前言

Redis提供了5种数据结构，理解每种数据结构的特点对于Redis开发运维非常重要，同时掌握Redis的单线程命令处理机制，会使数据结构和命令的选择事半功倍。

字符串

字符串类型是 Redis 最基础的数据类型，关于字符串需要特别注意：1）⾸先 Redis 中所有的键的类型都是字符串类型，⽽且其他⼏种数据结构也都是在字符串类似基础上构建的，例如列表和集合的元素类型是字符串类型，所以字符串类型能为其他 4 种数据结构的学习奠定基础。

常见命令

常用命令: set,get,decr,incr,mget 等。
大概得命令一览

内部编码

字符串类型的内部编码有 3 种：
• int：8 个字节的⻓整型。
• embstr：⼩于等于 39 个字节的字符串。
• raw：⼤于 39 个字节的字符串。
Redis 会根据当前值的类型和⻓度动态决定使⽤哪种内部编码实现。
当然这里的具体字节，大家不用强行记忆，因为都是根据具体的场景去规定使用哪种编码格式实现。

使用场景

1、缓存（Cache）功能

是比较典型的缓存使用场景，其中Redis作为缓存层，MySQL作为存储层，绝大部分请求的数据都是从Redis中获取。

具体的伪代码实现如下

2、计数

许多应用都会使用Redis作为计数的基础工具，它可以实现快速计数、查询缓存的功能，同时数据可以异步落地到其他数据源。例如笔者所在团队的视频播放数系统就是使用Redis作为视频播放数计数的基础组件，用户每播放一次视频，相应的视频播放数就会自增1，如图所示：

具体的伪代码实现

3、共享Session

一个分布式Web服务将用户的Session信息（例如用户登录信息）保存在各自服务器中，这样会造成一个问题，出于负载均衡的考虑，分布式服务会将用户的访问均衡到不同服务器上，用户刷新一次访问可能会发现需要重新登录，这个问题是用户无法容忍的。

为了解决这个问题，可以使用Redis将用户的Session进行集中管理，如图所示，在这种模式下只要保证Redis是高可用和扩展性的，每次用户更新或者查询登录信息都直接从Redis中集中获取。

4、限速

很多应用出于安全的考虑，会在每次进行登录时，让用户输入手机验证码，从而确定是否是用户本人。但是为了短信接口不被频繁访问，会限制用户每分钟获取验证码的频率，例如一分钟不能超过5次。

上述就是利用Redis实现了限速功能，例如一些网站限制一个IP地址不
能在一秒钟之内访问超过n次也可以采用类似的思路。

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哈希

几乎所有的编程语言都提供了哈希（hash）类型，它们的叫法可能是哈希、字典、关联数组。在Redis中，哈希类型是指键值本身又是一个键值对结构，形如value={{field1,value1}，…{fieldN，valueN}}，Redis键值对和哈希类型二者的关系可以用来表示。

命令

常用命令： hget,hset,hgetall 等。
具体的hash命令的时间复杂度：

Redis 的哈希（Hash）数据结构允许用户存储键值对的集合。哈希中的每个字段（field）都对应一个值（value），并且这些字段都是唯一的。下面是一些 Redis 哈希数据结构的常用命令及其解释：

HSET

命令：HSET key field value
解释：将哈希表 key 中的字段 field 的值设为 value。如果 key 不存在，一个空哈希表会被创建并执行 HSET 操作。如果字段已经存在于哈希表中，该操作会覆盖旧值。
HGET

命令：HGET key field
解释：获取存储在哈希表 key 中给定字段 field 的值。
HGETALL

命令：HGETALL key
解释：返回哈希表 key 中，所有的字段和值。
HMSET

命令：HMSET key field1 value1 field2 value2 … fieldN valueN
解释：同时设置哈希表 key 中的多个字段值。
HMGET

命令：HMGET key field1 field2 … fieldN
解释：获取哈希表 key 中多个字段的值。
HINCRBY

命令：HINCRBY key field increment
解释：将哈希表 key 中指定字段 field 的值增加 increment。
HINCRBYFLOAT

命令：HINCRBYFLOAT key field increment
解释：将哈希表 key 中指定字段 field 的值增加 increment，increment 可以是浮点数。
HDEL

