Redis详解以应用场景

一、Redis简介

1.1 什么是Redis

Redis = Remote Dictionary Service（远程字典服务）

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传统数据库：
  数据存储在磁盘，访问需要磁盘IO
  └── 速度慢，但数据持久化

Redis：
  所有数据存储在内存
  └── 速度极快，断电丢失

Redis的核心特征：

内存数据库：所有数据在内存中，访问速度极快
KV数据库：通过Key查找Value，键值对存储
数据结构数据库：Value可以是多种数据结构，不只是字符串

1.2 支持的数据结构

数据结构	说明	典型场景
String	字符串	缓存、计数器、分布式锁
List	双向链表	队列、消息队列、最新列表
Hash	哈希表	存储对象、购物车
Set	无序集合	好友关系、抽奖
Zset	有序集合	排行榜

二、String类型

2.1 常用命令

命令	说明	示例
SET key value	设置值	SET name zhangsan
GET key	获取值	GET name
INCR key	原子+1	INCR count
INCRBY key n	原子+n	INCRBY count 10
DECR key	原子-1	DECR count
DECRBY key n	原子-n	DECRBY count 5
SETNX key value	key不存在才设置	SETNX lock 1
DEL key	删除	DEL name
SETBIT key offset 0/1	设置位	SETBIT sign 5 1
GETBIT key offset	获取位	GETBIT sign 5
BITCOUNT key	统计1的个数	BITCOUNT sign

2.2 存储对象（JSON）

json 复制代码

// 用户对象
{
  "name": "zhangsan",
  "age": 18,
  "city": "beijing"
}

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SET user:1 '{"name":"zhangsan","age":18,"city":"beijing"}'
GET user:1

适用场景：

对象结构稳定，不需要频繁修改字段
整个对象一起读取

不适用场景：

对象某个字段需要频繁修改
需要对字段单独操作

2.3 计数器场景

场景：统计访问量、点赞数、播放量

bash 复制代码

INCR video:play:1001    # 播放量+1
INCR user:login:20240101  # 今日登录次数+1

DECR stock:1001  # 库存-1
DECRBY account:1001 100  # 账户扣减100

为什么用INCR不用GET+SET？

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错误方式：
  count = GET cnt
  count = count + 1
  SET cnt count
  # 问题：两个请求同时读到count=10，都变成11，丢失一次

正确方式：
  INCR cnt
  # Redis保证原子性，不会丢失

2.4 分布式锁场景

分布式锁的核心操作：

加锁：确保只有一个客户端能获取锁
释放锁：只能释放自己加的锁

加锁命令：

bash 复制代码

SET lock uuid NX EX 30

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SET lock uuid NX EX 30
    │    │    │  │   └─ 30秒自动过期，防止死锁
    │    │    │  └───── 设置过期时间
    │    │    └──────── 只有key不存在时才设置
    │    └───────────── uuid作为唯一标识
    └───────────────── 锁的名称

释放锁命令（Lua脚本保证原子性）：

lua 复制代码

if GET(lock) == uuid then
    DEL(lock)
end

完整流程：

复制代码

客户端A：                    客户端B：
SET lock A NX EX 30  -> OK   SET lock B NX EX 30  -> 失败（已存在）

业务操作...                  等待...

DEL lock  -> OK              ...

                                DEL lock  -> 失败（已超时，A已自动删除）

SETNX的排他功能：

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SETNX lock 1    -> 成功（返回1），获取锁
SETNX lock 1    -> 失败（返回0），锁已被占用

2.5 位运算场景

场景：月签到统计

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思路：
  - 一个月31天，用一个字符串表示
  - 第N天签到，SETBIT key 30-N 1
  - 统计 BITCOUNT key 得到签到天数

日期：2024年1月
第1天签到：SETBIT sign:202401 30 1    # 索引30
第5天签到：SETBIT sign:202401 26 1    # 索引26
第10天签到：SETBIT sign:202401 21 1   # 索引21

