淺談 Redis 數據類型

（一）String 類型

Redis 的 String 類型 是二進制安全的，可以用來存儲 文本字符串、int 類型數據和 bitmap 位圖 等數據。

1. 字符串操作

適用于存儲 文本、JSON、序列化數據 等任意二進制安全的內容

命令	作用	示例
`SET`	設置鍵值	`SET name "Alice"`
`GET`	獲取值	`GET name` → `"Alice"`
`APPEND`	追加內容	`APPEND name " Smith"` → `"Alice Smith"`
`STRLEN`	獲取字節長度	`STRLEN name` → `11`
`GETRANGE`	截取子串	`GETRANGE name 0 4` → `"Alice"`
`SETRANGE`	覆蓋部分內容	`SETRANGE name 6 "Taylor"` → `"Alice Taylor"`
`MSET`/`MGET`	批量操作	`MSET k1 "v1" k2 "v2"`

二進制安全：可存儲圖片、序列化對象等任意數據
自動編碼：短字符串用 embstr 編碼（內存連續），長字符串用 raw 編碼

SETNX 操作實現分布式鎖

SETNX key value

當 key 不存在 時，設置其值為 value，并返回 OK（成功）；若 key 已存在，則不做任何操作，返回 nil（失敗）
為防止鎖持有者崩潰后鎖無法釋放，需設置超時（通過 EXPIRE）
任務完成后，主動刪除鍵以釋放鎖（通過 DEL）
**【風險1】**若 SETNX 成功，但 EXPIRE 未執行（如客戶端崩潰），鎖會永久占用

【解決方案】使用 ??SET 命令的 NX 和 EX 選項?? 原子性加鎖和設置過期時間
```
SET key value NX EX 10      # 原子操作：僅當不存在時設置，并過期時間為 10 秒
```

**【風險2】**任務未在過期時間內完成，鎖被提前釋放

**【解決方案】**看門狗機制：啟動后臺線程定期續期

EVAL "if redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[2]) else return 0 end" 1 key value 10         # 每 10 秒執行一次該 LUA 腳本以續期

2. 數值操作

當 String 的值是 整數或浮點數 時，Redis 提供專用命令進行原子增減

命令	作用	示例
`INCR`	原子 +1	`INCR counter` → `1`
`INCRBY`	原子 +N	`INCRBY counter 5` → `6`
`DECR`	原子 -1	`DECR counter` → `5`
`DECRBY`	原子 -N	`DECRBY counter 3` → `2`
`INCRBYFLOAT`	原子 +浮點數	`INCRBYFLOAT price 1.5` → `"3.5"`

編碼優化：數值用 int 編碼（固定 8 字節），浮點數用 raw。
原子性：無需事務即可避免并發沖突。

3. bitmap 位圖操作

Bitmap 是 String 的擴展，通過 位（bit）操作 實現布爾統計，可用于布隆過濾器、用戶狀態統計等場景

命令	作用	示例
`SETBIT`	設置某位為 0/1	`SETBIT login:2023 100 1`（用戶 100 登錄）
`GETBIT`	獲取某位的值	`GETBIT login:2023 100` → `1`
`BITCOUNT`	統計 1 的數量	`BITCOUNT login:2023` → `50`（50 人登錄）
`BITOP`	位運算（AND/OR/XOR）	`BITOP AND result login:day1 login:day2`
`BITPOS`	查找第一個 0/1 位	`BITPOS login:2023 1` → `100`

內存高效：1 億用戶登錄狀態僅需約 12MB
高性能：位運算復雜度 O(n)，適合批量處理

4. 二進制安全與 Encoding 加速機制

Redis 的 String 類型基于簡單動態字符串實現，數據按字節數組存儲，不預設編碼格式，讀寫時不會做任何轉換
Redis 為 String 類型設計了多種編碼格式（encoding），根據數據內容動態選擇最優編碼以節省內存和提高性能。通過 OBJECT ENCODING key 可查看編碼類型

編碼類型	適用場景	優化原理
int	存儲 64 位有符號整數（如 `123`）	直接使用整數存儲，避免字符串轉換。
embstr	短字符串（≤44 字節，Redis 7+）	內存連續分配，減少碎片，CPU 緩存友好。
raw	長字符串（>44 字節）或二進制數據	標準 SDS 動態分配，支持大容量數據。

（二） List 類型

Redis 的 List 類型 是一個雙向鏈表數據結構，支持在頭部和尾部高效插入、刪除元素，因此可以靈活實現 棧（Stack）、隊列（Queue）、數組（Array） 和 阻塞隊列（Blocking Queue） 的語義。