命令：HDEL key field1 field2 … fieldN
解释：删除哈希表 key 中的一个或多个字段，不存在的字段将被忽略。
HEXISTS

命令：HEXISTS key field
解释：检查哈希表 key 中，指定的字段 field 是否存在。
HLEN

命令：HLEN key
解释：返回哈希表 key 中字段的数量。
HKEYS
命令：HKEYS key
解释：获取哈希表 key 中的所有字段。
HVALS
命令：HVALS key
解释：获取哈希表 key 中的所有值。
这些命令提供了对 Redis 哈希数据结构的基本操作，使得用户能够轻松地存储、检索和修改哈希表中的字段和值。

内部编码

哈希类型的内部编码有两种：

• ziplist（压缩列表）：当哈希类型元素个数小于hash-max-ziplist-entries配置（默认512个）、同时所有值都小于hash-max-ziplist-value配置（默认64字节）时，Redis会使用ziplist作为哈希的内部实现，ziplist使用更加紧凑的结构实现多个元素的连续存储，所以在节省内存方面比hashtable更加优秀。
• hashtable（哈希表）：当哈希类型无法满足ziplist的条件时，Redis会使用hashtable作为哈希的内部实现，因为此时ziplist的读写效率会下降，而hashtable的读写时间复杂度为O（1）。

使用场景

存储结构化数据

关系型数据表记录的两条用户信息，用户的属性作为表的列，每条用户信息作为行。

相比于使用字符串序列化缓存用户信息，哈希类型变得更加直观，并且在更新操作上会更加便捷。可以将每个用户定义的id定义为后缀，对file-value对应的每个用户的属性。
另外还有一个原因就是，如果使用String(json)的格式来存储UserInfo。万一我们想修改field，或者修改某个field，就需要吧整个json都读取出来，解析成对象，操作filed，再重写json字符串，再写回去。
如果使用hash的方式来表示UserInfo，就可以使用field表示对象的每个属性，此时就可以非常方便的修改、获取任何一个属性的值了。具体的伪代码如下。

但是需要注意的是哈希类型和关系型数据库有两点不同之处：
• 哈希类型是稀疏的，⽽关系型数据库是完全结构化的，例如哈希类型每个键可以有不同的 field，而关系型数据库⼀旦添加新的列，所有⾏都要为其设置值，即使为 null，如图 所示 。

• 关系数据库可以做复杂的关系查询，而Redis 去模拟关系型复杂查询，例如联表查询、聚合查询等基本不可能，维护成本高。

开发人员需要将两者的特点搞清楚，才能在适合的场景使用适合的技术。到目前为止，我们已经能够用三种方法缓存用户信息，下面给出三种方案的实现方法和优缺点分析。

• 1)原生字符串类型：每个属性一个键。

set user:1:name tom
set user:1:age 23
set user:1:city beijing

优点：简单直观，每个属性都支持更新操作。
缺点：占用过多的键，内存占用量较大，同时用户信息内聚性比较差，
所以此种方案一般不会在生产环境使用。

• 2）序列化字符串类型：将用户信息序列化后用一个键保存。

set user:1 serialize(userInfo)

优点：简化编程，如果合理的使用序列化可以提高内存的使用效率。
缺点：序列化和反序列化有一定的开销，同时每次更新属性都需要把全部数据取出进行反序列化，更新后再序列化到Redis中。

• 3）哈希类型：每个用户属性使用一对field-value，但是只用一个键保存.

hmset user:1 name tomage 23 city beijing

优点：简单直观，如果使用合理可以减少内存空间的使用。
缺点：要控制哈希在ziplist和hashtable两种内部编码的转换，hashtable会消耗更多内存

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列表

列表（list）类型是用来存储多个有序的字符串，如图所示，a、b、c、d、e五个元素从左到右组成了一个有序的列表，列表中的每个字符串称为元素（element），一个列表最多可以存储2^32-1 个元素。在Redis中，可以对列表两端插入（push）和弹出（pop），还可以获取指定范围的元素列表、获取指定索引下标的元素等。列表是一种比较灵活的数据结构，它可以充当栈和队列的角色，在实际开发上有很多应用场景.

