Redis常用数据结构与命令详解

一、初识Redis

1.1 关系型与非关系型数据库的核心差异

1.1.1 数据组织方式不同

关系型数据库采用结构化存储，数据必须按照预定义的表结构组织。以用户表为例，每张表有固定的列：

id	name	age
1	张三	18
2	李四	20

非关系型数据库采用非结构化存储，数据以键值对或文档形式存在，没有固定的列约束：

键值形式：

key	value
1001	{id: 1, name: "张三", age: 21}

1.1.2 数据关联方式不同

关系型数据库通过外键建立表与表之间的关联。查询用户订单需要三表连接：

sql 复制代码

SELECT u.name, i.title, i.price 
FROM tb_user u
JOIN tb_order o ON u.id = o.user_id
JOIN tb_item i ON o.item_id = i.id
WHERE u.id = 1;

非关系型数据库采用无关联设计，将相关数据嵌套存储在同一结构中：

json 复制代码

{
  "id": 1,
  "name": "张三",
  "orders": [
    {"id": 1, "item": {"id": 10, "title": "荣耀6", "price": 4999}},
    {"id": 2, "item": {"id": 20, "title": "小米11", "price": 3999}}
  ]
}

1.1.3 查询语言不同

关系型数据库使用标准SQL进行查询：

sql 复制代码

SELECT id, name, age FROM tb_user WHERE id = 1;

非关系型数据库使用各自特有的查询方式：

cmd 复制代码

Redis: get user:1
MongoDB: db.users.find({_id: 1})
Elasticsearch: GET http://localhost:9200/users/1

1.1.4 事务特性不同

关系型数据库遵循ACID原则，保证事务的原子性、一致性、隔离性、持久性，适合对数据安全性要求高的场景。

非关系型数据库遵循BASE理论，追求基本可用、软状态、最终一致性，适合对性能要求高、可接受短暂不一致的场景。

1.2 NoSQL的四种主流类型

键值类型：以key-value形式存储，代表产品Redis，适合缓存、会话管理
文档类型：以JSON/BSON文档存储，代表产品MongoDB，适合内容管理、用户画像
列类型：按列族组织数据，代表产品HBase，适合海量数据离线分析
图类型：以节点和边表示关系，代表产品Neo4j，适合社交网络、推荐系统

1.3 Redis的核心定位

Redis诞生于2009年，全称Remote Dictionary Server（远程词典服务器），是一个基于内存的键值型NoSQL数据库。

1.3.1 六大核心特征

键值存储且value类型丰富

Redis的key通常是String类型，但value支持多种数据结构。同一个Redis实例中，不同key可以对应完全不同的数据类型：

cmd 复制代码

msg → "hello world"           # String类型
user:1 → {name:"Jack"}        # Hash类型
queue → [A, B, C]             # List类型
friends → {A, B, C}           # Set类型
ranking → {A:1, B:2, C:3}     # SortedSet类型

