Redis 数据结构详解
1. 字符串（String）
特点
- 最基本的数据类型，可存储 文本、二进制数据（如图片）或 数值。
- 最大容量：512MB。
底层实现
- 动态字符串（SDS, Simple Dynamic String）：
- 预分配冗余空间（减少内存频繁分配）。
- 二进制安全（可存储任意数据，包括
\0）。
常用命令
SET key value # 设置值
GET key # 获取值
INCR key # 数值+1
APPEND key "new" # 追加字符串
STRLEN key # 获取长度
应用场景
- 缓存用户会话（Session）、计数器（如文章阅读量）、分布式锁。
2. 列表（List）
特点
- 有序的元素集合，支持双向操作（头尾插入/删除）。
- 元素可重复。
底层实现
- 快速列表（QuickList，Redis 3.2+）：
- 由多个 压缩列表（ZipList） 节点组成的双向链表。
- 平衡内存效率和操作速度。
常用命令
LPUSH key value1 # 头部插入
RPOP key # 尾部删除
LRANGE key 0 -1 # 获取所有元素
LINDEX key 0 # 获取第一个元素
LLEN key # 获取长度
应用场景
- 消息队列（生产者-消费者模型）、最新消息排行（如微博时间线）。
3. 哈希（Hash）
特点
- 键值对集合，适合存储 对象（如用户信息）。
- 可单独操作字段，无需读取整个哈希。
底层实现
- ZipList（元素少时） 或 HashTable（元素多时）：
- 默认使用
ZipList（内存紧凑），当元素数量或大小超过阈值时转为HashTable。
- 默认使用
常用命令
HSET user:1 name "John" # 设置字段
HGET user:1 name # 获取字段
HGETALL user:1 # 获取所有字段
HDEL user:1 age # 删除字段
应用场景
- 存储对象（用户信息、商品详情）、聚合统计（如用户标签）。
4. 集合（Set）
特点
- 无序、唯一的元素集合。
- 支持交集、并集、差集运算。
底层实现
- IntSet（整数集合） 或 HashTable：
- 元素全为整数且数量较少时使用
IntSet，否则转为HashTable。
- 元素全为整数且数量较少时使用
常用命令
SADD tags "Java" # 添加元素
SREM tags "Python" # 删除元素
SMEMBERS tags # 获取所有元素
SINTER set1 set2 # 求交集
SCARD tags # 获取元素数量
应用场景
- 标签系统（如文章标签）、共同好友（社交关系）、去重（UV统计）。
5. 有序集合（Sorted Set / ZSet）
特点
- 元素 唯一，每个元素关联一个 分数（Score），按分数排序。
- 支持范围查询和排名操作。
底层实现
- 跳跃表（SkipList） + HashTable：
HashTable存储元素到分数的映射。SkipList按分数排序，支持快速范围查询。
常用命令
ZADD rank 90 "Alice" # 添加元素
ZRANGE rank 0 -1 WITHSCORES # 按分数升序获取
ZREVRANK rank "Bob" # 获取元素排名（降序）
ZCOUNT rank 80 100 # 统计分数区间内的元素
应用场景
- 排行榜（游戏积分）、延迟队列（按时间戳排序）、带权重的任务调度。
6. 其他高级数据结构
6.1 位图（Bitmap）
- 本质：字符串的二进制位操作。
- 命令：
SETBIT user:login:202310 5 1 # 记录用户第5天登录 BITCOUNT user:login:202310 # 统计当月登录天数 - 应用：用户活跃度统计、布隆过滤器。
6.2 HyperLogLog
- 特点：用于基数统计（估算不重复元素数量），误差率约 0.81%。
- 命令：
PFADD ip_visitors "192.168.1.1" PFCOUNT ip_visitors # 估算唯一IP数 - 应用：大规模去重统计（如UV）。
6.3 地理空间（GEO）
- 底层：基于
ZSet实现，存储经纬度。 - 命令：
GEOADD cities 116.40 39.90 "Beijing" GEODIST cities "Beijing" "Shanghai" km # 计算距离 - 应用：附近的人、地理位置搜索。
6.4 流（Stream，Redis 5.0+）
- 特点：持久化的消息队列，支持消费者组。
- 命令：
XADD mystream * field1 "value1" # 添加消息 XREAD COUNT 10 STREAMS mystream 0 # 读取消息 - 应用：事件溯源、日志收集。
7. 数据结构选择总结
| 数据结构 | 特点 | 典型场景 |
|---|---|---|
| String | 简单键值对 | 缓存、计数器 |
| List | 有序、支持双向操作 | 消息队列、最新列表 |
| Hash | 对象存储 | 用户信息、商品详情 |
| Set | 无序、唯一 | 标签、共同好友 |
| ZSet | 有序、唯一 | 排行榜、延迟任务 |
| Bitmap | 位操作 | 用户活跃统计 |
| HyperLogLog | 基数估算 | UV统计 |
| Stream | 消息队列 | 事件日志、实时数据处理 |
8. 底层编码优化
Redis 根据数据量和元素类型自动选择编码方式以节省内存：
- Hash / ZSet / List：小数据量时使用
ZipList，大数据量时转为HashTable或SkipList。 - Set：整数元素且数量少时使用
IntSet，否则转为HashTable。
9. 注意事项
- 内存优化：合理选择数据结构（如小数据用
Hash而非多个String）。 - 时间复杂度：关注命令的时间复杂度（如
ZRANGE为 O(log N)）。 - 持久化：RDB/AOF 对数据结构的存储效率不同。
通过合理选择数据结构和编码方式，可显著提升 Redis 性能和内存利用率。