棧：LPUSH + LPOP
隊列：RPUSH + LPOP
數組：LINDEX + LSET
阻塞隊列：RPUSH + BRPOP

以下是詳細用法解析：

1. List 作為棧（Stack）

特點：后進先出（LIFO），通過 LPUSH + LPOP 實現
??適用場景??：函數調用棧、撤銷操作（Undo）記錄
??操作命令??：

# 入棧（左側插入）
LPUSH stack "task1"
LPUSH stack "task2"  # 棧內順序: ["task2", "task1"]# 出棧（左側彈出）
LPOP stack  # 返回 "task2"，棧剩余: ["task1"]# 查看棧頂元素（不彈出）
LINDEX stack 0  # 返回 "task1"

2. List 作為隊列（Queue）

特點：先進先出（FIFO），通過 RPUSH + LPOP 實現
??適用場景??：任務隊列、消息緩沖
??操作命令??：

# 入隊（尾部插入）
RPUSH queue "msg1"
RPUSH queue "msg2"  # 隊列順序: ["msg1", "msg2"]# 出隊（頭部彈出）
LPOP queue  # 返回 "msg1"，隊列剩余: ["msg2"]# 查看隊列長度
LLEN queue  # 返回 1

3. List 作為數組（Array）

特點：支持按索引訪問和修改，通過 LINDEX + LSET 實現
??適用場景??：隨機訪問列表元素、動態數組
??操作命令??：

# 初始化數組
RPUSH array "a" "b" "c"  # 數組: ["a", "b", "c"]# 按索引讀取（索引從0開始）
LINDEX array 1  # 返回 "b"# 按索引修改
LSET array 1 "B"  # 數組變為: ["a", "B", "c"]# 獲取全部元素
LRANGE array 0 -1  # 返回 ["a", "B", "c"]

4. List 作為阻塞隊列（Blocking Queue）

特點：消費者阻塞等待新元素，通過 BRPOP/BLPOP 實現
??適用場景??：實時消息系統、任務調度（避免輪詢）
??操作命令??：

# 生產者入隊（尾部插入）
RPUSH bqueue "job1" "job2"# 消費者阻塞出隊（從頭部獲取，超時時間5秒）
BRPOP bqueue 5  
# 1) 如果隊列不為空，立即返回元素（如 "job1"）
# 2) 如果隊列為空，阻塞 5 秒后返回nil（若期間有新元素插入則立即返回）

（三）Hash 類型

Redis 的 Hash 類型 是一個 鍵值對集合，適合存儲對象。它比 String 類型更節省內存，且支持 字段級操作（單獨讀寫某個字段而無需序列化整個對象）。

1. Hash 的底層結構

ziplist（壓縮列表）：當字段數和字段值較小時使用，內存連續，節省空間
hashtable（哈希表）：字段較多或值較大時自動轉換，查詢效率 O(1)

2. 核心操作命令

（1）設置與獲取字段值

命令	作用	示例
`HSET`	設置字段值	`HSET user:1 name "Alice" age 30`
`HGET`	獲取字段值	`HGET user:1 name` → `"Alice"`
`HMSET`	批量設置字段	`HMSET user:1 name "Alice" age 30`
`HMGET`	批量獲取字段	`HMGET user:1 name age` → `["Alice", "30"]`
`HGETALL`	獲取所有字段和值	`HGETALL user:1` → `["name", "Alice", "age", "30"]`

示例：

HSET product:1001 name "iPhone" price 999 stock 50
HGET product:1001 price  # 返回 "999"
HGETALL product:1001     # 返回所有字段和值

（2）字段增減與刪除

命令	作用	示例
`HINCRBY`	字段值整數增減	`HINCRBY user:1 age 1`
`HINCRBYFLOAT`	字段值浮點數增減	`HINCRBYFLOAT account:1 balance 50.5`
`HDEL`	刪除字段	`HDEL user:1 age`
`HEXISTS`	判斷字段是否存在	`HEXISTS user:1 name` → `1`（存在）

示例：

HINCRBY product:1001 stock -1  # 庫存減1
HDEL product:1001 price        # 刪除價格字段

（3）查詢與統計

命令	作用	示例
`HKEYS`	獲取所有字段名	`HKEYS user:1` → `["name", "age"]`
`HVALS`	獲取所有字段值	`HVALS user:1` → `["Alice", "30"]`
`HLEN`	獲取字段數量	`HLEN user:1` → `2`
`HSTRLEN`	獲取字段值的字節長度	`HSTRLEN user:1 name` → `5`（"Alice"占 5 字節）

