Redis 八种常用数据类型常用命令和应用场景
-
5 种基础数据类型：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。
-
3 种特殊数据类型：HyperLogLog（基数统计）、Bitmap （位图）、Geospatial (地理位置)。
Redis 5 种基本数据类型
Redis 共有 5 种基本数据类型：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。
这 5 种数据类型是直接提供给用户使用的，是数据的保存形式，其底层实现主要依赖这 8 种数据结构：简单动态字符串（SDS）、LinkedList（双向链表）、Dict（哈希表/字典）、SkipList（跳跃表）、Intset（整数集合）、ZipList（压缩列表）、QuickList（快速列表）。
Redis 5 种基本数据类型对应的底层数据结构实现如下表所示：
String List Hash Set Zset SDS LinkedList/ZipList/QuickList Dict、ZipList Dict、Intset ZipList、SkipList Redis 3.2 之前，List 底层实现是 LinkedList 或者 ZipList。Redis 3.2 之后，引入了 LinkedList 和 ZipList 的结合 QuickList，List 的底层实现变为 QuickList。从 Redis 7.0 开始， ZipList 被 ListPack 取代。
你可以在 Redis 官网上找到 Redis 数据类型/结构非常详细的介绍：
-
Redis Data Structures[1]
-
Redis Data types tutorial[2]
未来随着 Redis 新版本的发布，可能会有新的数据结构出现，通过查阅 Redis 官网对应的介绍，你总能获取到最靠谱的信息。
String（字符串）
介绍
String 是 Redis 中最简单同时也是最常用的一个数据类型。
String 是一种二进制安全的数据类型，可以用来存储任何类型的数据比如字符串、整数、浮点数、图片（图片的 base64 编码或者解码或者图片的路径）、序列化后的对象。
虽然 Redis 是用 C 语言写的，但是 Redis 并没有使用 C 的字符串表示，而是自己构建了一种 简单动态字符串（Simple Dynamic String，SDS）。相比于 C 的原生字符串，Redis 的 SDS 不光可以保存文本数据还可以保存二进制数据，并且获取字符串长度复杂度为 O(1)（C 字符串为 O(N)）,除此之外，Redis 的 SDS API 是安全的，不会造成缓冲区溢出。
常用命令
命令 介绍 SET key value 设置指定 key 的值 SETNX key value 只有在 key 不存在时设置 key 的值 GET key 获取指定 key 的值 MSET key1 value1 key2 value2 …… 设置一个或多个指定 key 的值 MGET key1 key2 ... 获取一个或多个指定 key 的值 STRLEN key 返回 key 所储存的字符串值的长度 INCR key 将 key 中储存的数字值增一 DECR key 将 key 中储存的数字值减一 EXISTS key 判断指定 key 是否存在 DEL key（通用） 删除指定的 key EXPIRE key seconds（通用） 给指定 key 设置过期时间 更多 Redis String 命令以及详细使用指南，请查看 Redis 官网对应的介绍：https://redis.io/commands/?group=string 。
基本操作：
> SET key value OK > GET key "value" > EXISTS key (integer) 1 > STRLEN key (integer) 5 > DEL key (integer) 1 > GET key (nil)
批量设置：
> MSET key1 value1 key2 value2 OK > MGET key1 key2 # 批量获取多个 key 对应的 value 1) "value1" 2) "value2"
计数器（字符串的内容为整数的时候可以使用）：
> SET number 1 OK > INCR number # 将 key 中储存的数字值增一 (integer) 2 > GET number "2" > DECR number # 将 key 中储存的数字值减一 (integer) 1 > GET number "1"
设置过期时间（默认为永不过期）：
> EXPIRE key 60 (integer) 1 > SETEX key 60 value # 设置值并设置过期时间 OK > TTL key (integer) 56
应用场景
需要存储常规数据的场景
-
举例：缓存 Session、Token、图片地址、序列化后的对象(相比较于 Hash 存储更节省内存)。
-
相关命令：SET、GET。
需要计数的场景
-
举例：用户单位时间的请求数（简单限流可以用到）、页面单位时间的访问数。
-
相关命令：SET、GET、 INCR、DECR 。
分布式锁
利用 SETNX key value 命令可以实现一个最简易的分布式锁（存在一些缺陷，通常不建议这样实现分布式锁）。
List（列表）
介绍