列表类型的特点：
第⼀、列表中的元素是有序的，这意味着可以通过索引下标获取某个元素或者某个范围的元素列表，
例如要获取图中 的第 5 个元素，可以执行 lindex user:1:messages 4 或者倒数第 1 个元素，lindex
user:1:messages -1 就可以得到元素 e。
第⼆、区分获取和删除的区别，例如图 2-20 中的 lrem 1 b 是从列表中把从左数遇到的前 1 个 b 元素删
除，这个操作会导致列表的⻓度从 5 变成 4；但是执⾏ lindex 4 只会获取元素，但列表⻓度是不会变化
的。
第三、列表中的元素是允许重复的，例如图 2-21 中的列表中是包含了两个 a 元素的。

命令

常用命令: lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等

Redis 的列表（List）数据结构是一个简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以从列表的两端推入或者弹出元素。下面是一些 Redis 列表数据结构的常用命令及其解释：

LPUSH

命令：LPUSH key value1 value2 … valueN
解释：将一个或多个值插入到列表头部。如果 key 不存在，一个空列表会被创建并执行 LPUSH 操作。当 key 存在但不是列表类型时，会返回一个错误。
RPUSH

命令：RPUSH key value1 value2 … valueN
解释：将一个或多个值插入到列表尾部。如果 key 不存在，一个空列表会被创建并执行 RPUSH 操作。当 key 存在但不是列表类型时，会返回一个错误。
LPOP

命令：LPOP key
解释：移除并获取列表的第一个元素。如果列表没有元素会返回 nil。
RPOP

命令：RPOP key
解释：移除并获取列表的最后一个元素。如果列表没有元素会返回 nil。
LINDEX

命令：LINDEX key index
解释：获取列表在指定索引上的元素。索引是从 0 开始的。如果索引超出范围，返回 nil。
LRANGE

命令：LRANGE key start stop
解释：获取列表指定范围内的元素。start 和 stop 是索引，其中 0 表示列表的第一个元素，-1 表示最后一个元素，-2 表示倒数第二个元素，以此类推。
LLEN

命令：LLEN key
解释：获取列表的长度。
LINSERT

命令：LINSERT key BEFORE|AFTER pivot value
解释：在列表中找到指定元素 pivot，并在其前（BEFORE）或后（AFTER）插入 value。如果列表不存在，或者 pivot 不在列表中，该命令不做任何操作。
LREM

命令：LREM key count value
解释：移除列表中等于 value 的元素。count 的值决定了移除操作的执行方式：
count > 0：从头向尾移除最多 count 个等于 value 的元素。
count < 0：从尾向头移除最多 abs(count) 个等于 value 的元素。
count = 0：移除所有等于 value 的元素。
LSET

命令：LSET key index value
解释：将列表 key 下标为 index 的元素的值设置为 value。
LTRIM

命令：LTRIM key start stop
解释：对一个已存在的列表进行修剪(trim)，就是说，让列表只保留指定区间内的元素，不在指定区间内的元素都将被删除。
BLPOP 和 BRPOP

命令：BLPOP key1 key2 … keyN timeout 和 BRPOP key1 key2 … keyN timeout
解释：它们是阻塞版本的 LPOP 和 RPOP，当给定列表内没有任何元素可供弹出的时候，将阻塞连接直到等待超时或发现可弹出元素为止。
这些命令为 Redis 列表数据结构提供了丰富的操作选项，使得用户能够轻松地管理列表中的元素。

内部编码

列表类型的内部编码有两种。

• ziplist（压缩列表）：当列表的元素个数小于list-max-ziplist-entries配置（默认512个），同时列表中每个元素的值都小于list-max-ziplist-value配置时（默认64字节），Redis会选用ziplist来作为列表的内部实现来减少内存的使用。
• linkedlist（链表）：当列表类型无法满足ziplist的条件时，Redis会使用linkedlist作为列表的内部实现。

使用场景

1.阻塞消息队列模型

Redis 可以使⽤ lpush + brpop 命令组合实现经典的阻塞式⽣产者-消费者模型队列，
⽣产者客⼾端使⽤ lpush 从列表左侧插⼊元素，多个消费者客⼾端使⽤ brpop 命令阻塞式地从队列中"争抢" 队⾸元素。通过多个客⼾端来保证消费的负载均衡和⾼可⽤性。

