redis技术分享——（1） | Zoy的博客之家

Redis 是一个高性能的内存数据库，常被用作缓存、计数器、排行榜、消息队列、分布式锁和会话存储。

很多人刚开始使用 Redis 时，只把它当作简单的 key-value 缓存。实际上，Redis 真正强大的地方在于它提供了多种数据结构。不同的数据结构适合不同的业务场景，选对结构往往比单纯记住命令更重要。

本文主要围绕 Redis 中几种常用数据结构展开：

String
Hash
List
Set
Sorted Set
Bitmap
HyperLogLog
Stream

一、String：最基础的数据结构

String 是 Redis 中最基础、最常用的数据结构。它可以存储字符串、数字、JSON 字符串、序列化后的对象等。

常用命令

SET user:1:name "Tom"
GET user:1:name

SET count 1
INCR count
DECR count

SETEX token:abc 3600 "user-1"
TTL token:abc

常见场景

1. 缓存对象

可以把一个对象序列化成 JSON 后存入 Redis：

SET user:1 '{"id":1,"name":"Tom","age":20}'
GET user:1

这种方式简单直接，适合读取整个对象的场景。

2. 计数器

Redis 的 INCR 和 DECR 是原子操作，非常适合做计数器：

INCR article:1001:views
INCR video:2001:likes

常见用法包括：

文章阅读量
视频点赞数
接口调用次数
短信发送次数

3. 临时 Token

SETEX login:token:abc123 7200 "user-1"
SETEX sms:code:13800000000 300 "9527"

这样 Redis 会自动删除过期数据，不需要业务代码额外清理。

二、Hash：适合存储对象字段

Hash 可以理解为一个 key 对应多个 field-value。它很适合存储对象，尤其是对象字段需要单独读写的场景。

常用命令

HSET user:1 name "Tom" age 20 city "Shanghai"
HGET user:1 name
HMGET user:1 name age
HGETALL user:1
HINCRBY user:1 age 1
HDEL user:1 city

常见场景

1. 用户信息

HSET user:1 id 1 name "Tom" age 20 level 3
HGET user:1 name
HINCRBY user:1 level 1

如果只需要修改用户的某一个字段，Hash 比整个 JSON 字符串更方便。

2. 商品库存信息

HSET product:1001 stock 500 price 99 sales 0
HINCRBY product:1001 stock -1
HINCRBY product:1001 sales 1

库存、销量、价格等字段可以独立更新。

String 和 Hash 怎么选

如果业务经常一次性读取整个对象，可以使用 String 存 JSON。

如果业务经常修改或读取对象中的某几个字段，Hash 更合适。

例如：

用户详情页一次性展示完整用户信息：String 可以
用户积分、等级、状态频繁独立更新：Hash 更合适

三、List：有序列表

List 是一个按照插入顺序排列的列表，可以从两端插入或弹出元素。

常用命令

LPUSH queue:email "job-1"
LPUSH queue:email "job-2"
RPOP queue:email

RPUSH messages "msg-1"
RPUSH messages "msg-2"
LRANGE messages 0 -1

常见场景

1. 简单消息队列

生产者写入任务：

LPUSH queue:order "order-1001"
LPUSH queue:order "order-1002"

消费者取出任务：

RPOP queue:order

也可以使用阻塞式命令：

BRPOP queue:order 10

BRPOP 在队列为空时会等待，适合消费者进程轮询任务。

2. 最新消息列表

LPUSH article:comments:1001 "comment-1"
LPUSH article:comments:1001 "comment-2"
LRANGE article:comments:1001 0 9

这种方式适合取最新评论、最新动态等。

注意点

List 适合简单队列，但如果业务要求更强的消息确认、失败重试、消费组等能力，应该优先考虑 Redis Stream，或者使用专业消息队列。

四、Set：无序且不重复的集合

Set 用来存储不重复的元素，适合去重、标签、关注关系、集合运算等场景。

常用命令

SADD user:1:tags "python" "redis" "mysql"
SMEMBERS user:1:tags
SISMEMBER user:1:tags "redis"
SREM user:1:tags "mysql"
SCARD user:1:tags