Redis 中的 List 其实就是链表数据结构的实现。我在 线性数据结构 :数组、链表、栈、队列[3] 这篇文章中详细介绍了链表这种数据结构，我这里就不多做介绍了。
许多高级编程语言都内置了链表的实现比如 Java 中的 LinkedList，但是 C 语言并没有实现链表，所以 Redis 实现了自己的链表数据结构。Redis 的 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。
常用命令
命令 介绍 RPUSH key value1 value2 ... 在指定列表的尾部（右边）添加一个或多个元素 LPUSH key value1 value2 ... 在指定列表的头部（左边）添加一个或多个元素 LSET key index value 将指定列表索引 index 位置的值设置为 value LPOP key 移除并获取指定列表的第一个元素(最左边) RPOP key 移除并获取指定列表的最后一个元素(最右边) LLEN key 获取列表元素数量 LRANGE key start end 获取列表 start 和 end 之间 的元素 更多 Redis List 命令以及详细使用指南，请查看 Redis 官网对应的介绍：https://redis.io/commands/?group=list 。
通过 RPUSH/LPOP 或者 LPUSH/RPOP实现队列：
> RPUSH myList value1 (integer) 1 > RPUSH myList value2 value3 (integer) 3 > LPOP myList "value1" > LRANGE myList 0 1 1) "value2" 2) "value3" > LRANGE myList 0 -1 1) "value2" 2) "value3"
通过 RPUSH/RPOP或者LPUSH/LPOP 实现栈：
> RPUSH myList2 value1 value2 value3 (integer) 3 > RPOP myList2 # 将 list的最右边的元素取出 "value3"
我专门画了一个图方便大家理解 RPUSH , LPOP , lpush , RPOP 命令：
通过 LRANGE 查看对应下标范围的列表元素：
> RPUSH myList value1 value2 value3 (integer) 3 > LRANGE myList 0 1 1) "value1" 2) "value2" > LRANGE myList 0 -1 1) "value1" 2) "value2" 3) "value3"
通过 LRANGE 命令，你可以基于 List 实现分页查询，性能非常高！
通过 LLEN 查看链表长度：
> LLEN myList (integer) 3
应用场景
信息流展示
-
举例：最新文章、最新动态。
-
相关命令：LPUSH、LRANGE。
消息队列
List 可以用来做消息队列，只是功能过于简单且存在很多缺陷，不建议这样做。
相对来说，Redis 5.0 新增加的一个数据结构 Stream 更适合做消息队列一些，只是功能依然非常简陋。和专业的消息队列相比，还是有很多欠缺的地方比如消息丢失和堆积问题不好解决。
Hash（哈希）
介绍
Redis 中的 Hash 是一个 String 类型的 field-value（键值对） 的映射表，特别适合用于存储对象，后续操作的时候，你可以直接修改这个对象中的某些字段的值。
Hash 类似于 JDK1.8 前的 HashMap，内部实现也差不多(数组 + 链表)。不过，Redis 的 Hash 做了更多优化。
常用命令
命令 介绍 HSET key field value 设置指定哈希表中指定字段的值 HSETNX key field value 只有指定字段不存在时设置指定字段的值 HMSET key field1 value1 field2 value2 ... 同时将一个或多个 field-value (域-值)对设置到指定哈希表中 HGET key field 获取指定哈希表中指定字段的值 HMGET key field1 field2 ... 获取指定哈希表中一个或者多个指定字段的值 HGETALL key 获取指定哈希表中所有的键值对 HEXISTS key field 查看指定哈希表中指定的字段是否存在 HDEL key field1 field2 ... 删除一个或多个哈希表字段 HLEN key 获取指定哈希表中字段的数量 HINCRBY key field increment 对指定哈希中的指定字段做运算操作（正数为加，负数为减） 更多 Redis Hash 命令以及详细使用指南，请查看 Redis 官网对应的介绍：https://redis.io/commands/?group=hash 。
模拟对象数据存储：
> HMSET userInfoKey name "guide" description "dev" age 24 OK > HEXISTS userInfoKey name # 查看 key 对应的 value中指定的字段是否存在。 (integer) 1 > HGET userInfoKey name # 获取存储在哈希表中指定字段的值。 "guide" > HGET userInfoKey age "24" > HGETALL userInfoKey # 获取在哈希表中指定 key 的所有字段和值 1) "name" 2) "guide" 3) "description" 4) "dev" 5) "age" 6) "24" > HSET userInfoKey name "GuideGeGe" > HGET userInfoKey name "GuideGeGe" > HINCRBY userInfoKey age 2 (integer) 26