示例：

HKEYS product:1001   # 返回 ["name", "price", "stock"]
HLEN product:1001    # 返回 3

（4）原子操作

命令	作用	示例
`HSETNX`	字段不存在時才設置	`HSETNX user:1 email "alice@example.com"`
`HSCAN`	增量迭代字段（大數據量時避免阻塞）	`HSCAN user:1 0`

示例：

HSETNX user:1 email "alice@example.com"  # 僅當 email 不存在時設置

3. 對象的三種存儲策略：單 key 存儲、多 key 存儲、使用 hash 類型

（1）序列化為字符串（單 Key 存儲）

SET user:1000 '{"name":"Alice","age":30,"email":"alice@example.com"}'

（2）每個字段單獨存儲（多 Key 存儲）

SET user:1000:name "Alice"
SET user:1000:age 30
SET user:1000:email "alice@example.com"

（3）使用 Hash 類型

HSET user:1000 name "Alice" age 30 email "alice@example.com"

（4）三種策略比較

維度	序列化為字符串	多 Key 存儲	Hash 類型
讀寫效率	整體讀寫快，部分更新慢	部分讀寫快，整體查詢慢	部分和批量讀寫均快
內存占用	低（單個 Key）	高（每個 Key 有元數據）	中（小 Hash 用 zip list）
原子性	高（整個對象原子操作）	低（需事務）	中（單字段操作原子）
字段級 TTL	不支持	支持	不支持
適用字段規模	任意	少量字段	中小規模字段
復雜結構支持	支持（JSON 等序列化方式）	需額外設計	需序列化字段值

（四）Set 類型

Redis 的 Set 類型 是一個 無序、去重的集合，底層基于哈希表實現，支持插入、刪除元素以及多個集合的交并差集運算，同時提供了隨機返回指定個數元素的功能。

1. Set 的核心特性

無序性：元素沒有固定順序，遍歷時順序不確定
唯一性：自動去重，重復插入的元素會被忽略

2. 常用命令

（1）基本操作

命令	作用	示例
`SADD`	添加元素（自動去重）	`SADD tags "redis" "db"`
`SREM`	刪除元素	`SREM tags "db"`
`SMEMBERS`	獲取所有元素	`SMEMBERS tags`
`SISMEMBER`	判斷元素是否存在	`SISMEMBER tags "redis"` → `1`（存在）
`SCARD`	獲取集合元素數量	`SCARD tags` → `2`
`SRANDMEMBER`	隨機返回元素（可指定數量）	`SRANDMEMBER tags 2`

示例：

SADD users:1000:followers "user1" "user2" "user3"
SMEMBERS users:1000:followers  # 返回 ["user1", "user2", "user3"]
SISMEMBER users:1000:followers "user1"  # 返回 1（存在）

（2）集合運算

命令	作用	示例
`SINTER`	返回多個集合的交集	`SINTER set1 set2`
`SUNION`	返回多個集合的并集	`SUNION set1 set2`
`SDIFF`	返回第一個集合與其他集合的差集	`SDIFF set1 set2`
`SINTERSTORE`	存儲交集到新集合	`SINTERSTORE result set1 set2`
`SUNIONSTORE`	存儲并集到新集合	`SUNIONSTORE result set1 set2`
`SDIFFSTORE`	存儲差集到新集合	`SDIFFSTORE result set1 set2`

示例：

SADD group1 "user1" "user2" "user3"
SADD group2 "user2" "user3" "user4"
SINTER group1 group2  # 返回 ["user2", "user3"]（共同成員）
SDIFF group1 group2   # 返回 ["user1"]（僅在 group1 中的成員）

（3）隨機返回元素

Redis 的 Set 類型提供了 隨機返回元素 的功能，適用于 抽獎、隨機推薦、隨機選取樣本 等場景

SRANDMEMBER key count

key：Set 的鍵名
count：指定返回的元素數量
- count > 0：返回 不重復 的元素（最多返回整個 Set 的大小）
- count < 0：返回元素可能重復（適用于允許重復抽獎的場景）

（五）Sorted Set 類型

Redis 中的 Sorted Set 類型 也是一種集合類型，集合中的元素可以按照自定義分值排序，底層基于跳表實現。

1. 特點

唯一性：成員（member）不可重復，但分數（score）可重復
有序性：按 score 排序（默認升序），相同 score 按字典序排序

2. 核心命令

成員操作命令

命令功能
ZADD key score member 添加/更新成員（支持NX/XX/INCR選項）
ZREM key member 刪除指定成員
ZINCRBY key increment member 增加成員分數
ZSCORE key member 獲取成員分數