BITCOUNT sign:202401    # 返回3，本月签到3天

位图结构：

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索引：31 30 29 28 27 26 25 ... 22 21 ... 2 1 0
第1天： 0  1  0  0  0  0  0 ... 0  0 ... 0 0 0
第5天： 0  1  0  0  0  1  0 ... 0  0 ... 0 0 0
第10天：0  1  0  0  0  1  0 ... 0  1 ... 0 0 0

BITCOUNT = 3（签到3天）

优势：

31天只用4字节，内存极省
BITCOUNT O(n) 统计很快
适合海量用户签到统计

三、List类型

3.1 常用命令

命令	说明	示例
LPUSH key value	左插入	LPUSH queue task1
RPUSH key value	右插入	RPUSH queue task2
LPOP key	左弹出	LPOP queue
RPOP key	右弹出	RPOP queue
LRANGE key start end	范围查询	LRANGE queue 0 -1
LREM key count value	删除元素	LREM queue 1 task1
BRPOP key timeout	阻塞右弹出	BRPOP queue 0
BLPOP key timeout	阻塞左弹出	BLPOP queue 0
LTRIM key start end	裁剪保留范围	LTRIM queue 0 99

3.2 队列与栈

队列（FIFO - 先进先出）：

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            LPUSH              RPOP
起点 ──────────────────────────────── 终点
   [A] [B] [C] [D] [E]      [A] [B] [C] [D] [E]
              │                           │
              └───────────────────────────┘
                      RPUSH + LPOP 也能实现

栈（FILO - 先进后出）：

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LPUSH + LPOP  或  RPUSH + RPOP

[A] [B] [C]     LPOP -> [C]
            ->
[A] [B]         LPOP -> [B]
            ->
[A]             LPOP -> [A]

3.3 阻塞队列

普通队列的问题：

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生产者：LPUSH task  # 放入任务
消费者：RPOP queue  # 取出任务
         │
         └── 如果队列空，RPOP返回nil，消费者需要轮询

阻塞队列解决方案：

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消费者：BRPOP queue 0
         │
         └── 队列空时阻塞，0表示永远等待
         └── 有任务时立即返回
         └── 超时则返回nil

超时时间的作用：

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BRPOP queue 10
    │
    └── 阻塞最多10秒
    └── 10秒内有任务就返回
    └── 10秒内没任务返回nil（防止永远阻塞）

3.4 异步消息队列

生产者系统：

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RPUSH mq:orders order_id_1
RPUSH mq:orders order_id_2
RPUSH mq:orders order_id_3

消费者系统：

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BRPOP mq:orders 0    # 阻塞等待，收到 order_id_1
处理任务...
BRPOP mq:orders 0    # 收到 order_id_2
处理任务...

特点：

不同系统间通过Redis解耦
生产者只管发，消费者只管收
支持多个消费者，实现负载均衡

3.5 最新列表窗口

场景：展示最新商品、最新评论

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用户发表新评论：
  LPUSH comments:user:1 comment_123
  LTRIM comments:user:1 0 9    # 只保留最新10条

展示最新10条：
  LRANGE comments:user:1 0 9

流程：

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LTRIM key 0 9 的效果：

插入前：[c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8 c9 c10 c11]
          │
          ▼
裁剪后：[c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8 c9 c10]  # c11被删除

每次新数据进来，旧数据自动淘汰

四、Hash类型

4.1 常用命令

命令	说明	示例
HSET key field value	设置字段	HSET user:1 name zhangsan
HGET key field	获取字段	HGET user:1 name
HMSET key f1 v1 f2 v2	批量设置	HMSET user:1 age 18 city bj
HMGET key field1 field2	批量获取	HMGET user:1 name age
HINCRBY key field n	字段原子+n	HINCRBY user:1 age 1
HLEN key	获取字段数量	HLEN user:1
HDEL key field	删除字段	HDEL user:1 name