常见场景

1. 标签系统

SADD article:1001:tags "redis" "database" "cache"
SADD article:1002:tags "redis" "python"

Set 天然去重，适合保存标签。

2. 用户关注关系

SADD user:1:following 2 3 4
SADD user:2:followers 1

判断是否关注：

SISMEMBER user:1:following 2

3. 共同关注

SINTER user:1:following user:2:following

集合运算是 Set 的重要能力：

SINTER：交集
SUNION：并集
SDIFF：差集

例如社交系统中的共同好友、共同关注、兴趣匹配，都可以用 Set 来实现。

五、Sorted Set：带分数的有序集合

Sorted Set，也叫 ZSet。它和 Set 一样元素不重复，但每个元素都会关联一个分数 score，Redis 会根据分数排序。

常用命令

ZADD rank:game 100 "Tom"
ZADD rank:game 200 "Jerry"
ZADD rank:game 150 "Alice"

ZRANGE rank:game 0 -1 WITHSCORES
ZREVRANGE rank:game 0 9 WITHSCORES
ZINCRBY rank:game 50 "Tom"
ZRANK rank:game "Tom"
ZREVRANK rank:game "Tom"

常见场景

1. 排行榜

ZADD rank:article 100 "article-1"
ZADD rank:article 300 "article-2"
ZADD rank:article 200 "article-3"

获取前 10 名：

ZREVRANGE rank:article 0 9 WITHSCORES

增加文章热度：

ZINCRBY rank:article 1 "article-1"

2. 延迟队列

可以把时间戳作为 score：

ZADD delay:queue 1730000000 "task-1"
ZADD delay:queue 1730000060 "task-2"

消费者查询当前时间之前到期的任务：

ZRANGEBYSCORE delay:queue 0 1730000000

这种方式适合实现轻量级延迟任务。

3. 按时间排序的动态流

把发布时间作为 score：

ZADD user:1:feed 1730000000 "post-1001"
ZADD user:1:feed 1730000100 "post-1002"

按时间倒序取最新内容：

ZREVRANGE user:1:feed 0 19

六、Bitmap：适合大量布尔状态

Bitmap 本质上是基于 String 的位操作。它适合存储大量只有两种状态的数据，例如是否签到、是否在线、是否活跃。

常用命令

SETBIT sign:2026-04 0 1
GETBIT sign:2026-04 0
BITCOUNT sign:2026-04

常见场景

1. 用户签到

假设一个月最多 31 天，可以用每一位表示某一天是否签到：

SETBIT user:1:sign:2026-04 0 1
SETBIT user:1:sign:2026-04 1 1
SETBIT user:1:sign:2026-04 2 0

统计本月签到天数：

BITCOUNT user:1:sign:2026-04

2. 用户活跃状态

如果用用户 ID 作为偏移量，可以记录某天哪些用户活跃：

SETBIT active:2026-04-24 10001 1
GETBIT active:2026-04-24 10001

统计当天活跃用户数：

BITCOUNT active:2026-04-24

Bitmap 的优势是非常节省空间。对于大量布尔值场景，比用 Set 存用户 ID 更省内存。

七、HyperLogLog：基数统计

HyperLogLog 用于统计不重复元素数量，也就是基数统计。它的特点是占用空间极小，但结果有一定误差。

常用命令

PFADD uv:article:1001 user-1 user-2 user-3
PFADD uv:article:1001 user-2
PFCOUNT uv:article:1001

常见场景

1. UV 统计

PFADD uv:site:2026-04-24 user-1
PFADD uv:site:2026-04-24 user-2
PFADD uv:site:2026-04-24 user-1
PFCOUNT uv:site:2026-04-24

