Redis常见数据类型及使用场景深度解析
一、核心数据类型详解
1.1 字符串（String）
底层实现：简单动态字符串（SDS），支持二进制安全存储
核心特性：
- 最大存储512MB
- 支持原子增减（INCR/DECR）
- 可存储文本、数值、二进制数据
常用命令：
SET key value [EX seconds] # 设置键值及过期时间
GETRANGE key 0-5 # 截取子字符串
INCRBY key 10 # 原子递增
MSET key1 val1 key2 val2 # 批量设置
使用场景：
- 缓存加速：数据库查询结果缓存（如商品详情）
- 分布式锁：通过
SETNX实现资源互斥访问 - 计数器：网站访问量、视频播放量统计
- 会话管理：存储用户Session信息
内存优化：短字符串使用embstr编码，长字符串使用raw编码
1.2 哈希（Hash）
底层实现：ziplist（小数据）或hashtable（大数据）
核心特性：
- 存储键值对集合（类似Java Map）
- 字段级原子操作（HSET/HINCRBY）
- 适合存储对象属性
常用命令：
HSET user:1000 name "Alice" age 25 # 设置字段
HGETALL user:1000 # 获取所有字段
HMGET user:1000 name age # 批量获取
HINCRBY user:1000 balance 100 # 字段原子递增
使用场景：
- 对象存储：用户信息、商品详情（字段级更新）
- 购物车系统：存储商品ID与数量的映射
- 缓存优化：避免大对象序列化开销
内存优化：当字段数>512或值长度>64字节时自动转为hashtable
1.3 列表（List）
底层实现：双向链表（ziplist压缩列表）
核心特性：
- 支持双端操作（LPUSH/RPOP）
- 按索引范围查询（LRANGE）
- 可实现阻塞队列
常用命令：
LPUSH task_queue "order_001" # 左端插入
BRPOP task_queue 0 # 阻塞右端弹出
LRANGE messages 0-9 # 获取前10条
LTRIM logs 10 20 # 截断保留指定范围
使用场景：
- 消息队列：生产者-消费者模型（异步任务处理）
- 最新动态：社交媒体时间线（如微博动态）
- 任务调度：定时任务队列（结合ZRANGEBYSCORE）
性能注意：长列表LINDEX操作时间复杂度为O(n)
1.4 集合（Set）
底层实现：哈希表（无序唯一元素）
核心特性：
- 元素唯一性自动去重
- 支持集合运算（交集/并集/差集）
- 查找效率O(1)
常用命令：
SADD tags "redis" "cache" # 添加元素
SMEMBERS users # 获取所有成员
SINTER group1 group2 # 求交集
SRANDMEMBER lottery 3 # 随机抽取3个元素
使用场景：
- 社交关系：用户关注列表、共同好友
- 去重统计：UV计算、抽奖防重复
- 标签系统：文章标签管理（快速判断标签存在性）
内存优化：小集合使用intset编码，元素>512时转为hashtable
1.5 有序集合（Sorted Set）
底层实现：跳跃表+哈希表（按score排序）
核心特性：
- 元素唯一且有序（按score或字典序）
- 范围查询（ZRANGEBYSCORE）
- 支持按排名操作（ZRANK）
常用命令：
ZADD leaderboard 1000 alice 950 bob # 添加带分数元素
ZRANGE users 0-9 WITHSCORES # 按分数升序取前10
ZREVRANK task 0 # 按分数降序排名
ZREM range logs "error" # 删除指定元素
使用场景：
- 排行榜系统：游戏积分榜、商品销量榜
- 延迟队列：按时间戳处理任务（如订单超时）
- 实时统计：热点文章按访问量排序
性能注意：元素超过10万时建议分片存储
二、高级数据类型
2.1 位图（Bitmap）
实现方式：String类型的位操作
核心场景：
- 用户签到记录（每日1bit）
- 用户状态标记（如在线状态）
示例：
SETBIT sign:20250605 1001 1 # 用户1001签到
BITCOUNT sign:20250605 # 统计当日签到人数
2.2 HyperLogLog
核心特性：基数估算（误差率<0.81%）
使用场景：
- 网站独立访客（UV）统计
- 去重计数（如广告曝光量）
示例：
PFADD article:1001:uv user1 user2 # 添加UV记录
PFCOUNT article:1001:uv # 估算UV总数
2.3 地理空间（Geospatial）
核心特性：存储经纬度，支持距离计算
使用场景：
- 附近的人/地点查询
- 地理围栏（如到达目的地提醒）
示例：
GEOADD locations 116.40 39.90 "Beijing"
GEORADIUS locations 116.40 39.90 10 km # 半径10公里内查询
2.4 流（Stream）
核心特性：消息队列增强版（支持消息ID、消费组）
使用场景：
- 事件溯源
- 日志收集
示例：
XADD orders * product_id 1001 price 999 # 添加消息
XRANGE orders - + COUNT 10 # 获取最新10条
三、数据类型选择指南
| 场景特征 | 推荐类型 | 理由 |
|---|---|---|
| 需要原子计数 | String | INCR/DECR原子操作 |
| 对象属性频繁修改 | Hash | 字段级更新节省内存 |
| 需要快速去重 | Set | 自动去重特性 |
| 排序需求 | Sorted Set | 内置排序能力 |
| 二进制状态统计 | Bitmap | 1bit存储高效 |
| 基数估算 | HyperLogLog | 内存占用极低（12KB/亿元素） |
四、最佳实践
-
内存优化：
- 启用压缩策略（ziplist/max-ziplist-size）
- 定期执行
MEMORY PURGE整理碎片
-
监控指标：
INFO memory # 查看内存使用 MEMORY USAGE key # 单个键内存占用 SLOWLOG # 慢查询分析 -
持久化策略：
save 900 1 # 900秒内1次修改触发RDB appendfsync everysec # AOF每秒同步 -
集群方案：
- Redis Cluster：自动分片（16384个槽位）
- Sentinel：高可用监控
五、典型业务架构示例
电商库存系统
graph LR
A[用户请求] --> B{Redis Cluster}
B --> C[商品库存Hash]
B --> D[分布式锁String]
B --> E[抢购队列List]
C --> F[库存扣减]
D --> G[锁竞争控制]
E --> H[异步处理订单]
通过合理选择数据类型，可将库存扣减延迟控制在1ms内，支撑每秒10万+并发请求。
