Redis五种数据类型及应用场景, 原理加图解

本文深入解析Redis的六种主要数据类型:String、Hash、List、Set、ZSet和Sorted Set,涵盖每种类型的特点、常用命令、实现方式及应用场景,为开发者提供全面的Redis使用指南。

一. 五种数据类型图解
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二. String类型

string 是 redis 最基本的类型,你可以理解成与 Memcached 一模一样的类型,一个 key 对应一个 value。value其实不仅是String,也可以是数字。string 类型是二进制安全的。意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。string 类型是 Redis 最基本的数据类型,string 类型的值最大能存储 512MB。

常用命令:get、set、incr、decr、mget等。

应用场景:String是最常用的一种数据类型,普通的key/ value 存储都可以归为此类,即可以完全实现目前 Memcached 的功能,并且效率更高。还可以享受Redis的定时持久化,操作日志及 Replication等功能。除了提供与 Memcached 一样的get、set、incr、decr 等操作外,Redis还提供了下面一些操作:

  1. 获取字符串长度
  2. 往字符串append内容
  3. 设置和获取字符串的某一段内容
  4. 设置及获取字符串的某一位(bit)
  5. 批量设置一系列字符串的内容

使用场景:常规key-value缓存应用。常规计数: 微博数, 粉丝数。

实现方式:String在redis内部存储默认就是一个字符串,被redisObject所引用,当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算,此时redisObject的encoding字段为int。

redis 127.0.0.1:6379> SET name "runoob"
"OK"
redis 127.0.0.1:6379> GET name
"runoob"

在以上实例中我们使用了 Redis 的 SET 和 GET 命令。键为 name,对应的值为 runoob。

注意:一个键最大能存储512MB。

三. hash 类型

是一个键值(key => value)对集合。Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,hash 特别适合用于存储对象。

常用命令:hget,hset,hgetall 等。

应用场景:我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景,比如我们要存储一个用户信息对象数据,包含以下信息:

用户ID为查找的key,存储的value用户对象包含姓名,年龄,生日等信息,如果用普通的key/value结构来存储,主要有以下2种存储方式:
在这里插入图片描述
第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储,这种方式的缺点是,增加了序列化/反序列化的开销,并且在需要修改其中一项信息时,需要把整个对象取回,并且修改操作需要对并发进行保护,引入CAS等复杂问题。
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第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿,用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值,虽然省去了序列化开销和并发问题,但是用户ID为重复存储,如果存在大量这样的数据,内存浪费还是非常可观的。

那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题,Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap,并提供了直接存取这个Map成员的接口,如下图:
在这里插入图片描述
也就是说,Key仍然是用户ID, value是一个Map,这个Map的key是成员的属性名,value是属性值,这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了,既不需要重复存储数据,也不会带来序列化和并发修改控制的问题,很好的解决了问题。

这里同时需要注意,Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多,那么涉及到遍历整个内部Map的操作,由于Redis单线程模型的缘故,这个遍历操作可能会比较耗时,而另其它客户端的请求完全不响应,这点需要格外注意。

使用场景:存储部分变更数据,如用户信息等。

实现方式:上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap,实际这里会有2种不同实现,这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储,而不会采用真正的HashMap结构,对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。

redis> HSET myhash field1 "Hello" field2 "World"
"OK"
redis> HGET myhash field1
"Hello"
redis> HGET myhash field2
"World"

实例中我们使用了 Redis HMSET, HGET 命令,HMSET 设置了两个 field=>value 对, HGET 获取对应 field 对应的 value。每个 hash 可以存储 232 -1 键值对(40多亿)。

四. list类型

列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边)。

常用命令:lpush(添加左边元素),rpush,lpop(移除左边第一个元素),rpop,lrange(获取列表片段,LRANGE key start stop)等。

应用场景:Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一,比如twitter的关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现。

List 就是链表,相信略有数据结构知识的人都应该能理解其结构。使用List结构,我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。List的另一个应用就是消息队列,
可以利用List的PUSH操作,将任务存在List中,然后工作线程再用POP操作将任务取出进行执行。Redis还提供了操作List中某一段的api,你可以直接查询,删除List中某一段的元素。

