Redis 常见数据类型与应用场景总结

Redis 常见数据类型与应用场景总结

1. String（字符串）

特点

• 最基本键值结构，值最大512MB
• 支持文本/二进制数据，可存储数字
• 底层结构：int/SDS（简单动态字符串）
• 编码方式：int/embstr(短字符串)/raw(长字符串)

常用命令

SET key value
GET key
INCR key
DECR key
SETNX key value
MSET key1 val1 key2 val2

应用场景

• 缓存对象（JSON格式/字段分离存储）
• 计数器（阅读量/点赞量）
• 分布式锁（SETNX + Lua脚本）
• 共享Session存储

2. List（列表）

特点

• 有序元素集合，支持双向操作
• 底层结构：quicklist（3.2+版本）
• 最大长度 2^32-1

常用命令

LPUSH/RPUSH
LPOP/RPOP
# 返回列表key中指定区间内的元素，区间以偏移量start和stop指定，从0开始
LRANGE key start stop

# 从key列表表头弹出一个元素，没有就阻塞timeout秒，如果timeout=0则一直阻塞
BLPOP key [key ...] timeout
# 从key列表表尾弹出一个元素，没有就阻塞timeout秒，如果timeout=0则一直阻塞
BRPOP key [key ...] timeout

应用场景

• 消息队列（LPUSH+BRPOP）
• 最新消息排行（LTRIM保持固定长度）
• 阻塞队列实现

局限性：不支持消费组，消息需自行实现ID

3. Hash（哈希）

特点

• 字段值映射表，适合存储对象
• 底层结构：listpack（7.0+）或哈希表

常用命令

HSET key field value
HGETALL key
HINCRBY key field increment
HDEL key field

应用场景

• 对象存储（用户信息等）
• 购物车系统（用户ID+商品ID+数量）
• 频繁修改的字段存储

4. Set（集合）

特点

• 无序唯一元素集合
• 底层结构：整数集合/哈希表
• 支持交并差运算

常用命令

SADD key member
SINTER key1 key2
SISMEMBER key member
SPOP key

应用场景

• 点赞/签到统计
• 共同关注（交集）
• 随机抽奖（SRANDMEMBER/SPOP）
• 数据去重

5. Zset（有序集合）

特点

• 带score排序的集合
• 底层结构：listpack（7.0+）或跳表
• 元素唯一，score可重复

常用命令

ZADD key score member
ZRANGE key start stop
ZREVRANK key member
ZRANGEBYSCORE

应用场景

• 排行榜（文章热度排序）
• 电话/姓名排序（ZRANGEBYLEX）
• 延迟队列（score存时间戳）

6. BitMap（位图）

特点

• 二进制位操作，极致空间利用
• 底层基于String实现

常用命令

SETBIT key offset 1
GETBIT key offset
BITCOUNT key
BITOP AND/OR/XOR

应用场景

• 用户签到统计
• 活跃用户分析
• 布隆过滤器实现

7. HyperLogLog

特点

• 基数统计（0.81%误差率）
• 固定12KB存储空间
• 支持2^64元素统计

常用命令

PFADD key element
PFCOUNT key
PFMERGE destkey sourcekey

应用场景

• 百万级UV统计
• 大规模独立IP计数
• 搜索词热度估算

8. GEO（地理位置）

特点

• 基于Sorted Set实现
• 使用GeoHash编码存储坐标
• 支持半径查询

常用命令

GEOADD key lon lat member
GEOSEARCH key FROMLONLAT lon lat radius
GEODIST key member1 member2

应用场景

• 附近的人/店铺查询
• 打车服务位置匹配
• 物流轨迹记录

9. Stream（流）

特点

• 消息队列专用类型（5.0+）
• 支持消息持久化/消费组
• 自动生成全局唯一ID

常用命令

XADD key * field value
XREADGROUP GROUP group consumer
XACK key group id

应用场景

• 消息队列（支持ACK确认）
• 事件溯源系统
• 日志收集管道

与专业MQ对比：内存限制，无磁盘持久化

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总结对比表

数据类型	特性	典型场景	版本
String	简单键值	缓存/计数器/锁	1.0
List	有序可重复	消息队列/最新列表	1.0
Hash	字段映射	对象存储/购物车	2.0
Set	无序唯一	标签/社交关系	1.0
Zset	有序唯一	排行榜/优先级队列	1.2
BitMap	位操作	二值状态统计	2.2
HyperLogLog	基数估算	大数据量UV统计	2.8
GEO	地理位置	LBS服务	3.2
Stream	消息持久化/消费组	消息队列	5.0

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使用建议

1. String：简单键值场景首选，注意大value的内存消耗
2. List：简单消息队列使用，注意消息可靠性处理
3. Hash：字段频繁修改的对象存储，避免大hash问题
4. Zset：排序场景必选，注意score设计
5. Stream：需要消费组的复杂消息队列场景
6. BitMap：二值状态统计时替代Set节省内存
7. HyperLogLog：允许误差的大数据量统计场景
8. GEO：地理位置相关服务直接使用内置API

注意：消息队列场景中，当消息量超过百万级或需要严格持久化时，建议使用专业MQ（如Kafka/RabbitMQ）