数据结构
Redis 提供丰富的数据结构，能用最少的代码实现强大的操作。
为什么数据结构很重要
选择正确的数据结构对以下方面至关重要：
- 性能：O(1) vs O(N) 操作
- 代码简洁：使用内置操作而非应用逻辑
- 内存效率：紧凑存储
示例：用 Sorted Set vs 在应用层维护排序列表实现排行榜
- Sorted Set：
ZINCRBY leaderboard 50 "alice"（O(log N)） - 应用层：读取所有分数、排序、递增、写回（O(N log N)）
String（字符串）
概述
二进制安全字符串：可以存储任何数据（文本、JSON、二进制、序列化对象）
最大大小：512 MB
常用命令
# 设置和获取
SET key value
GET key
# 设置带过期时间（秒）
SETEX key 3600 value
# 不存在时设置（用于分布式锁）
SETNX lock:resource 1 # 设置成功返回 1，已存在返回 0
# 原子递增（用于计数器）
INCR counter # 加 1
INCRBY counter 10 # 加 10
DECR counter # 减 1
# 批量操作
MSET key1 value1 key2 value2
MGET key1 key2
# 追加字符串
APPEND key "suffix"
# 获取子串
GETRANGE key 0 4 # 字符 0-4（5 个字符）
# 设置子串
SETRANGE key 5 "hello" # 从位置 5 开始覆盖
使用场景
1. 缓存
# 缓存 API 响应
SETEX api:user:123 3600 '{"name":"Alice","age":25}'
# 获取缓存
GET api:user:123 # 返回 JSON 字符串
2. 计数器
# 页面浏览计数
INCR page:home:views
# 限流
INCR ratelimit:user:123:2024-02-14
EXPIRE ratelimit:user:123:2024-02-14 86400
GET ratelimit:user:123:2024-02-14 # 查看计数
3. 分布式锁
# 获取锁（Redis 2.6.12+ 支持 SETNX + 过期时间）
SET lock:order:123 "unique_value" NX EX 10 # 不存在时设置，10 秒过期
# 释放锁（仅当值匹配时）
GET lock:order:123
if value == "unique_value":
DEL lock:order:123
# 更好：使用 Lua 脚本原子检查并删除
EVAL "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end" 1 lock:order:123 "unique_value"
4. 会话存储
# 存储会话数据
HSET session:abc123 user_id 123 login_time "2024-02-14T10:00:00Z"
EXPIRE session:abc123 3600
# 检查会话
EXISTS session:abc123 # 存在返回 1
Hash（哈希）
概述
字段-值对：类似 Map/字典（类似 JSON 对象或 HashMap）
最大字段数：每个哈希 40 亿
常用命令
# 设置字段
HSET key field value
HMSET key field1 value1 field2 value2 # 多个字段
# 获取字段
HGET key field
HMGET key field1 field2 # 多个字段
HGETALL key # 所有字段和值
# 检查存在性
HEXISTS key field
# 递增字段（用于哈希内的计数器）
HINCRBY key field 1
# 删除字段
HDEL key field
# 获取所有字段名或值
HKEYS key # 所有字段名
HVALS key # 所有值
# 字段数量
HLEN key
使用场景
1. 对象存储（用户资料）
# 存储用户资料
HSET user:123 name "Alice" email "alice@example.com" age 25
# 获取特定字段
HGET user:123 name # 返回 "Alice"
# 更新单个字段
HSET user:123 age 26
# 获取所有字段
HGETALL user:123
# 返回: name "Alice" email "alice@example.com" age 26
2. 购物车
# 添加商品到购物车
HSET cart:user:123 product:456 2 # 2 件商品 456
# 获取购物车内容
HGETALL cart:user:123
# 更新数量
HINCRBY cart:user:123 product:456 1 # 再加 1 件
# 移除商品
HDEL cart:user:123 product:456
3. 计数器
# 按 URL 统计页面浏览量
HINCRBY page:views:/home 1
# 每日统计
HINCRBY stats:2024-02-14 page_views 1
HINCRBY stats:2024-02-14 unique_visitors 1
List（列表）
概述
链表：有序的字符串集合（允许重复值）