单线程模型保证命令原子性

Redis采用单线程处理命令请求，每个命令执行过程中不会被其他命令打断，天然具备原子性，无需额外加锁机制。

低延迟高性能的三重保障

基于内存操作，避免磁盘IO瓶颈
采用IO多路复用技术，单线程高效处理海量连接
针对不同数据类型采用最优编码策略，减少内存占用

支持数据持久化

虽然数据存储在内存中，但Redis提供机制将数据保存到磁盘，重启后可恢复数据，避免内存断电导致数据丢失。

支持集群架构

主从集群：实现数据备份和读写分离
分片集群：实现数据水平扩展，支撑更大存储容量和并发流量

多语言客户端支持

官方提供Java、Python、Go、Node.js等多种语言的客户端库，方便不同技术栈的项目集成使用。

二、Redis数据结构与命令详解

2.1 数据结构总览

Redis是一个key-value的数据库，key一般是String类型，不过value的类型多种多样，分为基本类型和特殊类型：

类型分类	数据类型	示例	结构说明
基本类型	String	`hello world`	字符串，最基础的存储单元，底层为字节数组
	Hash	`{name:"Jack", age: 21}`	哈希，无序字典，类似Java的HashMap结构
	List	`[A -> B -> C -> C]`	列表，双向链表结构，元素有序且可重复
	Set	`{A, B, C}`	集合，无序不重复的hash表，value恒为null
	SortedSet	`{A: 1, B: 2, C: 3}`	有序集合，每个元素带score属性，按分数自动排序
特殊类型	GEO	`{A: (120.3, 30.5)}`	地理空间索引，存储经纬度坐标，支持距离计算
	BitMap	`0110110101110101011`	位图，用二进制位表示状态，适合签到、在线统计
	HyperLogLog	`0110110101110101011`	基数统计，用极小内存估算去重数量，允许微小误差

注意：基本类型是日常开发中最常用的5种数据结构，特殊类型适用于特定场景，如地理位置、大规模统计等。

Redis为了方便学习，将操作不同数据类型的命令做了分组，在官网可以查看到不同的命令。

使用help命令可以查看命令帮助：

1234567

通过help @可以查看某个命令组的所有命令，例如：

这样可以查看通用命令（generic）组的所有命令列表。

2.2 通用命令：跨数据类型的基础操作

通用命令适用于所有数据类型的key，用于管理key本身而非其内部数据。

2.2.1 查看符合模式的key

cmd 复制代码

KEYS test:user:*

该命令返回所有匹配test:user:*模式的key，例如test:user:1、test:user:2。

通配符规则：

* 匹配任意长度字符
? 匹配单个字符
[abc] 匹配指定字符之一

注意：该命令会遍历整个数据库，数据量大时可能阻塞服务，仅建议在调试环境使用。

2.2.2 删除指定key

cmd 复制代码

DEL test:user:1

执行后返回实际删除的key数量。支持一次删除多个key：

cmd 复制代码

DEL test:user:2 test:user:12321

2.2.3 判断key是否存在

cmd 复制代码

EXISTS test:user:1

返回整数：1 表示存在，0 表示不存在。常用于缓存穿透防护场景。

2.2.4 设置key的有效期

cmd 复制代码

EXPIRE test:session:abc 10

表示该key在10秒后自动删除，适合存储会话、验证码等临时数据。

2.2.5 查看key的剩余有效期

cmd 复制代码

TTL test:session:abc

返回值含义：

正整数：剩余存活秒数
-1：该key永不过期
-2：该key已过期或不存在

2.2.6 查看命令用法帮助

cmd 复制代码

HELP @string    # 查看String类型所有命令
HELP SET        # 查看SET命令详细参数

帮助信息包含命令语法、参数说明、返回值类型、时间复杂度等。

2.3 String类型：最基础的存储单元

2.3.1 三种数据格式

虽然都叫String，但根据内容格式可分为三类，每类支持不同的操作：

普通字符串

存储任意文本内容：

cmd 复制代码

SET msg "hello world"
GET msg  → 返回 "hello world"

整数类型

存储整数值，支持原子自增自减：

cmd 复制代码

SET num 10
INCR num      → num变为11，返回11
INCRBY num 5  → num变为16，返回16
DECR num      → num变为15，返回15

浮点数类型

存储小数值，支持精度自增：

cmd 复制代码

SET score 92.5
INCRBYFLOAT score 0.3  → score变为92.8，返回92.8

注意：无论哪种格式，底层都是字节数组存储，只是编码方式不同。单个value最大不能超过512MB。

2.3.2 核心命令详解

基础读写

cmd 复制代码

SET key value              # 设置值，存在则覆盖
GET key                    # 获取值，不存在返回nil
MSET k1 v1 k2 v2          # 批量设置多个键值对
MGET k1 k2                # 批量获取多个键的值

原子计数

cmd 复制代码

INCR counter               # 整型值+1，返回新值
INCRBY views 10           # 整型值+10
INCRBYFLOAT price 0.5     # 浮点值+0.5

条件设置

SETNX: 仅当key不存在时设置，若存在则不能设置，常用于分布式锁

cmd 复制代码

# 场景1：key不存在，设置成功
127.0.0.1:6379> SETNX mylock "user1"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GET mylock
"user1"