即使同一个用户访问多次，也只会统计一次。

注意点

HyperLogLog 适合只关心数量、不关心具体成员的场景。

如果你需要知道“哪些用户访问过”，应该使用 Set。

如果你只需要知道“大概有多少独立用户访问过”，HyperLogLog 更节省空间。

八、Stream：Redis 的消息流

Stream 是 Redis 5.0 引入的数据结构，适合实现消息队列、事件流、日志流等。

相比 List，Stream 支持消息 ID、消费组、消费确认和消息追踪。

常用命令

XADD order:stream * orderId 1001 status created
XADD order:stream * orderId 1002 status paid

XRANGE order:stream - +
XREAD COUNT 2 STREAMS order:stream 0

消费组示例

创建消费组：

XGROUP CREATE order:stream group-1 0 MKSTREAM

消费者读取消息：

XREADGROUP GROUP group-1 consumer-1 COUNT 1 STREAMS order:stream >

确认消息：

XACK order:stream group-1 1730000000000-0

常见场景

1. 订单事件流

XADD order:events * orderId 1001 event created
XADD order:events * orderId 1001 event paid
XADD order:events * orderId 1001 event shipped

不同消费者可以处理不同逻辑，例如：

发送通知
更新搜索索引
记录审计日志
触发积分发放

2. 轻量级消息队列

Stream 比 List 更适合消息队列，因为它支持：

消费组
消息确认
未确认消息查询
多消费者协作

如果项目已经使用 Redis，且消息量不算特别大，Stream 是一个实用选择。

九、不同数据结构怎么选

下面是一个简单对照表：

数据结构	适合场景
String	缓存值、计数器、验证码、Token
Hash	用户对象、商品对象、字段独立更新
List	简单队列、最新列表、评论列表
Set	去重、标签、关注关系、集合运算
Sorted Set	排行榜、延迟队列、按分数排序
Bitmap	签到、活跃状态、布尔标记
HyperLogLog	UV、去重数量统计
Stream	消息队列、事件流、消费组

十、Redis Key 设计建议

Redis 的 key 命名建议保持清晰和统一：

业务名:对象名:对象ID:字段

例如：

user:1
user:1:profile
user:1:following
article:1001:views
rank:article:daily
uv:site:2026-04-24

几个建议：

使用冒号 : 分隔层级
key 不要太长，但要能表达含义
临时数据设置过期时间
大 key 要拆分，避免一次读取过多数据
不要在生产环境使用 KEYS * 扫描全量 key，应该使用 SCAN

十一、总结

Redis 不是只能做缓存。它的多种数据结构可以覆盖很多常见业务需求。

简单来说：

存简单值，用 String
存对象字段，用 Hash
存队列或列表，用 List
存不重复集合，用 Set
做排行榜，用 Sorted Set
存大量布尔状态，用 Bitmap
统计 UV，用 HyperLogLog
做消息流，用 Stream

真正用好 Redis 的关键，不是记住所有命令，而是根据业务场景选择合适的数据结构。数据结构选对了，代码会更简单，性能也会更稳定。

<pre>
Redis 是一个高性能的内存数据库，常被用作缓存、计数器、排行榜、消息队列、分布式锁和会话存储。

很多人刚开始使用 Redis 时，只把它当作简单的 `key-value` 缓存。实际上，Redis 真正强大的地方在于它提供了多种数据结构。不同的数据结构适合不同的业务场景，选对结构往往比单纯记住命令更重要。

本文主要围绕 Redis 中几种常用数据结构展开：

- String
- Hash
- List
- Set
- Sorted Set
- Bitmap
- HyperLogLog
- Stream

## 一、String：最基础的数据结构

String 是 Redis 中最基础、最常用的数据结构。它可以存储字符串、数字、JSON 字符串、序列化后的对象等。

### 常用命令

```bash
SET user:1:name &quot;Tom&quot;
GET user:1:name

SET count 1
INCR count
DECR count

SETEX token:abc 3600 &quot;user-1&quot;
TTL token:abc
```