最大元素数：每个列表 40 亿
操作复杂度：头部/尾部操作 O(1)，索引操作 O(N)
常用命令
# 推入头部（左）或尾部（右）
LPUSH key value1 value2 # 推入头部（左）
RPUSH key value1 value2 # 推入尾部（右）
# 从头部或尾部弹出
LPOP key # 从头部弹出
RPOP key # 从尾部弹出
# 阻塞弹出（列表为空时等待）
BLPOP key timeout # 阻塞左弹出
BRPOP key timeout # 阻塞右弹出
# 获取范围
LRANGE key 0 -1 # 所有元素（0 到 -1）
LRANGE key 0 9 # 前 10 个元素
# 获取长度
LLEN key
# 裁剪列表（只保留指定范围）
LTRIM key 0 99 # 只保留前 100 个元素
# 按索引获取
LINDEX key 0 # 第一个元素
# 按索引设置
LSET key 0 "new_value"
使用场景
1. 队列（FIFO）
# 生产者（入队）
RPUSH queue:tasks "task1"
RPUSH queue:tasks "task2"
# 消费者（出队）
RPOP queue:tasks # 返回 "task1"
# 阻塞队列（为空时等待）
BRPOP queue:tasks 30 # 最多等待 30 秒
2. 栈（LIFO）
# 入栈
LPUSH stack:items "item1"
# 出栈
LPOP stack:items # 返回 "item1"
3. 时间线（动态流）
# 添加动态（最新的在前）
LPUSH timeline:user:123 "Post: Hello world"
# 获取最近 20 条动态
LRANGE timeline:user:123 0 19
# 裁剪，只保留最新 100 条
LTRIM timeline:user:123 0 99
4. 消息队列
# 生产者
LPUSH queue:emails '{"to":"alice@example.com","subject":"Welcome"}'
# 消费者（阻塞）
BRPOP queue:emails 0 # 无限期阻塞
Set（集合）
概述
无序的唯一字符串集合：不允许重复，无序
最大元素数：每个集合 40 亿
操作复杂度：添加/删除/检查成员 O(1)
常用命令
# 添加成员
SADD key member1 member2
# 移除成员
SREM key member1
# 检查成员
SISMEMBER key member # 存在返回 1
# 获取所有成员
SMEMBERS key
# 获取基数（大小）
SCARD key
# 随机成员
SRANDMEMBER key # 返回随机成员（不删除）
SPOP key # 移除并返回随机成员
# 集合运算
SINTER key1 key2 # 交集（两个集合共有的成员）
SUNION key1 key2 # 并集（所有成员）
SDIFF key1 key2 # 差集（在 key1 但不在 key2 的成员）
# 存储运算结果
SINTERSTORE dest key1 key2
SUNIONSTORE dest key1 key2
SDIFFSTORE dest key1 key2
使用场景
1. 标签
# 为文章添加标签
SADD article:123:tags "redis" "database" "nosql"
# 获取所有标签
SMEMBERS article:123:tags
# 按标签查找文章（倒排索引）
SADD tag:redis:articles 123
SADD tag:database:articles 123
# 同时有 "redis" 和 "database" 标签的文章
SINTER tag:redis:articles tag:database:articles
2. 关注/粉丝
# 用户关注其他人
SADD user:123:following 456 789
# 用户的粉丝
SADD user:123:followers 456 789
# 检查是否关注
SISMEMBER user:123:following 456
# 共同粉丝（同时关注用户 123 和 456 的人）
SINTER user:123:followers user:456:followers
# 关注数
SCARD user:123:following
3. 独立访客
# 按天跟踪独立访客
SADD visitors:2024-02-14 "ip:1.2.3.4" "ip:5.6.7.8"
# 独立访客数
SCARD visitors:2024-02-14
# 检查是否访问过
SISMEMBER visitors:2024-02-14 "ip:1.2.3.4"
4. 推荐引擎
# 用户喜欢的商品
SADD user:123:likes item:1 item:2 item:3
# 与 item:1 相似的商品
SADD item:1:similar item:4 item:5
# 推荐喜欢 item:1 的用户也喜欢的商品（排除用户已喜欢的）
SUNIONSTORE temp item:1:similar
SDIFF temp user:123:likes
Sorted Set（有序集合 / ZSet）
概述
有序的唯一成员集合：每个成员关联一个分数（浮点数）
排序：按分数升序排列（默认）
最大元素数：每个有序集合 40 亿