4.2 存储对象 vs String存储对象

String存储（整个对象）：

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SET user:1 '{"name":"zhangsan","age":18,"city":"beijing"}'
    │
    ├── 优点：简单，整个对象一起操作
    │
    └── 缺点：
        ├── 修改单个字段需要：GET -> 解JSON -> 修改 -> SET
        ├── 无法单独对某个字段做原子操作
        └── 字段多的对象解析开销大

Hash存储（字段级操作）：

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HSET user:1 name zhangsan
HSET user:1 age 18
HSET user:1 city beijing
    │
    ├── 优点：
    │   ├── 修改单个字段：HSET user:1 age 19
    │   ├── 原子操作：HINCRBY user:1 age 1
    │   └── 不用解析JSON，直接操作字段
    │
    └── 缺点：
        └── 字段不能太多（hash结构有上限）

对比：

操作	String	Hash
读取整个对象	GET	HGETALL
修改单个字段	GET->修改->SET	HSET
字段原子加减	不支持	HINCRBY
内存占用	较低	较高

4.3 购物车场景

购物车数据结构：

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key: cart:user:1001

field           value
────────────    ─────────
item:sku:001    2      # 商品001买2件
item:sku:002    1      # 商品002买1件
item:sku:003    5      # 商品003买5件

购物车操作：

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添加商品：
  HSET cart:user:1001 item:sku:001 2

增加数量：
  HINCRBY cart:user:1001 item:sku:001 1

减少数量：
  HINCRBY cart:user:1001 item:sku:001 -1

查看商品数量：
  HGET cart:user:1001 item:sku:001

删除商品：
  HDEL cart:user:1001 item:sku:001

查看购物车所有商品：
  HGETALL cart:user:1001

购物车商品数量：
  HLEN cart:user:1001

为什么用Hash而不是String？

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String方式（不推荐）：
  SET cart:user:1001:sku:001 2
  SET cart:user:1001:sku:002 1
  # 问题：商品数量无法原子操作，遍历麻烦

Hash方式（推荐）：
  HSET cart:user:1001 item:sku:001 2
  HSET cart:user:1001 item:sku:002 1
  # 同一用户的购物车在一个key下，操作方便

五、Set类型

5.1 常用命令

命令	说明	示例
SADD key member	添加成员	SADD tags python
SCARD key	获取成员数	SCARD tags
SMEMBERS key	获取所有成员	SMEMBERS tags
SISMEMBER key member	判断是否成员	SISMEMBER tags python
SRANDMEMBER key count	随机取成员	SRANDMEMBER tags 3
SPOP key count	随机弹出成员	SPOP tags 1
SDIFF key1 key2	差集	SDIFF tags1 tags2
SINTER key1 key2	交集	SINTER tags1 tags2
SUNION key1 key2	并集	SUNION tags1 tags2

5.2 好友关系场景

共同好友：

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用户A的好友：SADD friends:A alice bob carol david
用户B的好友：SADD friends:B bob carol eve frank

查询共同好友：
  SINTER friends:A friends:B
  └── 结果：[bob, carol]

好友推荐（可能认识）：

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用户A的好友：SADD friends:A alice bob carol
用户B的好友：SADD friends:B alice eve

A认识B认识的人（推荐）：
  SDIFF friends:B friends:A
  └── 结果：[eve]  # 推荐A认识eve

流程图：

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推荐算法：
  1. 找到目标用户的所有好友
  2. 找到这些好友的所有好友
  3. 排除目标用户已经认识的人
  4. 剩下的就是推荐列表

5.3 抽奖场景

简单抽奖：

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参与抽奖：
  SADD lottery:20240101 user001
  SADD lottery:20240101 user002
  SADD lottery:20240101 user003

查看参与人数：
  SCARD lottery:20240101

随机抽取1个中奖者：
  SRANDMEMBER lottery:20240101 1

随机抽取3个中奖者：
  SRANDMEMBER lottery:20240101 3

一次性抽奖（抽完不能重复中）：

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抽取1个：
  SPOP lottery:20240101 1
  └── 返回中奖者，同时从名单删除