实现方式:Redis list的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销,Redis内部的很多实现,包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

Redis的list是每个子元素都是String类型的双向链表,可以通过push和pop操作从列表的头部或者尾部添加或者删除元素,这样List即可以作为栈,也可以作为队列。 获取越接近两端的元素速度越快,但通过索引访问时会比较慢。

使用场景:

消息队列系统:使用list可以构建队列系统,使用sorted set甚至可以构建有优先级的队列系统。比如:将Redis用作日志收集器,实际上还是一个队列,多个端点将日志信息写入Redis,然后一个worker统一将所有日志写到磁盘。

取最新N个数据的操作:记录前N个最新登陆的用户Id列表,超出的范围可以从数据库中获得。

//把当前登录人添加到链表里
ret = r.lpush("login:last_login_times", uid)
//保持链表只有N位
ret = redis.ltrim("login:last_login_times", 0, N-1)
//获得前N个最新登陆的用户Id列表
last_login_list = r.lrange("login:last_login_times", 0, N-1)

比如微博:

在Redis中我们的最新微博ID使用了常驻缓存,这是一直更新的。但是我们做了限制不能超过5000个ID,因此我们的获取ID函数会一直询问Redis。只有在start/count参数超出了这个范围的时候,才需要去访问数据库。我们的系统不会像传统方式那样“刷新”缓存,Redis实例中的信息永远是一致的。SQL数据库(或是硬盘上的其他类型数据库)只是在用户需要获取“很远”的数据时才会被触发,而主页或第一个评论页是不会麻烦到硬盘上的数据库了。

redis 127.0.0.1:6379> lpush runoob redis
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> lpush runoob mongodb
(integer) 2
redis 127.0.0.1:6379> lpush runoob rabitmq
(integer) 3
redis 127.0.0.1:6379> lrange runoob 0 10
1) "rabitmq"
2) "mongodb"
3) "redis"
redis 127.0.0.1:6379>

列表最多可存储 232 - 1 元素 (4294967295, 每个列表可存储40多亿)。

五. set类型

string类型的无序集合。集合是通过hashtable实现的,概念和数学中个的集合基本类似,可以交集,并集,差集等等,set中的元素是没有顺序的。所以添加,删除,查找的复杂度都是O(1)。

sadd 命令:添加一个 string 元素到 key 对应的 set 集合中,成功返回1,如果元素已经在集合中返回 0,如果 key 对应的 set 不存在则返回错误。

常用命令:sadd,spop,smembers,sunion 等。

应用场景:Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的。

Set 就是一个集合,集合的概念就是一堆不重复值的组合。利用Redis提供的Set数据结构,可以存储一些集合性的数据。

案例:在微博中,可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中,将其所有粉丝存在一个集合。Redis还为集合提供了求交集、并集、差集等操作,可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能,对上面的所有集合操作,你还可以使用不同的命令选择将结果返回给客户端还是存集到一个新的集合中。

实现方式: set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap,实际就是通过计算hash的方式来快速排重的,这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

使用场景:

①交集,并集,差集:(Set)

//book表存储book名称
set book:1:name    ”The Ruby Programming Language”
set book:2:name     ”Ruby on rail”
set book:3:name     ”Programming Erlang”
//tag表使用集合来存储数据,因为集合擅长求交集、并集
sadd tag:ruby 1
sadd tag:ruby 2
sadd tag:web 2
sadd tag:erlang 3
//即属于ruby又属于web的书?
inter_list = redis.sinter("tag.web", "tag:ruby") 
//即属于ruby,但不属于web的书?
inter_list = redis.sdiff("tag.ruby", "tag:web") 
//属于ruby和属于web的书的合集?
inter_list = redis.sunion("tag.ruby", "tag:web")