2.文章列表

每个用户有属于自己的文章列表，现需要分页展示文章列表。此时可以考虑使用列表，因为列表不但是有序的，同时支持按照索引范围获取元素。
1）每篇文章使用哈希结构存储，例如每篇文章有3个属性title、

hmset acticle:1 title xx timestamp 1476536196 content xxxx

2）向用户文章列表添加文章，user：{id}：articles作为用户文章列表的键

lpush user:1:acticles article:1 article3
...
lpush user:k:acticles article:5

3）分页获取用户文章列表，例如下面伪代码获取用户id=1的前10篇文章：

articles = lrange user:1:articles 0 9
for article in {articles}
hgetall {article}

使用列表类型保存和获取文章列表会存在两个问题。
第一，如果每次分页获取的文章个数较多，需要执行多次hgetall操作。
第二，分页获取文章列表时，lrange命令在列表两端性能较好，但是如果列表较大，获取列表中间范围的元素性能会变差。

3.微博 Timeline

每个⽤⼾都有属于⾃⼰的 Timeline（微博列表），现需要分⻚展⽰⽂章列表。此时可以考虑使⽤列表，因为列表不但是有序的，同时⽀持按照索引范围获取元素。
1)每篇微博使⽤哈希结构存储，例如微博中 3 个属性：title、timestamp、content

hmset mblog:1 title xx timestamp 1476536196 content xxxxx
...
hmset mblog:n title xx timestamp 1476536196 content xxxxx

2）向用户 Timeline 添加微博，user::mblogs 作为微博的键：

lpush user:1:mblogs mblog:1 mblog:3
...
lpush user:k:mblogs mblog:9

3)分页获取用户的 Timeline，例如获取⽤⼾ 1 的前 10 篇微博

keylist = lrange user:1:mblogs 0 9
for key in keylist {
 hgetall key
}

实际上列表的使用场景很多，在选择时可以参考以下口诀：

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集合

集合（set）类型也是用来保存多个的字符串元素，但和列表类型不一样的是，集合中不允许有重复元素，并且集合中的元素是无序的，不能通过索引下标获取元素。如图所示，集合user：1：follow包含着"it"、“music”、“his”、"sports"四个元素，一个集合最多可以存储2^32-1个元素。Redis除了支持集合内的增删改查，同时还支持多个集合取交集、并集、差集，合理地使用好集合类型，能在实际开发中解决很多实际问题。

命令

常用命令： sadd,spop,smembers,sunion 等

内部编码

集合类型的内部编码有两种：

• intset（整数集合）：当集合中的元素都是整数且元素个数小于set-maxintset-entries配置（默认512个）时，Redis会选用intset来作为集合的内部实现，从而减少内存的使用。
• hashtable（哈希表）：当集合类型无法满足intset的条件时，Redis会使
  用hashtable作为集合的内部实现。

使用场景

集合类型比较典型的使用场景是标签（tag）。例如一个用户可能对娱乐、体育比较感兴趣，另一个用户可能对历史、新闻比较感兴趣，这些兴趣点就是标签。有了这些数据就可以得到喜欢同一个标签的人，以及用户的共同喜好的标签，这些数据对于用户体验以及增强用户黏度比较重要。例如一个电子商务的网站会对不同标签的用户做不同类型的推荐，比如对数码产品比较感兴趣的人，在各个页面或者通过邮件的形式给他们推荐最新的数码产品，通常会为网站带来更多的利益。

1.给用户增加标签

下面使用集合类型实现标签功能的若干功能。
（1）给用户添加标签

sadd user:1:tags tag1 tag2 tag5
sadd user:2:tags tag2 tag3 tag5
...
sadd user:k:tags tag1 tag2 tag4

（2）给标签添加用户

sadd tag1:users user:1 user:3
sadd tag2:users user:1 user:2 user:3
sadd tagk:users user:1 user:2

（3）删除用户下的标签

srem user:1:tags tag1 tag5

（4）删除标签下的用户

srem tag1:users user:1
srem tag5:users user:1

（5）计算用户共同感兴趣的标签
可以使用sinter命令，来计算用户共同感兴趣的标签，如下代码所示：

sinter user:1:tags user:2:tags

2.通过Set来计算用户之间的共同好友

基于集合求交集

3.使用Set统计UV

使用Redis的Set集合来统计UV（Unique Visitors，独立访客）是一个常见且高效的做法。UV通常用于衡量网站的独立访问用户数量，即不同用户访问的次数。下面是一个使用Redis Set集合来统计UV的基本思路：