### 常见场景

#### 1. 缓存对象

可以把一个对象序列化成 JSON 后存入 Redis：

```bash
SET user:1 &#39;{&quot;id&quot;:1,&quot;name&quot;:&quot;Tom&quot;,&quot;age&quot;:20}&#39;
GET user:1
```

这种方式简单直接，适合读取整个对象的场景。

#### 2. 计数器

Redis 的 `INCR` 和 `DECR` 是原子操作，非常适合做计数器：

```bash
INCR article:1001:views
INCR video:2001:likes
```

常见用法包括：

- 文章阅读量
- 视频点赞数
- 接口调用次数
- 短信发送次数

#### 3. 临时 Token

```bash
SETEX login:token:abc123 7200 &quot;user-1&quot;
SETEX sms:code:13800000000 300 &quot;9527&quot;
```

这样 Redis 会自动删除过期数据，不需要业务代码额外清理。

## 二、Hash：适合存储对象字段

Hash 可以理解为一个 key 对应多个 field-value。它很适合存储对象，尤其是对象字段需要单独读写的场景。

### 常用命令

```bash
HSET user:1 name &quot;Tom&quot; age 20 city &quot;Shanghai&quot;
HGET user:1 name
HMGET user:1 name age
HGETALL user:1
HINCRBY user:1 age 1
HDEL user:1 city
```

### 常见场景

#### 1. 用户信息

```bash
HSET user:1 id 1 name &quot;Tom&quot; age 20 level 3
HGET user:1 name
HINCRBY user:1 level 1
```

如果只需要修改用户的某一个字段，Hash 比整个 JSON 字符串更方便。

#### 2. 商品库存信息

```bash
HSET product:1001 stock 500 price 99 sales 0
HINCRBY product:1001 stock -1
HINCRBY product:1001 sales 1
```

库存、销量、价格等字段可以独立更新。

### String 和 Hash 怎么选

如果业务经常一次性读取整个对象，可以使用 String 存 JSON。

如果业务经常修改或读取对象中的某几个字段，Hash 更合适。

例如：

- 用户详情页一次性展示完整用户信息：String 可以
- 用户积分、等级、状态频繁独立更新：Hash 更合适

## 三、List：有序列表

List 是一个按照插入顺序排列的列表，可以从两端插入或弹出元素。

### 常用命令

```bash
LPUSH queue:email &quot;job-1&quot;
LPUSH queue:email &quot;job-2&quot;
RPOP queue:email

RPUSH messages &quot;msg-1&quot;
RPUSH messages &quot;msg-2&quot;
LRANGE messages 0 -1
```

### 常见场景

#### 1. 简单消息队列

生产者写入任务：

```bash
LPUSH queue:order &quot;order-1001&quot;
LPUSH queue:order &quot;order-1002&quot;
```

消费者取出任务：

```bash
RPOP queue:order
```

也可以使用阻塞式命令：

```bash
BRPOP queue:order 10
```

`BRPOP` 在队列为空时会等待，适合消费者进程轮询任务。

#### 2. 最新消息列表

```bash
LPUSH article:comments:1001 &quot;comment-1&quot;
LPUSH article:comments:1001 &quot;comment-2&quot;
LRANGE article:comments:1001 0 9
```

这种方式适合取最新评论、最新动态等。

### 注意点

List 适合简单队列，但如果业务要求更强的消息确认、失败重试、消费组等能力，应该优先考虑 Redis Stream，或者使用专业消息队列。

## 四、Set：无序且不重复的集合

Set 用来存储不重复的元素，适合去重、标签、关注关系、集合运算等场景。

### 常用命令

```bash
SADD user:1:tags &quot;python&quot; &quot;redis&quot; &quot;mysql&quot;
SMEMBERS user:1:tags
SISMEMBER user:1:tags &quot;redis&quot;
SREM user:1:tags &quot;mysql&quot;
SCARD user:1:tags
```