②获取某段时间所有数据去重值

这个使用Redis的set数据结构最合适了,只需要不断地将数据往set中扔就行了,set意为集合,所以会自动排重。

sadd key member
 redis 127.0.0.1:6379> sadd runoob redis
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> sadd runoob mongodb
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> sadd runoob rabitmq
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> sadd runoob rabitmq
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> smembers runoob
1) "redis"
2) "rabitmq"
3) "mongodb"

注意:以上实例中 rabitmq 添加了两次,但根据集合内元素的唯一性,第二次插入的元素将被忽略。集合中最大的成员数为 232 - 1(4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。

六.zset类型

和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。

zadd 命令:添加元素到集合,元素在集合中存在则更新对应score。

常用命令:zadd,zrange,zrem,zcard等

使用场景:Redis sorted set的使用场景与set类似,区别是set不是自动有序的,而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序,并且是插入有序的,即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表,那么可以选择sorted set数据结构,比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储,这样获取时就是自动按时间排好序的。和Set相比,Sorted Set关联了一个double类型权重参数score,使得集合中的元素能够按score进行有序排列,redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。比如一个存储全班同学成绩的Sorted Set,其集合value可以是同学的学号,而score就可以是其考试得分,这样在数据插入集合的时候,就已经进行了天然的排序。另外还可以用Sorted Set来做带权重的队列,比如普通消息的score为1,重要消息的score为2,然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。

实现方式:Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序,HashMap里放的是成员到score的映射,而跳跃表里存放的是所有的成员,排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率,并且在实现上比较简单。

zadd key score member

redis 127.0.0.1:6379> zadd runoob 0 redis
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> zadd runoob 0 mongodb
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> zadd runoob 0 rabitmq
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> zadd runoob 0 rabitmq
(integer) 0
redis 127.0.0.1:6379> > ZRANGEBYSCORE runoob 0 1000
1) "mongodb"
2) "rabitmq"
3) "redis"