应用场景
对象数据存储场景
-
举例：用户信息、商品信息、文章信息、购物车信息。
-
相关命令：HSET （设置单个字段的值）、HMSET（设置多个字段的值）、HGET（获取单个字段的值）、HMGET（获取多个字段的值）。
Set（集合）
介绍
Redis 中的 Set 类型是一种无序集合，集合中的元素没有先后顺序但都唯一，有点类似于 Java 中的 HashSet 。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 提供了判断某个元素是否在一个 Set 集合内的重要接口，这个也是 List 所不能提供的。
你可以基于 Set 轻易实现交集、并集、差集的操作，比如你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。这样的话，Set 可以非常方便的实现如共同关注、共同粉丝、共同喜好等功能。这个过程也就是求交集的过程。
常用命令
命令 介绍 SADD key member1 member2 ... 向指定集合添加一个或多个元素 SMEMBERS key 获取指定集合中的所有元素 SCARD key 获取指定集合的元素数量 SISMEMBER key member 判断指定元素是否在指定集合中 SINTER key1 key2 ... 获取给定所有集合的交集 SINTERSTORE destination key1 key2 ... 将给定所有集合的交集存储在 destination 中 SUNION key1 key2 ... 获取给定所有集合的并集 SUNIONSTORE destination key1 key2 ... 将给定所有集合的并集存储在 destination 中 SDIFF key1 key2 ... 获取给定所有集合的差集 SDIFFSTORE destination key1 key2 ... 将给定所有集合的差集存储在 destination 中 SPOP key count 随机移除并获取指定集合中一个或多个元素 SRANDMEMBER key count 随机获取指定集合中指定数量的元素 更多 Redis Set 命令以及详细使用指南，请查看 Redis 官网对应的介绍：https://redis.io/commands/?group=set 。
基本操作：
> SADD mySet value1 value2 (integer) 2 > SADD mySet value1 # 不允许有重复元素，因此添加失败 (integer) 0 > SMEMBERS mySet 1) "value1" 2) "value2" > SCARD mySet (integer) 2 > SISMEMBER mySet value1 (integer) 1 > SADD mySet2 value2 value3 (integer) 2
-
mySet : value1、value2 。
-
mySet2：value2、value3 。
求交集：
> SINTERSTORE mySet3 mySet mySet2 (integer) 1 > SMEMBERS mySet3 1) "value2"
求并集：
> SUNION mySet mySet2 1) "value3" 2) "value2" 3) "value1"
求差集：
> SDIFF mySet mySet2 # 差集是由所有属于 mySet 但不属于 A 的元素组成的集合 1) "value1"
应用场景
需要存放的数据不能重复的场景
-
举例：网站 UV 统计（数据量巨大的场景还是 HyperLogLog更适合一些）、文章点赞、动态点赞等场景。
-
相关命令：SCARD（获取集合数量） 。
需要获取多个数据源交集、并集和差集的场景
-
举例：共同好友(交集)、共同粉丝(交集)、共同关注(交集)、好友推荐（差集）、音乐推荐（差集）、订阅号推荐（差集+交集） 等场景。
-
相关命令：SINTER（交集）、SINTERSTORE （交集）、SUNION （并集）、SUNIONSTORE（并集）、SDIFF（差集）、SDIFFSTORE （差集）。
需要随机获取数据源中的元素的场景
-
举例：抽奖系统、随机点名等场景。
-
相关命令：SPOP（随机获取集合中的元素并移除，适合不允许重复中奖的场景）、SRANDMEMBER（随机获取集合中的元素，适合允许重复中奖的场景）。
Sorted Set（有序集合）
介绍
Sorted Set 类似于 Set，但和 Set 相比，Sorted Set 增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列，还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。有点像是 Java 中 HashMap 和 TreeSet 的结合体。
常用命令