# 场景2：key已存在，设置失败
127.0.0.1:6379> SETNX mylock "user2"
(integer) 0
127.0.0.1:6379> GET mylock
"user1"

在分布式锁的应用原理

cmd 复制代码

# 线程A尝试获取锁
127.0.0.1:6379> SETNX lock:order:1001 "threadA"
(integer) 1  # 成功，获得锁

# 线程B尝试获取同一个锁
127.0.0.1:6379> SETNX lock:order:1001 "threadB"
(integer) 0  # 失败，锁已被占用

# 线程A释放锁
127.0.0.1:6379> DEL lock:order:1001
(integer) 1

# 线程B再次尝试
127.0.0.1:6379> SETNX lock:order:1001 "threadB"
(integer) 1  # 成功，获得锁

SETNX不会覆盖已存在的key
需要配合EXPIRE设置过期时间，防止死锁
现代Redis推荐使用SET key value NX EX seconds替代

2.3.3 Key的命名规范

Redis没有数据库和表的概念，所有key平铺存储。为避免不同业务冲突，建议采用层级命名：

复制代码

格式：项目名:业务名:类型:id

示例：
  test:user:1           # 用户信息，id=1
  test:product:1        # 商品信息，id=1

存储对象时，先序列化为JSON字符串：

cmd 复制代码

SET test:user:1 '{"id":1,"name":"Jack","age":21}'

2.4 Hash类型：对象字段的精细化管理

2.4.1 为什么需要Hash

如果用String存储用户对象：

cmd 复制代码

SET test:user:1 '{"id":1,"name":"Jack","age":21}'

当只需修改年龄时，必须：获取完整字符串→反序列化→修改字段→重新序列化→写回，流程繁琐且浪费带宽。

Hash类型将对象的每个字段独立存储，支持字段级操作：

cmd 复制代码

# 存储字段
HSET test:user:1 name "Jack"
HSET test:user:1 age 21

# 修改单个字段（不影响其他字段）
HSET test:user:1 age 22

# 获取单个字段
HGET test:user:1 name  → 返回 "Jack"

# 获取全部字段
HGETALL test:user:1  → 返回 {name:"Jack", age:22}

2.4.2 核心命令详解

字段增删改查

cmd 复制代码

HSET key field value           # 设置字段值，存在则更新
HGET key field                 # 获取字段值
HMSET key f1 v1 f2 v2         # 批量设置多个字段
HMGET key f1 f2               # 批量获取多个字段值
HGETALL key                    # 获取所有字段及值
HDEL key field                 # 删除指定字段

遍历与统计

cmd 复制代码

HKEYS test:user:1            # 获取所有字段名 [name, age]
HVALS test:user:1            # 获取所有字段值 [Jack, 21]
HLEN test:user:1             # 统计字段数量

原子计数

cmd 复制代码

HINCRBY test:user:1 age 1   # 字段值+1

条件设置

cmd 复制代码

HSETNX test:user:1 created_at "2024-01-01"  # 字段不存在时才设置

2.5 List类型：有序可重复的双向链表

2.5.1 结构特征

List底层是双向链表，具备四个核心特征：

有序性

元素按插入顺序排列，可通过索引访问：

cmd 复制代码

LPUSH list "C" "B" "A"   # 列表: [A, B, C]
LRANGE list 0 1          # 返回 [A, B]

元素可重复

相同值可多次插入，不会自动去重：

cmd 复制代码

RPUSH tags "java" "java" "python"  # 列表: [java, java, python]

插入删除快

头部尾部操作时间复杂度O(1)：

cmd 复制代码

LPUSH queue "task1"   # 头部插入，极快
RPOP queue            # 尾部移除，极快

查询速度一般

按索引查询需遍历链表，时间复杂度O(n)：

cmd 复制代码

LRANGE list 100 200   # 获取列表中索引从100到200的元素（包含两端）

2.5.2 核心命令详解

两端插入与移除

cmd 复制代码

# 左侧（头部）操作
LPUSH list "A" "B"    # 列表变为 [B, A]
LPOP list             # 移除并返回 "B"

# 右侧（尾部）操作
RPUSH list "C" "D"    # 列表变为 [A, C, D]
RPOP list             # 移除并返回 "D"

范围查询

cmd 复制代码

LRANGE list 0 2       # 获取索引0到2的元素（包含两端）
LRANGE list -3 -1     # 获取最后3个元素（负数表示倒数）