操作复杂度：插入/删除/排名 O(log N)
常用命令
# 添加带分数的成员
ZADD key score member
ZADD key 100 "alice" 95 "bob" 120 "charlie"
# 获取分数
ZSCORE key member
# 递增分数
ZINCRBY key 10 "alice" # alice 的分数变为 110
# 按排名（索引）获取范围
ZRANGE key 0 -1 # 所有成员（按分数升序）
ZRANGE key 0 9 WITHSCORES # 前 10 名（最低分数）
ZREVRANGE key 0 9 WITHSCORES # 前 10 名（最高分数）
# 按分数获取范围
ZRANGEBYSCORE key 0 100 # 分数 0-100 的成员
ZREVRANGEBYSCORE key 100 0 # 反向（100 到 0）
# 获取排名（0 开始）
ZRANK key member # 升序排名
ZREVRANK key member # 降序排名
# 统计分数范围内的成员数
ZCOUNT key 0 100
# 移除成员
ZREM key member
# 按排名弹出（移除并返回）
ZPOPMAX key # 移除并返回最高分的成员
ZPOPMIN key # 移除并返回最低分的成员
使用场景
1. 排行榜
# 添加分数
ZADD leaderboard 1000 "alice" 950 "bob" 1200 "charlie"
# 获取前 10 名
ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES
# 获取用户排名
ZREVRANK leaderboard "alice" # 返回 2（从 0 开始）
# 递增分数
ZINCRBY leaderboard 50 "alice" # Alice 的分数: 1000 → 1050
# 获取用户分数
ZSCORE leaderboard "alice" # 返回 1050
2. 优先队列
# 添加带优先级的任务（分数 = 优先级，越高越重要）
ZADD queue:tasks 10 "task1" 5 "task2" 8 "task3"
# 获取最高优先级任务
ZPOPMAX queue:tasks # 返回 "task1"（优先级 10）
# 获取前 N 个任务
ZREVRANGE queue:tasks 0 4 WITHSCORES # 前 5 个任务
3. 限流（滑动窗口）
# 添加请求，以时间戳作为分数
ZADD ratelimit:user:123 1707880000 "req1" 1707880001 "req2"
# 移除旧请求（超过 60 秒的）
ZREMRANGEBYSCORE ratelimit:user:123 0 (1707880000 - 60000)
# 统计最近 60 秒内的请求数
ZCARD ratelimit:user:123
# 如果计数 > 100，则限流
4. 时间序列
# 添加数据点（时间戳作为分数）
ZADD temperature:sensor:1 1707880000 "25.3" 1707880060 "25.5"
# 获取最近 10 条读数
ZREVRANGE temperature:sensor:1 0 9 WITHSCORES
# 获取时间范围内的数据
ZRANGEBYSCORE temperature:sensor:1 1707880000 1707883600
5. 多维度排序
# 复合分数：如 (评分 * 10) + (评论数 / 100)
ZADD products:ranked 95.23 "product:1" 87.45 "product:2"
# 按分数范围搜索
ZRANGEBYSCORE products:ranked 90 100 WITHSCORES
数据结构对比
| 结构 | 有序 | 唯一 | 操作复杂度 | 使用场景 |
|---|---|---|---|---|
| String | 不适用 | 不适用 | O(1) | 缓存、计数器、锁 |
| Hash | 否 | 字段唯一 | O(1) | 对象、用户资料 |
| List | 是 | 否 | 头/尾 O(1) | 队列、栈、时间线 |
| Set | 否 | 成员唯一 | O(1) | 标签、粉丝、去重 |
| ZSet | 是（按分数） | 成员唯一 | O(log N) | 排行榜、排名 |
面试题
Q1：如何在 Redis 中实现排行榜？
答案：使用 Sorted Set（ZSet）。用 ZADD 添加分数，用 ZREVRANGE 获取前 N 名，用 ZREVRANK 获取排名，用 ZINCRBY 递增分数。
Q2：List 和 Set 有什么区别？
答案：List 有序且允许重复，Set 无序且保证唯一性。List 适用于队列/时间线，Set 适用于标签/粉丝。
Q3：如何在 Redis 中存储用户资料？
答案：使用 Hash。每个字段是资料属性（name、email、age）。可以用 HSET 部分更新，用 HGET 获取特定字段。
Q4：如何实现限流？
答案：使用 INCR 和 EXPIRE 实现固定窗口限流，或使用 Sorted Set 配合时间戳实现滑动窗口限流。检查计数，根据限制允许/拒绝。
Q5：ZADD 的时间复杂度是多少？
答案：O(log N)，其中 N 是有序集合中的元素数。内部使用跳表实现。