### 常见场景

#### 1. 标签系统

```bash
SADD article:1001:tags &quot;redis&quot; &quot;database&quot; &quot;cache&quot;
SADD article:1002:tags &quot;redis&quot; &quot;python&quot;
```

Set 天然去重，适合保存标签。

#### 2. 用户关注关系

```bash
SADD user:1:following 2 3 4
SADD user:2:followers 1
```

判断是否关注：

```bash
SISMEMBER user:1:following 2
```

#### 3. 共同关注

```bash
SINTER user:1:following user:2:following
```

集合运算是 Set 的重要能力：

- `SINTER`：交集
- `SUNION`：并集
- `SDIFF`：差集

例如社交系统中的共同好友、共同关注、兴趣匹配，都可以用 Set 来实现。

## 五、Sorted Set：带分数的有序集合

Sorted Set，也叫 ZSet。它和 Set 一样元素不重复，但每个元素都会关联一个分数 `score`，Redis 会根据分数排序。

### 常用命令

```bash
ZADD rank:game 100 &quot;Tom&quot;
ZADD rank:game 200 &quot;Jerry&quot;
ZADD rank:game 150 &quot;Alice&quot;

ZRANGE rank:game 0 -1 WITHSCORES
ZREVRANGE rank:game 0 9 WITHSCORES
ZINCRBY rank:game 50 &quot;Tom&quot;
ZRANK rank:game &quot;Tom&quot;
ZREVRANK rank:game &quot;Tom&quot;
```

### 常见场景

#### 1. 排行榜

```bash
ZADD rank:article 100 &quot;article-1&quot;
ZADD rank:article 300 &quot;article-2&quot;
ZADD rank:article 200 &quot;article-3&quot;
```

获取前 10 名：

```bash
ZREVRANGE rank:article 0 9 WITHSCORES
```

增加文章热度：

```bash
ZINCRBY rank:article 1 &quot;article-1&quot;
```

#### 2. 延迟队列

可以把时间戳作为 score：

```bash
ZADD delay:queue 1730000000 &quot;task-1&quot;
ZADD delay:queue 1730000060 &quot;task-2&quot;
```

消费者查询当前时间之前到期的任务：

```bash
ZRANGEBYSCORE delay:queue 0 1730000000
```

这种方式适合实现轻量级延迟任务。

#### 3. 按时间排序的动态流

把发布时间作为 score：

```bash
ZADD user:1:feed 1730000000 &quot;post-1001&quot;
ZADD user:1:feed 1730000100 &quot;post-1002&quot;
```

按时间倒序取最新内容：

```bash
ZREVRANGE user:1:feed 0 19
```

## 六、Bitmap：适合大量布尔状态

Bitmap 本质上是基于 String 的位操作。它适合存储大量只有两种状态的数据，例如是否签到、是否在线、是否活跃。

### 常用命令

```bash
SETBIT sign:2026-04 0 1
GETBIT sign:2026-04 0
BITCOUNT sign:2026-04
```

### 常见场景

#### 1. 用户签到

假设一个月最多 31 天，可以用每一位表示某一天是否签到：

```bash
SETBIT user:1:sign:2026-04 0 1
SETBIT user:1:sign:2026-04 1 1
SETBIT user:1:sign:2026-04 2 0
```

统计本月签到天数：

```bash
BITCOUNT user:1:sign:2026-04
```

#### 2. 用户活跃状态

如果用用户 ID 作为偏移量，可以记录某天哪些用户活跃：

```bash
SETBIT active:2026-04-24 10001 1
GETBIT active:2026-04-24 10001
```