抽取3个：
  SPOP lottery:20240101 3

两种方式区别：

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SRANDMEMBER：查看抽奖名单，不减少参与者
SPOP：弹出中奖者，参与者数量减少

六、Zset（有序集合）类型

6.1 常用命令

命令	说明	示例
ZADD key score member	添加成员	ZADD rank 100 alice
ZSCORE key member	获取分数	ZSCORE rank alice
ZRANK key member	获取排名（升序）	ZRANK rank alice
ZREVRANK key member	获取排名（降序）	ZREVRANK rank alice
ZRANGE key start end	按排名查（升序）	ZRANGE rank 0 9
ZREVRANGE key start end	按排名查（降序）	ZREVRANGE rank 0 9
ZINCRBY key n member	分数+n	ZINCRBY rank 10 alice

6.2 排行榜场景

积分排行榜：

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用户Alice：ZADD rank 850 alice
用户Bob：  ZADD rank 1200 bob
用户Carol：ZADD rank 950 carol

查询排名（从高到低）：

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第1名到第10名：
  ZREVRANGE rank 0 9 WITHSCORES

结果：
  1) bob 1200
  2) carol 950
  3) alice 850

查看某用户排名：
  ZREVRANK rank alice
  └── 返回 2（第3名）

查看某用户分数：
  ZSCORE rank alice
  └── 返回 850

用户积分变化：

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Alice点赞+10：
  ZINCRBY rank 10 alice

Bob被踩-50：
  ZINCRBY rank -50 bob

完整流程图：

复制代码

用户行为 -> 更新积分 -> ZINCRBY rank score user_id
                            │
                            v
查询排行榜 -> ZREVRANGE rank 0 9 WITHSCORES
                            │
                            v
展示：第1名 xxx 1200分 第2名 yyy 950分 ...

6.3 Zset vs Set 核心区别

特性	Set	Zset
成员	无序	无序
分数	无	有（用于排序）
查询	随机	按排名
典型场景	好友关系、抽奖	排行榜

七、应用场景总结

7.1 String类型总结

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应用场景：
  ├── 缓存：SET user:1 json_data
  ├── 计数器：INCR view:video:001
  ├── 分布式锁：SET lock uuid NX EX 30
  └── 位运算：SETBIT sign:202401 30 1

7.2 List类型总结

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应用场景：
  ├── 队列：LPUSH + BRPOP
  ├── 栈：LPUSH + LPOP
  ├── 最新列表：LPUSH + LTRIM
  └── 消息队列：跨系统异步通信

7.3 Hash类型总结

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应用场景：
  ├── 对象存储：HSET user:1 name zhangsan
  └── 购物车：HSET cart:user:1 item:sku:001 2

7.4 Set类型总结

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应用场景：
  ├── 好友关系：SINTER friends:A friends:B
  ├── 推荐好友：SDIFF friends:B friends:A
  └── 抽奖：SRANDMEMBER lottery 3

7.5 Zset类型总结

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应用场景：
  └── 排行榜：ZADD rank score user; ZREVRANGE rank 0 9

八、面试追问FAQ

问题	答案
Redis为什么这么快？	纯内存操作，单线程（避免竞争），IO多路复用
Redis和MySQL如何选？	热数据放Redis，冷数据放MySQL，两者配合使用
String能存多大数据？	单个value最大512MB，但一般不超过10MB
Hash适合存什么？	字段频繁变化的对象，如购物车、用户信息
Zset用什么算法实现？	跳表（SkipList）+ 哈希表，查找和排序都快
分布式锁为什么不直接DEL？	可能删了别人的锁，需要先判断uuid再删除
Redis过期键的删除策略？	惰性删除（访问时检查）+ 定期删除（定时扫描）

根据零声教育教学写作https://github.com/0voice