阻塞操作

cmd 复制代码

BLPOP queue 5         # 左侧弹出，无元素时最多等待5秒
BRPOP queue 5         # 右侧弹出，无元素时最多等待5秒

2.5.3 模拟经典数据结构

栈（LIFO）：入口出口同侧

cmd 复制代码

入栈：LPUSH stack item
出栈：LPOP stack

队列（FIFO）：入口出口异侧

cmd 复制代码

入队：RPUSH queue item
出队：LPOP queue

阻塞队列：消费者无数据时等待

cmd 复制代码

入队：RPUSH queue item
出队：BRPOP queue 10   # 无元素时阻塞等待10秒

2.6 Set类型：无序不重复的集合运算

2.6.1 结构特征

Set底层是value恒为null的hash表，具备四个核心特征：

无序性

元素无固定顺序，遍历结果顺序不确定：

cmd 复制代码

SADD tags "java" "python" "go"
SMEMBERS tags  → 返回顺序是无序的

元素不可重复

重复添加相同元素自动去重：

cmd 复制代码

SADD users "alice" "alice" "bob"  # 实际存储: {alice, bob}

查找速度快

判断元素是否存在时间复杂度O(1)：

cmd 复制代码

SISMEMBER users "alice"  → 快速返回1或0

支持集合运算

原生支持交集、并集、差集，无需客户端计算：

复制代码

SINTER set1 set2   # 交集
SUNION set1 set2   # 并集
SDIFF set1 set2    # 差集

2.6.2 实战案例：好友关系管理

数据准备

cmd 复制代码

# 张三的好友
SADD test:friend:zhangsan "lisi" "wangwu" "zhaoliu"

# 李四的好友
SADD test:friend:lisi "wangwu" "mazi" "ergou"

需求1：统计张三好友数量

cmd 复制代码

SCARD test:friend:zhangsan  → 返回 3

需求2：找出共同好友（交集）

cmd 复制代码

SINTER test:friend:zhangsan test:friend:lisi  → 返回 ["wangwu"]

需求3：张三是好友但李四不是（差集）

cmd 复制代码

SDIFF test:friend:zhangsan test:friend:lisi  → 返回 ["zhangsan", "zhaoliu"]

需求4：两人好友合并去重（并集）

cmd 复制代码

SUNION test:friend:zhangsan test:friend:lisi  
→ 返回 ["lisi", "wangwu", "zhaoliu", "mazi", "ergou"]

需求5：判断李四是否是张三的好友

cmd 复制代码

SISMEMBER test:friend:zhangsan "lisi"  → 返回 1（存在）

需求6：判断张三是否是李四的好友

cmd 复制代码

SISMEMBER test:friend:lisi "zhangsan"  → 返回 0（不存在）

需求7：将李四从张三好友中移除

cmd 复制代码

SREM test:friend:zhangsan "lisi"

2.6.3 核心命令汇总

cmd 复制代码

# 增删查
SADD key member [member...]    # 添加元素（自动去重）
SREM key member [member...]    # 删除元素
SMEMBERS key                   # 获取所有元素
SISMEMBER key member           # 判断元素是否存在
SCARD key                      # 统计元素个数

# 集合运算
SINTER key1 key2 [key3...]     # 交集
SUNION key1 key2 [key3...]     # 并集
SDIFF key1 key2 [key3...]      # 差集

2.7 SortedSet类型：带权重的有序集合

2.7.1 结构原理

SortedSet每个元素关联一个score（双精度浮点数），系统根据score自动排序。底层采用跳表+hash表双结构：

跳表：支持按分数范围快速查询、按排名访问
hash表：支持按成员快速查找分数

具备四个核心特征：

可排序

插入时按score升序排列，score相同时按member字典序：

cmd 复制代码

ZADD ranking 85 "Jack" 89 "Lucy" 82 "Rose"
ZRANGE ranking 0 -1  → 返回 [Rose, Jack, Lucy]   # -1表示最后一个元素的索引，0 -1表示获取从第一个到最后一个的所有元素