统计当天活跃用户数：

```bash
BITCOUNT active:2026-04-24
```

Bitmap 的优势是非常节省空间。对于大量布尔值场景，比用 Set 存用户 ID 更省内存。

## 七、HyperLogLog：基数统计

HyperLogLog 用于统计不重复元素数量，也就是基数统计。它的特点是占用空间极小，但结果有一定误差。

### 常用命令

```bash
PFADD uv:article:1001 user-1 user-2 user-3
PFADD uv:article:1001 user-2
PFCOUNT uv:article:1001
```

### 常见场景

#### 1. UV 统计

```bash
PFADD uv:site:2026-04-24 user-1
PFADD uv:site:2026-04-24 user-2
PFADD uv:site:2026-04-24 user-1
PFCOUNT uv:site:2026-04-24
```

即使同一个用户访问多次，也只会统计一次。

### 注意点

HyperLogLog 适合只关心数量、不关心具体成员的场景。

如果你需要知道&ldquo;哪些用户访问过&rdquo;，应该使用 Set。

如果你只需要知道&ldquo;大概有多少独立用户访问过&rdquo;，HyperLogLog 更节省空间。

## 八、Stream：Redis 的消息流

Stream 是 Redis 5.0 引入的数据结构，适合实现消息队列、事件流、日志流等。

相比 List，Stream 支持消息 ID、消费组、消费确认和消息追踪。

### 常用命令

```bash
XADD order:stream * orderId 1001 status created
XADD order:stream * orderId 1002 status paid

XRANGE order:stream - +
XREAD COUNT 2 STREAMS order:stream 0
```

### 消费组示例

创建消费组：

```bash
XGROUP CREATE order:stream group-1 0 MKSTREAM
```

消费者读取消息：

```bash
XREADGROUP GROUP group-1 consumer-1 COUNT 1 STREAMS order:stream &gt;
```

确认消息：

```bash
XACK order:stream group-1 1730000000000-0
```

### 常见场景

#### 1. 订单事件流

```bash
XADD order:events * orderId 1001 event created
XADD order:events * orderId 1001 event paid
XADD order:events * orderId 1001 event shipped
```

不同消费者可以处理不同逻辑，例如：

- 发送通知
- 更新搜索索引
- 记录审计日志
- 触发积分发放

#### 2. 轻量级消息队列

Stream 比 List 更适合消息队列，因为它支持：

- 消费组
- 消息确认
- 未确认消息查询
- 多消费者协作

如果项目已经使用 Redis，且消息量不算特别大，Stream 是一个实用选择。

## 九、不同数据结构怎么选

下面是一个简单对照表：

| 数据结构 | 适合场景 |
| --- | --- |
| String | 缓存值、计数器、验证码、Token |
| Hash | 用户对象、商品对象、字段独立更新 |
| List | 简单队列、最新列表、评论列表 |
| Set | 去重、标签、关注关系、集合运算 |
| Sorted Set | 排行榜、延迟队列、按分数排序 |
| Bitmap | 签到、活跃状态、布尔标记 |
| HyperLogLog | UV、去重数量统计 |
| Stream | 消息队列、事件流、消费组 |

## 十、Redis Key 设计建议

Redis 的 key 命名建议保持清晰和统一：

```bash
业务名:对象名:对象ID:字段
```

例如：

```bash
user:1
user:1:profile
user:1:following
article:1001:views
rank:article:daily
uv:site:2026-04-24
```

几个建议：

- 使用冒号 `:` 分隔层级
- key 不要太长，但要能表达含义
- 临时数据设置过期时间
- 大 key 要拆分，避免一次读取过多数据
- 不要在生产环境使用 `KEYS *` 扫描全量 key，应该使用 `SCAN`

## 十一、总结

Redis 不是只能做缓存。它的多种数据结构可以覆盖很多常见业务需求。

简单来说：

- 存简单值，用 String
- 存对象字段，用 Hash
- 存队列或列表，用 List
- 存不重复集合，用 Set
- 做排行榜，用 Sorted Set
- 存大量布尔状态，用 Bitmap
- 统计 UV，用 HyperLogLog
- 做消息流，用 Stream

真正用好 Redis 的关键，不是记住所有命令，而是根据业务场景选择合适的数据结构。数据结构选对了，代码会更简单，性能也会更稳定。
</pre>