命令 介绍 ZADD key score1 member1 score2 member2 ... 向指定有序集合添加一个或多个元素 ZCARD KEY 获取指定有序集合的元素数量 ZSCORE key member 获取指定有序集合中指定元素的 score 值 ZINTERSTORE destination numkeys key1 key2 ... 将给定所有有序集合的交集存储在 destination 中，对相同元素对应的 score 值进行 SUM 聚合操作，numkeys 为集合数量 ZUNIONSTORE destination numkeys key1 key2 ... 求并集，其它和 ZINTERSTORE 类似 ZDIFFSTORE destination numkeys key1 key2 ... 求差集，其它和 ZINTERSTORE 类似 ZRANGE key start end 获取指定有序集合 start 和 end 之间的元素（score 从低到高） ZREVRANGE key start end 获取指定有序集合 start 和 end 之间的元素（score 从高到底） ZREVRANK key member 获取指定有序集合中指定元素的排名(score 从大到小排序) 更多 Redis Sorted Set 命令以及详细使用指南，请查看 Redis 官网对应的介绍：https://redis.io/commands/?group=sorted-set 。
基本操作：
> ZADD myZset 2.0 value1 1.0 value2 (integer) 2 > ZCARD myZset 2 > ZSCORE myZset value1 2.0 > ZRANGE myZset 0 1 1) "value2" 2) "value1" > ZREVRANGE myZset 0 1 1) "value1" 2) "value2" > ZADD myZset2 4.0 value2 3.0 value3 (integer) 2
-
myZset : value1(2.0)、value2(1.0) 。
-
myZset2：value2 （4.0）、value3(3.0) 。
获取指定元素的排名：
> ZREVRANK myZset value1 0 > ZREVRANK myZset value2 1
求交集：
> ZINTERSTORE myZset3 2 myZset myZset2 1 > ZRANGE myZset3 0 1 WITHSCORES value2 5
求并集：
> ZUNIONSTORE myZset4 2 myZset myZset2 3 > ZRANGE myZset4 0 2 WITHSCORES value1 2 value3 3 value2 5
求差集：
> ZDIFF 2 myZset myZset2 WITHSCORES value1 2
应用场景
需要随机获取数据源中的元素根据某个权重进行排序的场景
-
举例：各种排行榜比如直播间送礼物的排行榜、朋友圈的微信步数排行榜、王者荣耀中的段位排行榜、话题热度排行榜等等。
-
相关命令：ZRANGE (从小到大排序)、 ZREVRANGE （从大到小排序）、ZREVRANK (指定元素排名)。
《Java 面试指北》 的「技术面试题篇」就有一篇文章详细介绍如何使用 Sorted Set 来设计制作一个排行榜。
需要存储的数据有优先级或者重要程度的场景 比如优先级任务队列。
-
举例：优先级任务队列。
-
相关命令：ZRANGE (从小到大排序)、 ZREVRANGE （从大到小排序）、ZREVRANK (指定元素排名)。
总结
数据类型 说明 String 一种二进制安全的数据类型，可以用来存储任何类型的数据比如字符串、整数、浮点数、图片（图片的 base64 编码或者解码或者图片的路径）、序列化后的对象。 List Redis 的 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。 Hash 一个 String 类型的 field-value（键值对） 的映射表，特别适合用于存储对象，后续操作的时候，你可以直接修改这个对象中的某些字段的值。 Set 无序集合，集合中的元素没有先后顺序但都唯一，有点类似于 Java 中的 HashSet 。 Zset 和 Set 相比，Sorted Set 增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列，还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。有点像是 Java 中 HashMap 和 TreeSet 的结合体。 Redis 3 种特殊的数据类型
除了 5 种基本的数据类型之外，Redis 还支持 3 种特殊的数据类型：Bitmap、HyperLogLog、GEO。
Bitmap （位图）
介绍
根据官网介绍：
Bitmaps are not an actual data type, but a set of bit-oriented operations defined on the String type which is treated like a bit vector. Since strings are binary safe blobs and their maximum length is 512 MB, they are suitable to set up to 2^32 different bits.
