在 Redis 中，Set（集合）是一种无序、唯一的字符串元素集合，支持高效的成员添加、删除、查询以及集合间的交集、并集、差集等操作，适用于存储不重复的数据并进行关联分析（如共同好友、标签聚合等）。
一、核心特性
- 无序性：集合中的元素没有固定顺序，不能通过索引访问。
- 唯一性：每个元素在集合中仅出现一次，重复添加会被自动忽略。
- 高效操作 ：添加、删除、判断元素是否存在的时间复杂度均为
O(1)，集合间运算（交集、并集等）效率也极高。 - 内部编码 ：根据元素数量自动选择编码：
intset（整数集合）：当集合元素全为整数且数量较少（默认 < 512 个）时使用，节省内存。hashtable（哈希表）：元素包含字符串或数量较多时使用，支持更灵活的存储。
二、常用命令
1. 基础操作
| 命令格式 | 说明 | 示例 | 返回值 |
|---|---|---|---|
SADD key member [member...] |
向集合添加一个或多个元素 | SADD tags "java" "python" |
成功添加的元素数量 |
SREM key member [member...] |
从集合删除一个或多个元素 | SREM tags "java" |
成功删除的元素数量 |
SMEMBERS key |
返回集合中所有元素（无序） | SMEMBERS tags |
元素列表（无固定顺序） |
SISMEMBER key member |
判断元素是否在集合中 | SISMEMBER tags "python" |
1（存在）或 0（不存在） |
SCARD key |
返回集合中元素的数量 | SCARD tags |
元素总数 |
SRANDMEMBER key [count] |
随机返回集合中 count 个元素（不删除） |
SRANDMEMBER tags 2 |
随机元素列表（默认返回 1 个） |
SPOP key [count] |
随机删除并返回集合中 count 个元素 |
SPOP tags 1 |
被删除的元素（默认删除 1 个） |
2. 集合间运算
| 命令格式 | 说明 | 示例 | 返回值 |
|---|---|---|---|
SINTER key1 [key2...] |
计算多个集合的交集（共同元素） | SINTER set1 set2 |
交集元素列表 |
SINTERSTORE dest key1 [key2...] |
将交集结果存储到 dest 集合 |
SINTERSTORE common set1 set2 |
交集元素数量 |
SUNION key1 [key2...] |
计算多个集合的并集（所有元素） | SUNION set1 set2 |
并集元素列表 |
SUNIONSTORE dest key1 [key2...] |
将并集结果存储到 dest 集合 |
SUNIONSTORE all set1 set2 |
并集元素数量 |
SDIFF key1 [key2...] |
计算多个集合的差集（key1 独有的元素） | SDIFF set1 set2 |
差集元素列表 |
SDIFFSTORE dest key1 [key2...] |
将差集结果存储到 dest 集合 |
SDIFFSTORE unique set1 set2 |
差集元素数量 |
3. 其他实用命令
| 命令格式 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
SMOVE source dest member |
将元素从 source 集合移动到 dest 集合 |
SMOVE set1 set2 "java" |
S清 key |
清空集合（Redis 无直接命令，需用 DEL key 删除集合后重建） |
DEL tags |
三、使用示例
场景：存储用户标签并分析
-
给用户添加标签：
redis
SADD user:100:tags "java" "backend" "linux" SADD user:101:tags "python" "backend" "docker" -
查看用户 100 的所有标签：
redis
SMEMBERS user:100:tags # 输出：1) "java" 2) "backend" 3) "linux"（顺序不固定） -
计算两个用户的共同标签（交集）：
redis
SINTER user:100:tags user:101:tags # 输出：1) "backend" -
计算用户 100 独有的标签（差集）：
redis
SDIFF user:100:tags user:101:tags # 输出：1) "java" 2) "linux"
四、应用场景
- 去重存储：如存储用户浏览过的商品 ID（避免重复）。
- 关联分析：如计算共同好友、相似兴趣标签（基于交集）。
- 随机推荐 ：用
SRANDMEMBER随机返回集合元素（如随机推荐文章、商品）。 - 标签系统：为用户或内容添加多标签，通过集合运算快速筛选（如 "同时包含标签 A 和 B 的内容"）。
- 黑名单 / 白名单 ：用
SISMEMBER快速判断用户是否在黑名单中。
五、注意事项
- 无序性 ：
SMEMBERS返回的元素顺序不固定，若需有序集合，应使用Sorted Set（ZSet）。 - 元素类型：集合元素只能是字符串（或整数，Redis 会自动转换为字符串存储）。
- 内存占用 ：
intset编码比hashtable更节省内存，尽量存储整数类型元素（如 ID）以优化内存。 - 大数据量集合运算 ：对超大型集合进行交集 / 并集运算可能耗时，建议使用
SINTERSTORE等命令将结果存储后再处理，避免重复计算。
六、内部编码
Redis 中的 SET 类型（集合）会根据存储元素的特点自动选择不同的内部编码方式，以优化内存占用和操作性能。主要有以下两种内部编码：
1. intset（整数集合）
当集合满足以下两个条件时，Redis 会使用 intset 编码：
• 集合中的所有元素都是整数（64 位有符号整数）
• 集合元素数量不超过配置参数 set-max-intset-entries 的值（默认值为 512）
特点：
• 内存紧凑，以数组形式存储整数，按升序排列
• 支持快速的查找、插入、删除操作（时间复杂度 O (log n)）
• 不存储重复元素，自动去重
示例：
SADD numbers 1 3 5 7 9 # 会使用 intset 编码2. hashtable（哈希表）
当集合不满足
intset的条件时（如包含字符串元素，或元素数量超过阈值），Redis 会使用hashtable编码。这里的
hashtable与 Redis 的HASH类型底层结构类似，是一种字典结构：
- 键：集合中的元素值
- 值：统一为
NULL（仅用键来存储集合元素，值无实际意义）特点：
- 支持存储任何类型的元素（字符串、整数等）
- 元素数量无严格限制（仅受内存限制）
- 查找、插入、删除操作的平均时间复杂度为 O (1)
示例：
SADD fruits "apple" "banana" "cherry" # 包含字符串，使用 hashtable 编码 SADD large-set 1 2 3 ... 513 # 元素数量超过 512，使用 hashtable 编码编码转换规则
- 当
intset中的元素数量超过set-max-intset-entries时，会自动转换为hashtable- 当
intset中插入非整数元素时，会立即转换为hashtable- 转换是单向的：
intset→hashtable（一旦转换为hashtable，不会再转回intset）