设计Key：
首先，你需要为UV统计设计一个Redis的key。这个key通常与统计的时间范围相关，比如按天统计的UV，你可以使用uv:2023-10-23这样的key。

添加用户ID：
每当有用户访问网站时，你需要将用户的唯一标识（比如用户ID）添加到Redis的Set集合中。这个操作可以通过SADD命令来实现。例如：

SADD uv:2023-10-23 user_id_123

如果user_id_123已经存在于集合中，SADD命令不会有任何效果，也不会报错。这确保了每个用户ID在集合中只会出现一次。

获取UV数量：
要获取某个时间范围内的UV数量，你可以使用SCARD命令来获取Set集合的元素数量。例如：

SCARD uv:2023-10-23

这个命令会返回uv:2023-10-23这个集合中的元素数量，也就是那一天的独立访客数量。

定期清理：
由于UV统计通常是按时间范围进行的（如按天、按小时等），你需要定期清理旧的UV数据，以释放Redis的内存空间。这可以通过删除旧的key来实现，比如使用DEL命令：

DEL uv:2023-10-22

你也可以使用Redis的过期键功能，为key设置一个TTL（Time To Live），让Redis自动在一段时间后删除这些key。

并发控制：
在高并发的场景下，多个请求可能同时尝试向同一个Set集合添加同一个用户ID。由于Redis的SADD命令是原子性的，你不需要额外的并发控制机制来确保数据的准确性。

通过以上步骤，你可以利用Redis的Set集合高效地统计网站的UV数据。需要注意的是，这种方法只适用于统计UV数量，如果你需要更详细的用户行为数据或更复杂的分析功能，可能需要结合其他数据库或分析工具来实现。

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有序集合

有序集合相对于哈希、列表、集合来说会有一点点陌生，但既然叫有序集合，那么它和集合必然有着联系，它保留了集合不能有重复成员的特性，但不同的是，有序集合中的元素可以排序。但是它和列表使用索引下标作为排序依据不同的是，它给每个元素设置一个分数（score）作为排序的依据。如图所示，该有序集合包含kris、mike、frank、tim、martin、tom，它们的分数分别是1、91、200、220、250、251，有序集合提供了获取指定分数和元素范围查询、计算成员排名等功能，合理的利用有序集合，能帮助我们在实际开发中解决很多问题。

命令

常用命令： zadd,zrange,zrem,zcard等

内部编码

有序集合类型的内部编码有两种：

• ziplist（压缩列表）：当有序集合的元素个数小于zset-max-ziplist-entries配置（默认128个），同时每个元素的值都小于zset-max-ziplist-value配置（默认64字节）时，Redis会用ziplist来作为有序集合的内部实现，ziplist可以有效减少内存的使用。
• skiplist（跳跃表）：当ziplist条件不满足时，有序集合会使用skiplist作为内部实现，因为此时ziplist的读写效率会下降。

使用场景

排行榜

有序集合比较典型的使⽤场景就是排行榜系统。例如常见的网站上的热榜信息，榜单的维度可能是多方面的：按照时间、按照阅读量、按照点赞量。本例中我们使用点赞数这个维度，维护每天的热榜：

例如用户mike上传了一个视频，并获得了3个赞，可以使用有序集合的
zadd和zincrby功能：
（1）添加用户赞数

zadd user:ranking:2016_03_15 mike 3

如果之后再获得一个赞，可以使用zincrby：

zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1

（2）取消用户赞数
由于各种原因（例如用户注销、用户作弊）需要将用户删除，此时需要
将用户从榜单中删除掉，可以使用zrem。例如删除成员tom：

zrem user:ranking:2016_03_15 mike

（3）展示获取赞数最多的十个用户
此功能使用zrevrange命令实现：

zrevrangebyrank user:ranking:2016_03_15 0 9

（4）展示用户信息以及用户分数
此功能将用户名作为键后缀，将用户信息保存在哈希类型中，至于用户
的分数和排名可以使用zscore和zrank两个功能：

hgetall user:info:tom
zscore user:ranking:2016_03_15 mike
zrank user:ranking:2016_03_15 mike