Bitmap 不是 Redis 中的实际数据类型，而是在 String 类型上定义的一组面向位的操作，将其视为位向量。由于字符串是二进制安全的块，且最大长度为 512 MB，它们适合用于设置最多 2^32 个不同的位。
Bitmap 存储的是连续的二进制数字（0 和 1），通过 Bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态，key 就是对应元素本身 。我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte，所以 Bitmap 本身会极大的节省储存空间。
你可以将 Bitmap 看作是一个存储二进制数字（0 和 1）的数组，数组中每个元素的下标叫做 offset（偏移量）。
常用命令
命令 介绍 SETBIT key offset value 设置指定 offset 位置的值 GETBIT key offset 获取指定 offset 位置的值 BITCOUNT key start end 获取 start 和 end 之前值为 1 的元素个数 BITOP operation destkey key1 key2 ... 对一个或多个 Bitmap 进行运算，可用运算符有 AND, OR, XOR 以及 NOT Bitmap 基本操作演示：
# SETBIT 会返回之前位的值（默认是 0）这里会生成 7 个位 > SETBIT mykey 7 1 (integer) 0 > SETBIT mykey 7 0 (integer) 1 > GETBIT mykey 7 (integer) 0 > SETBIT mykey 6 1 (integer) 0 > SETBIT mykey 8 1 (integer) 0 # 通过 bitcount 统计被被设置为 1 的位的数量。 > BITCOUNT mykey (integer) 2
应用场景
需要保存状态信息（0/1 即可表示）的场景
-
举例：用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计（比如是否点赞过某个视频）。
-
相关命令：SETBIT、GETBIT、BITCOUNT、BITOP。
HyperLogLog（基数统计）
介绍
HyperLogLog 是一种有名的基数计数概率算法 ，基于 LogLog Counting(LLC)优化改进得来，并不是 Redis 特有的，Redis 只是实现了这个算法并提供了一些开箱即用的 API。
Redis 提供的 HyperLogLog 占用空间非常非常小，只需要 12k 的空间就能存储接近2^64个不同元素。这是真的厉害，这就是数学的魅力么！并且，Redis 对 HyperLogLog 的存储结构做了优化，采用两种方式计数：
-
稀疏矩阵：计数较少的时候，占用空间很小。
-
稠密矩阵：计数达到某个阈值的时候，占用 12k 的空间。
Redis 官方文档中有对应的详细说明：
基数计数概率算法为了节省内存并不会直接存储元数据，而是通过一定的概率统计方法预估基数值（集合中包含元素的个数）。因此， HyperLogLog 的计数结果并不是一个精确值，存在一定的误差（标准误差为 0.81% ）。
HyperLogLog 的使用非常简单，但原理非常复杂。HyperLogLog 的原理以及在 Redis 中的实现可以看这篇文章：HyperLogLog 算法的原理讲解以及 Redis 是如何应用它的[4] 。
再推荐一个可以帮助理解 HyperLogLog 原理的工具：Sketch of the Day: HyperLogLog — Cornerstone of a Big Data Infrastructure[5] 。
除了 HyperLogLog 之外，Redis 还提供了其他的概率数据结构，对应的官方文档地址：https://redis.io/docs/data-types/probabilistic/ 。
常用命令
HyperLogLog 相关的命令非常少，最常用的也就 3 个。
命令 介绍 PFADD key element1 element2 ... 添加一个或多个元素到 HyperLogLog 中 PFCOUNT key1 key2 获取一个或者多个 HyperLogLog 的唯一计数。 PFMERGE destkey sourcekey1 sourcekey2 ... 将多个 HyperLogLog 合并到 destkey 中，destkey 会结合多个源，算出对应的唯一计数。 HyperLogLog 基本操作演示：
> PFADD hll foo bar zap (integer) 1 > PFADD hll zap zap zap (integer) 0 > PFADD hll foo bar (integer) 0 > PFCOUNT hll (integer) 3 > PFADD some-other-hll 1 2 3 (integer) 1 > PFCOUNT hll some-other-hll (integer) 6 > PFMERGE desthll hll some-other-hll "OK" > PFCOUNT desthll (integer) 6
