Redis 常用数据类型及应用场景

类型	描述	常用命令	典型应用场景
String	最基本的类型，二进制安全	SET / GET / INCR / APPEND	缓存对象、计数器、限流标记、Token、验证码等
Hash	类似于 Java 的 Map	HSET / HGET / HGETALL / HMSET	缓存对象属性（如用户信息、商品详情）
List	有序列表，支持两端操作	LPUSH / RPUSH / LPOP / LRANGE	消息队列、任务列表、时间线、评论流
Set	无序唯一集合	SADD / SREM / SMEMBERS / SINTER	标签系统、共同好友、抽奖去重、黑名单系统
ZSet	有序集合，元素有分数 score	ZADD / ZRANGE / ZREM / ZREVRANK	排行榜、权重排序、延迟任务、热度排行
Bitmap	位数组（0/1）操作	SETBIT / GETBIT / BITCOUNT	活跃用户统计、签到打卡、唯一用户分析
HyperLogLog	基数统计（近似去重计数）	PFADD / PFCOUNT	UV统计、活动参与人数估计
Geo	地理位置数据（经纬度）支持	GEOADD / GEODIST / GEORADIUS	附近的人、地图选点、打车/外卖业务定位
Stream	消息队列（类似 Kafka）	XADD / XREADGROUP / XACK	日志收集、异步消息流、延迟队列

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✳️ 每种数据类型的适配项目场景详解

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1️⃣ String：最常用类型

SET user:token:123 abcXYZ
GET user:token:123
INCR page:view:home

• ✅ 适合缓存单个值，比如 token、用户信息快照、秒杀库存、验证码等

• ✅ 也可以序列化整个对象为 JSON 存入（fastjson/jackson）

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2️⃣ Hash：结构化对象缓存

HMSET user:1001 name "张三" age 25
HGETALL user:1001

• ✅ 用于缓存用户、商品、订单等对象字段

• ✅ 节省空间，支持字段级别读取与更新

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3️⃣ List：有序、支持队列操作

LPUSH queue:order 1001
RPOP queue:order

• ✅ 常用于消息队列、任务队列、聊天记录

• ✅ 左进右出：先进先出；支持分页读取（LRANGE）

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4️⃣ Set：无序唯一集合

SADD tag:article:123 java redis
SISMEMBER tag:article:123 java

• ✅ 标签系统、共同好友、黑名单、点赞用户集合

• ✅ 支持集合操作：交集、并集、差集

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5️⃣ ZSet：有序集合，按分数排序

ZADD rank:score 100 user1
ZADD rank:score 200 user2
ZRANGE rank:score 0 1

• ✅ 实现排行榜、热度值、评论排序、任务延时调度（分数=时间戳）

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6️⃣ Bitmap：位图结构，节省空间

SETBIT signin:20240619 12345 1
GETBIT signin:20240619 12345
BITCOUNT signin:20240619

• ✅ 活跃用户、每日签到、布尔状态标识（0/1）

• ✅ 能高效存储亿级用户维度的数据

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7️⃣ HyperLogLog：近似去重计数

PFADD uv:20240619 user1 user2 user3
PFCOUNT uv:20240619

• ✅ 大量唯一元素去重统计，误差 <1%

• ✅ 适合 UV/活跃用户去重统计，内存占用极低（12KB）

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8️⃣ Geo：地理位置服务

GEOADD shop:geo 116.40 39.90 shop_beijing
GEORADIUS shop:geo 116.40 39.90 10 km

• ✅ 附近的人/店，LBS场景

• ✅ 可查询距离、范围、排序

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9️⃣ Stream：消息队列型数据结构

XADD log:order * orderId 123 status CREATED
XREADGROUP GROUP g1 c1 STREAMS log:order >

• ✅ 类似 Kafka，支持持久化、ACK、消费者组

• ✅ 适用于日志系统、消息流、下单异步处理

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✅ 总结表：你可以在面试时引用 👇

类型	关键特性	高频应用场景
String	最简单、灵活	缓存、计数、限流、验证码、配置
Hash	多字段对象缓存	用户信息、商品详情、配置项缓存
List	有序、可作队列	消息队列、聊天记录、订单列表
Set	无序唯一集合	标签系统、点赞、去重、黑名单
ZSet	有序+权重	排行榜、热度榜、延迟任务
Bitmap	位操作、布尔值	签到、活跃用户、权限位图
HyperLogLog	基数估算	UV 去重、访问人数统计
Geo	经纬度存储查询	附近的人、附近店、地图服务
Stream	消息流/队列	日志收集、异步处理、事件驱动

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🧠 面试答法推荐：

Redis 提供了丰富的数据结构：

• 最常用的是 String，支持计数、缓存、状态标记；

• Hash 可以结构化存储用户或商品数据；

• List/Set/ZSet 对应队列、集合、排行榜场景；

• Bitmap 和 HyperLogLog 是高性能空间压缩结构，用于活跃统计；

• Stream 则适用于复杂的消息队列处理；
  实际开发中我们会根据业务场景选用最合适的数据结构，以减少内存占用和提高读写效率。