Redis超详细入门教程

发布于：2025-09-11 ⋅ 阅读:(15) ⋅ 点赞:(0)

一、Redis中常见的数据类型

在 Redis 中，常见的数据类型有以下几种，每种都有其适用的使用场景和操作命令：

1. String（字符串）

概述：

Redis 中最基本的数据类型。
可以存储字符串、整数、浮点数等。

典型用途：

缓存用户信息、令牌、配置项。
计数器（INCR、DECR）。

常用命令：

SET key value
GET key
INCR key
APPEND key value

2. List（列表）

概述：

双端链表结构。
元素按插入顺序排列，支持从两端插入和读取。

典型用途：

消息队列（例如：任务队列）。
时间线/评论列表等。

常用命令：

LPUSH key value（从左插入）
RPUSH key value（从右插入）
LPOP key / RPOP key（从左/右弹出）
LRANGE key start stop（获取区间元素）

3. Set（集合）

概述：

无序、不重复的字符串集合。

典型用途：

共同好友、标签、唯一值集合等。
去重功能。

常用命令：

SADD key member
SREM key member
SMEMBERS key
SINTER key1 key2（求交集）
SUNION key1 key2（求并集）
SDIFF key1 key2（求差集）

4. Hash（哈希）

概述：

类似于 Python 的字典（map），字段-值对的集合。
每个 hash 是一个 key，内部可以存多个字段。

典型用途：

存储用户对象、商品信息等结构化数据。

常用命令：

HSET key field value
HGET key field
HGETALL key
HDEL key field

5. Sorted Set（有序集合，ZSet）

概述：

每个元素关联一个分数（score），按分数自动排序。
元素唯一，分数可重复。

典型用途：

排行榜、时间排序、优先级队列。

常用命令：

ZADD key score member
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
ZREVRANGE key start stop
ZRANK key member（获取排名）
ZREM key member

6. Bitmap（位图）

概述：

用于位级别操作的结构，基于 String 实现。

典型用途：

活跃用户打点、签到系统。

常用命令：

SETBIT key offset value
GETBIT key offset
BITCOUNT key

7. HyperLogLog

概述：

近似去重统计结构，用于估算不重复元素的数量。
精度约 0.81%，非常节省内存（~12KB）。

典型用途：

UV（独立访客）、IP 去重统计。

常用命令：

PFADD key element
PFCOUNT key
PFMERGE destkey key1 key2

8. Geo（地理空间）

概述：

存储经纬度坐标并进行地理计算（基于 ZSet 实现）。

典型用途：

附近的人、地图服务、距离排序。

常用命令：

GEOADD key longitude latitude member
GEORADIUS key longitude latitude radius m|km|mi|ft
GEODIST key member1 member2

9. Stream（流）

概述：

消息队列类型，支持消费组等复杂消费模式。

典型用途：

日志收集、事件流、消息系统。

常用命令：

XADD key * field value [field2 value2 ...]
XRANGE key start end
XREAD [GROUP group consumer] STREAMS key ID
XACK key group id

二、Redis快速的原因

Redis将数据存储在内存，有着快速的读写速度，相比传统的数据库，内存访问速度快很多。
Redis使用单线程模型结合了epoll这样的IO多路复用机制，避免了上下文切换和竞争，提高了并发效率。
Redis提供多种高效的数据结构，这些结构经过优化，能搞快速完成各种操作。
Redis的核心功能比数据库的核心功能更简单。

三、Redis设计为单线程，6.0版本引入多线程的原因

设计为单线程的原因：

Redis大部分操作是基于内存的，性能瓶颈不在于CPU。
使用单线程模型，减少了线程上下文切换造成的性能开销。
Redis在单线程情况下，使用I/O多路复用模型，可以提高I/O利用率

6.0以后引入多线程的原因：
单线程只进行数据的读写操作，不存在线程不安全的问题；数据规模的提升，请求量提升，执行的瓶颈在于网络I/O，引用多线程可以提高I/O处理速度。