应用场景
数量量巨大（百万、千万级别以上）的计数场景
-
举例：热门网站每日/每周/每月访问 ip 数统计、热门帖子 uv 统计、
-
相关命令：PFADD、PFCOUNT 。
Geospatial (地理位置)
介绍
Geospatial index（地理空间索引，简称 GEO） 主要用于存储地理位置信息，基于 Sorted Set 实现。
通过 GEO 我们可以轻松实现两个位置距离的计算、获取指定位置附近的元素等功能。
常用命令
命令 介绍 GEOADD key longitude1 latitude1 member1 ... 添加一个或多个元素对应的经纬度信息到 GEO 中 GEOPOS key member1 member2 ... 返回给定元素的经纬度信息 GEODIST key member1 member2 M/KM/FT/MI 返回两个给定元素之间的距离 GEORADIUS key longitude latitude radius distance 获取指定位置附近 distance 范围内的其他元素，支持 ASC(由近到远)、DESC（由远到近）、Count(数量) 等参数 GEORADIUSBYMEMBER key member radius distance 类似于 GEORADIUS 命令，只是参照的中心点是 GEO 中的元素 基本操作：
> GEOADD personLocation 116.33 39.89 user1 116.34 39.90 user2 116.35 39.88 user3 3 > GEOPOS personLocation user1 116.3299986720085144 39.89000061669732844 > GEODIST personLocation user1 user2 km 1.4018
通过 Redis 可视化工具查看 personLocation ，果不其然，底层就是 Sorted Set。
GEO 中存储的地理位置信息的经纬度数据通过 GeoHash 算法转换成了一个整数，这个整数作为 Sorted Set 的 score(权重参数)使用。
获取指定位置范围内的其他元素：
> GEORADIUS personLocation 116.33 39.87 3 km user3 user1 > GEORADIUS personLocation 116.33 39.87 2 km > GEORADIUS personLocation 116.33 39.87 5 km user3 user1 user2 > GEORADIUSBYMEMBER personLocation user1 5 km user3 user1 user2 > GEORADIUSBYMEMBER personLocation user1 2 km user1 user2
GEORADIUS 命令的底层原理解析可以看看阿里的这篇文章：Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢？[6] 。
移除元素：
GEO 底层是 Sorted Set ，你可以对 GEO 使用 Sorted Set 相关的命令。
> ZREM personLocation user1 1 > ZRANGE personLocation 0 -1 user3 user2 > ZSCORE personLocation user2 4069879562983946
应用场景
需要管理使用地理空间数据的场景
-
举例：附近的人。
-
相关命令: GEOADD、GEORADIUS、GEORADIUSBYMEMBER 。
总结
数据类型 说明 Bitmap 你可以将 Bitmap 看作是一个存储二进制数字（0 和 1）的数组，数组中每个元素的下标叫做 offset（偏移量）。通过 Bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态，key 就是对应元素本身 。我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte，所以 Bitmap 本身会极大的节省储存空间。 HyperLogLog Redis 提供的 HyperLogLog 占用空间非常非常小，只需要 12k 的空间就能存储接近2^64个不同元素。不过，HyperLogLog 的计数结果并不是一个精确值，存在一定的误差（标准误差为 0.81% ）。 Geospatial index Geospatial index（地理空间索引，简称 GEO） 主要用于存储地理位置信息，基于 Sorted Set 实现。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
