hset user:1001 name "张三" age 28 city "北京"

// 批量获取字段
hmget user:1001 name age

四、Set：去重利器

4.1 intset与hashtable转换

set-max-intset-entries 512
当元素全为整数且数量≤512时使用intset

4.2 社交应用案例

# 共同好友计算
SINTER user:1001:friends user:1002:friends

# 随机抽奖
SRANDMEMBER lottery 3

五、Sorted Set：有序魔法

5.1 跳跃表揭秘

Syntax error in graphmermaid version 8.8.3

ERROR: [Mermaid] Parse error on line 2: ... L5[L5: head -> 5 -------------------... -----------------------^ Expecting 'SPACE', 'GRAPH', 'DIR', 'subgraph', 'SQE', 'end', 'AMP', 'TAGEND', 'START_LINK', 'STYLE', 'LINKSTYLE', 'CLASSDEF', 'CLASS', 'CLICK', 'DOWN', 'UP', 'DEFAULT', 'NUM', 'COMMA', 'ALPHA', 'COLON', 'MINUS', 'BRKT', 'DOT', 'PCT', 'TAGSTART', 'PUNCTUATION', 'UNICODE_TEXT', 'PLUS', 'EQUALS', 'MULT', 'UNDERSCORE', got 'LINK'

5.2 实时排行榜实现

ZADD leaderboard 98 "玩家A" 95 "玩家B"
ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES

六、BitMap：海量数据处理专家

6.1 位操作魔法

# 用户签到统计
SETBIT sign:202310:user1001 5 1

# 月度活跃用户统计
BITOP OR total_actives sign:202310*

6.2 存储空间优势

用户量	传统存储	Bitmap存储
1000万	38MB	1.19MB

七、HyperLogLog：基数统计之王

7.1 误差率证明

标准误差 = 1.04/√m （m=16384时误差0.81%）

7.2 UV统计实战

PFADD uv:20231001 "user1" "user2"
PFCOUNT uv:20231001
PFMERGE uv:202310_total uv:202310*

八、GEO：地理空间索引

8.1 附近的人实现

GEOADD users:geo 116.397128 39.916527 "用户A"
GEORADIUS users:geo 116.40 39.91 5 km WITHDIST

8.2 底层数据结构

核心使用Sorted Set存储：
key = 地理位置数据
score = 经度+纬度的geohash值

九、Stream：消息队列新贵

9.1 消费者组模式

消息

Stream

ConsumerGroup

Consumer1

Consumer2

Consumer3

9.2 企业级消息队列实现

# 生产者
XADD order_stream * product_id 1001 action "create"

# 消费者组
XGROUP CREATE order_stream order_group $ MKSTREAM
XREADGROUP GROUP order_group consumer1 COUNT 1 STREAMS order_stream >

十、五大使用原则

原则	说明	反例
选择最紧凑的形式	优先ziplist、intset	用Hash存储多个独立字段
关注元素完整度	避免过度拆分	用户对象拆成多个String
控制元素数量级	注意阈值升级	Set元素超过512导致性能下降
考虑批量操作	管道机制提升性能	循环执行1000次HSET
预分配重要数据结构	初始化大对象减少扩容操作	动态添加大Hash字段

附录：数据类型选择决策树

简单键值

对象数据

有序数据

去重集合

先进先出

地理位置

消息队列

位操作

基数统计

需要存储什么数据?

String

Hash

SortedSet

Set

List

GEO

Stream

Bitmap

HyperLogLog

十一、Redis核心类型性能对比表

数据操作	String	Hash	List	Set	ZSet
插入元素	O(1)	O(1)	O(1)	O(1)	O(logN)
范围查询	-	-	O(N)	-	O(logN)
删除元素	O(1)	O(1)	O(1)	O(1)	O(logN)
内存使用效率	高	很高	中	中	低
典型应用场景	缓存、计数器	对象存储	队列	标签	排行榜