七. 各种类型使用场景

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<think>我们正在讨论Redis的常用数据类型及其使用示例。根据引用内容,Redis支持多种数据类型,包括字符串(String)、列表(List)、哈希(Hash)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)等,此外还有Bitmap、HyperLogLog、Geospatial和Stream等高级类型。下面将逐一介绍这些数据类型及其基本使用示例。 ### 1. 字符串(String) 字符串是Redis最基本的数据类型,可以存储文本、整数或浮点数。最大能存储512MB的数据。 **常用命令:** - `SET key value`:设置键值对。 - `GET key`:获取键对应的值。 - `INCR key`:将键存储的整数值增1。 - `DECR key`:将键存储的整数值减少1。 - `APPEND key value`:将值追到现有字符串的末尾。 **使用示例:** ```bash # 设置键为"name"的值为"John" SET name "John" # 获取"name"的值 GET name # 返回 "John" # 设置计数器 SET counter 10 INCR counter # 计数器变为11 DECR counter # 计数器变回10 ``` 字符串类型适用于缓存、计数器、分布式锁等场景[^1][^3]。 ### 2. 列表(List) 列表是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。可以在列表的头部(左边)或尾部(右边)添元素。 **常用命令:** - `LPUSH key value1 [value2 ...]`:将一个或多个值插入到列表头部。 - `RPUSH key value1 [value2 ...]`:将一个或多个值插入到列表尾部。 - `LPOP key`:移除并返回列表的第一个元素。 - `RPOP key`:移除并返回列表的最后一个元素。 - `LRANGE key start stop`:返回列表中指定区间内的元素。 **使用示例:** ```bash # 在列表头部插入多个元素 LPUSH mylist "world" LPUSH mylist "hello" # 获取列表所有元素(0到-1表示全部) LRANGE mylist 0 -1 # 返回 ["hello", "world"] # 在尾部插入元素 RPUSH mylist "!" # 列表变为 ["hello", "world", "!"] ``` 列表类型适用于消息队列、最新消息排行等场景[^4]。 ### 3. 哈希(Hash) 哈希是一个键值对集合,适合存储对象。每个哈希可以存储多达 $2^{32}-1$ 个字段-值对。 **常用命令:** - `HSET key field value`:设置哈希字段的值。 - `HGET key field`:获取哈希字段的值。 - `HGETALL key`:获取哈希中所有字段和值。 - `HDEL key field1 [field2 ...]`:删除一个或多个哈希字段。 **使用示例:** ```bash # 设置用户对象 HSET user:1000 name "Alice" HSET user:1000 age 30 HSET user:1000 email "alice@example.com" # 获取单个字段 HGET user:1000 name # 返回 "Alice" # 获取所有字段和值 HGETALL user:1000 # 返回 name="Alice", age="30", email="alice@example.com" ``` 哈希类型适用于存储对象信息,如用户信息、商品信息等[^4]。 ### 4. 集合(Set) 集合是字符串的无序集合,元素唯一,不允许重复。支持交集、并集、差集等操作。 **常用命令:** - `SADD key member1 [member2 ...]`:向集合添一个或多个成员。 - `SMEMBERS key`:返回集合中的所有成员。 - `SISMEMBER key member`:判断成员是否在集合中。 - `SINTER key1 key2`:返回多个集合的交集。 **使用示例:** ```bash # 添多个成员到集合 SADD tags "redis" "database" "nosql" # 获取集合所有成员 SMEMBERS tags # 返回 ["redis", "database", "nosql"](无序) # 检查成员是否存在 SISMEMBER tags "redis" # 返回1(存在) # 求两个集合的交集 SADD tags2 "redis" "newtag" SINTER tags tags2 # 返回 ["redis"] ``` 集合类型适用于标签系统、共同好友等需要去重和集合运算的场景[^4]。 ### 5. 有序集合(Sorted Set) 有序集合类似于集合,但每个成员关联一个分数(score),用于排序。成员唯一,但分数可以重复。 **常用命令:** - `ZADD key score1 member1 [score2 member2 ...]`:向有序集合添一个或多个成员。 - `ZRANGE key start stop [WITHSCORES]`:按分数从小到大的顺序返回区间内的成员。 - `ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]`:按分数从大到小的顺序返回区间内的成员。 - `ZRANK key member`:返回成员在有序集合中的排名(从小到大)。 **使用示例:** ```bash # 添三个成员,并指定分数 ZADD leaderboard 100 "Alice" 200 "Bob" 150 "Charlie" # 按分数升序获取排名(0到-1表示全部) ZRANGE leaderboard 0 -1 WITHSCORES # 返回:1) "Alice" 2) "100" 3) "Charlie" 4) "150" 5) "Bob" 6) "200" # 获取成员的排名(从0开始) ZRANK leaderboard "Charlie" # 返回1(第二名) ``` 有序集合适用于排行榜、带权重的消息队列等场景[^4]。 ### 6. 其他高级类型 - **Bitmap(位图)**:通过字符串的位操作实现二值状态统计,如用户签到。 ```bash SETBIT sign:user:202405 1 1 # 用户在第1天签到 BITCOUNT sign:user:202405 # 统计签到天数 ``` - **HyperLogLog**:用于基数统计(去重计数),误差率约0.81%,占用内存固定。 ```bash PFADD visitors "user1" "user2" "user1" # 添元素(自动去重) PFCOUNT visitors # 返回2 ``` - **Geospatial(地理空间)**:存储地理位置坐标,支持距离计算、半径搜索等。 ```bash GEOADD cities 116.405285 39.904989 "Beijing" GEODIST cities "Beijing" "Shanghai" km # 计算北京到上海的距离 ``` - **Stream**:用于消息队列,支持多消费者组和消息回溯。 ```bash XADD mystream * field1 value1 # 添消息 XREAD COUNT 1 STREAMS mystream 0 # 读取消息 ``` ### 总结 Redis的数据结构丰富且强大,合理选择数据类型能极大提升系统性能: - 简单键值存储 → String - 对象存储 → Hash - 无序不重复集合 → Set - 有序不重复集合 → Sorted Set - 列表/队列 → List - 二值统计 → Bitmap - 去重计数 → HyperLogLog - 地理位置 → Geospatial - 消息流 → Stream 更多细节可参考:[小林coding-Redis](https://xiaolincoding.com/redis/) [^2]。 §§相关问题§§ 1. Redis 的持久化机制有哪些?各有什么优缺点? 2. Redis 如何实现分布式锁? 3. Redis 的过期策略和内存淘汰机制是怎样的?</think>### Redis 常用数据类型及使用示例 Redis 支持多种高效的数据结构,每种类型针对特定场景优化。以下是核心数据类型及其使用示例(基于 Redis CLI 命令): --- #### 1. **字符串(String)** **用途**:缓存、计数器、分布式锁 **特点**:可存储文本、整数或浮点数(最大 512MB) **常用命令**: ```bash # 设置/获取值 SET user:1 "Alice" # 存储字符串 GET user:1 # 返回 "Alice" # 自增操作(计数器) SET counter 10 INCR counter # 值变为 11 DECR counter # 值变回 10 ``` **应用场景**: - 用户会话缓存 - 商品库存计数(`INCR/DECR`) - 分布式锁(`SET lock_key 1 EX 30 NX`)[^1][^3] --- #### 2. **哈希(Hash)** **用途**:存储对象属性 **特点**:键值对集合,适合存储结构化数据 **常用命令**: ```bash # 存储用户对象 HSET user:1000 name "Bob" age 30 email "bob@example.com" HGET user:1000 name # 返回 "Bob" HGETALL user:1000 # 返回所有字段 ``` **应用场景**: - 用户信息存储(避免序列化整个对象) - 商品属性管理(如价格、库存)[^4] --- #### 3. **列表(List)** **用途**:消息队列、最新动态 **特点**:双向链表,支持头部/尾部操作 **常用命令**: ```bash # 消息队列实现 LPUSH messages "task1" # 左侧插入 RPUSH messages "task2" # 右侧插入 LPOP messages # 取出左侧第一个任务 LRANGE messages 0 -1 # 查看所有任务 ``` **应用场景**: - 最新文章列表(`LPUSH` + `LTRIM` 限制长度) - 任务队列(配合 `BRPOP` 阻塞获取)[^4] --- #### 4. **集合(Set)** **用途**:去重、交集/并集计算 **特点**:无序、元素唯一 **常用命令**: ```bash # 标签系统 SADD article:1000_tags "tech" "redis" "database" SMEMBERS article:1000_tags # 查看所有标签 # 共同关注计算 SADD user:A_follows "userB" "userC" SADD user:B_follows "userC" "userD" SINTER user:A_follows user:B_follows # 返回共同关注 ["userC"] ``` **应用场景**: - 用户标签系统 - 共同好友/兴趣推荐[^4] --- #### 5. **有序集合(Sorted Set)** **用途**:排行榜、优先级队列 **特点**:元素按分数(score)排序 **常用命令**: ```bash # 游戏排行榜 ZADD leaderboard 2500 "Alice" 1800 "Bob" 3000 "Charlie" ZREVRANGE leaderboard 0 2 WITHSCORES # 返回前三名 ZRANK leaderboard "Bob" # 返回 Bob 的排名 ``` **应用场景**: - 实时排行榜(如游戏积分) - 延迟任务调度(用时间戳作 score)[^4] --- #### 6. **高级数据类型** | 类型 | 用途 | 示例命令 | |---------------|-------------------------------|------------------------------| | **Bitmap** | 二值统计(如签到) | `SETBIT sign:2024 100 1` | | **HyperLogLog**| 海量数据去重计数(误差 <1%) | `PFADD visitors "user1"` | | **Geospatial**| 地理位置计算 | `GEOADD cities 116.40 39.90 Beijing` | | **Stream** | 消息队列(类 Kafka) | `XADD orders * product "Book"` | --- ### 数据类型选择建议 1. **简单键值** → **String** 2. **对象存储** → **Hash** 3. **队列/栈** → **List** 4. **去重集合** → **Set** 5. **排行榜** → **Sorted Set** 6. **签到统计** → **Bitmap** 7. **UV 统计** → **HyperLogLog** > 更多细节参考:[小林coding-Redis 图解](https://xiaolincoding.com/redis/) [^2]
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