元素不重复

相同member自动更新score，不会重复存储：

cmd 复制代码

ZADD scores 90 "Alice"
ZADD scores 95 "Alice"  # Alice的score更新为95

查询速度快

按分数范围、按排名范围查询均高效：

复制代码

ZRANGEBYSCORE scores 80 90    # 分数范围查询
ZRANGE scores 0 2             # 排名范围查询

分数可更新

支持原子增减，适合实时排行榜：

cmd 复制代码

ZINCRBY scores 5 "Alice"  # Alice分数+5

2.7.2 实战案例：班级成绩排行榜

数据准备

cmd 复制代码

ZADD test:score:class1 85 "Jack" 89 "Lucy" 82 "Rose" 95 "Tom" 78 "Jerry" 92 "Amy" 76 "Miles"

需求1：删除Tom同学

cmd 复制代码

ZREM test:score:class1 "Tom"

需求2：获取Amy同学的分数

cmd 复制代码

ZSCORE test:score:class1 "Amy"  → 返回 92

需求3：获取Rose同学的排名

cmd 复制代码

ZRANK test:score:class1 "Rose"  → 返回 2（升序第3名，从0开始）
ZREVRANK test:score:class1 "Rose"  → 返回 4（降序第5名）

需求4：查询80分以下有几个学生

cmd 复制代码

ZCOUNT test:score:class1 0 80  → 返回 2（Jerry和Miles）

需求5：给Amy同学加2分

cmd 复制代码

ZINCRBY test:score:class1 2 "Amy"  # Amy分数变为94

需求6：查出成绩前3名的同学

cmd 复制代码

ZREVRANGE test:score:class1 0 2 WITHSCORES
→ 返回: ["Tom", "95", "Amy", "94", "Lucy", "89"]

需求7：查出成绩80分以下的所有同学

cmd 复制代码

ZRANGEBYSCORE test:score:class1 0 80 WITHSCORES
→ 返回: ["Miles", "76", "Jerry", "78"]

2.7.3 核心命令分类

基础操作

cmd 复制代码

ZADD key score member [score member...]  # 添加/更新元素
ZREM key member [member...]              # 删除元素
ZSCORE key member                        # 获取元素分数
ZCARD key                                # 统计元素总数

排名查询

cmd 复制代码

ZRANK key member         # 升序排名（从0开始）
ZREVRANK key member      # 降序排名
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]      # 按排名获取（升序）
ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]   # 按排名获取（降序）

分数范围查询

cmd 复制代码

ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
ZREVRANGEBYSCORE key max min [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
ZCOUNT key min max       # 统计分数区间元素个数

分数更新

cmd 复制代码

ZINCRBY key increment member  # 分数原子增减

集合运算

cmd 复制代码

ZDIFF key1 key2 ...     # 差集
ZINTER key1 key2 ...    # 交集
ZUNION key1 key2 ...    # 并集

注意：所有范围命令默认升序，需降序时在Z后加REV；WITHSCORES参数可同时返回元素和分数

三、学习要点回顾

3.1 五种核心数据结构对比

类型	有序性	可重复	核心优势	典型场景
String	-	-	读写最快，支持原子计数	缓存、计数器、分布式锁
Hash	-	-	字段级操作，节省序列化开销	对象存储、用户信息
List	✓	✓	两端操作高效，支持阻塞	消息队列、时间线
Set	✗	✗	自动去重，集合运算原生支持	标签、好友、去重统计
SortedSet	✓	✗	自动排序，双维度查询	排行榜、带权任务队列

3.2 Key命名规范

复制代码

推荐格式：项目名:业务名:类型:id

示例：
  test:user:1           # 用户信息
  test:product:1001     # 商品信息
  test:cart:user:1      # 用户购物车

3.3 命令学习技巧

使用HELP @类型查看某类数据结构的所有命令
使用HELP 命令名查看具体命令的详细用法
先掌握每种结构的3-5个高频命令，再逐步扩展
结合业务场景练习，如用Set实现好友管理、用SortedSet实现排行榜