命令	功能
`ZADD key score member`	添加/更新成員（支持`NX`/`XX`/`INCR`選項）
`ZREM key member`	刪除指定成員
`ZINCRBY key increment member`	增加成員分數
`ZSCORE key member`	獲取成員分數

查詢命令

命令	功能
`ZRANGE key start stop`	按分數升序返回成員（`WITHSCORES`顯示分數）
`ZREVRANGE key start stop`	按分數降序返回成員
`ZRANGEBYSCORE key min max`	返回分數在 `[min,max]` 區間的成員

排名統計命令

命令功能
ZRANK key member 獲取成員升序排名（從 0 開始）
ZREVRANK key member 獲取成員降序排名
ZCARD key 返回成員總數
ZCOUNT key min max 統計分數范圍內的成員數
集合運算命令

計算多個有序集合的并集存儲（交集存儲）

ZUNIONSTORE/ZINTERSTORE destkey numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]
- 必選參數
  - destkey：存儲結果的鍵名
  - numkeys：參與計算的集合數量（后續需對應數量的 key）
  - key：參與計算的集合鍵名（至少一個）
- 可選參數
  - WEIGHTS：為每個集合的分值設置權重（默認權重為 1）
  - AGGREGATE：合并重復成員的分值策略（SUM 求和、MIN 取最小、MAX 取最大，默認 SUM）
- 示例
```
ZADD scores1 10 "Alice" 20 "Bob"
ZADD scores2 5 "Alice" 30 "Charlie"
ZUNIONSTORE result 2 scores1 scores2 WEIGHTS 2 3 SUM
```
- Alice 的分值： 10 * 2 + 5 * 3 = 35
- Bob 的分值 = 20 * 2 = 40
- Charlie 的分值 = 30 * 3 = 90
```
1) "Alice"   35
2) "Bob"     40
3) "Charlie" 90
```

命令	功能
`ZRANK key member`	獲取成員升序排名（從 0 開始）
`ZREVRANK key member`	獲取成員降序排名
`ZCARD key`	返回成員總數
`ZCOUNT key min max`	統計分數范圍內的成員數

3. 底層實現

Sorted Set 是 Redis 中最復雜的數據結構之一。它通過 跳表和哈希表 的混合實現，兼顧了高效查詢和動態排序的能力。

編碼方式	數據結構	觸發條件	特點
`ziplist`	壓縮列表 `[member1, score1, member2, score2, ...]`	元素數量 ≤ `zset-max-ziplist-entries`（默認128）且所有元素長度 ≤ `zset-max-ziplist-value`（默認64字節）	內存緊湊，但增刪效率低（O(n)）
`skiplist + dict`	跳表 + 哈希表	不滿足 `ziplist` 條件時自動轉換	支持高效查詢和范圍操作（O(log n)）

哈希表與跳表的協同

跳表保證有序性，哈希表加速單成員查詢，兩者互補
內存與 CPU 的權衡

小數據用 ziplist 節省內存，大數據用 skiplist 提升操作效率

（1）跳表的結構

跳表（Skip List）是一種基于 多層有序鏈表 的數據結構，通過 概率平衡 實現高效的動態操作（平均 O(log n) 時間復雜度）
跳表由多層鏈表組成，每層鏈表都是有序的，但高層鏈表是低層鏈表的【快速通道】：
- 最底層鏈表：包含所有元素的有序鏈表
- 高層鏈表：每層節點數約為下一層的一半，形成跳躍路徑

（2）查找原理：平均 O(log n)（最壞 O(n)）

從最高層頭節點開始，向右遍歷：
- 若當前節點的下一個節點值 ≤ 目標值，則繼續向右
- 若下一個節點值 > 目標值，則向下移動到下一層
重復上述過程，直到最底層，找到目標節點或確認不存在

（3）插入原理：平均 O(log n)

查找插入位置，記錄每一層的前驅節點，即插入位置左側的節點
隨機生成層高，每個新插入節點的層數由 概率決定，通常采用 “拋硬幣”策略：
1. 初始層高：新節點至少在第 0 層（最底層，包含所有節點）
2. 逐層晉升：每次“拋硬幣” 若為“正面”（概率通常為 50%）則層數 +1；否則停止
3. Redis 優化：降低晉升概率（p=0.25）和限制最大層數（32），平衡性能與內存開銷
在每一層（從生成的最高層到最底層）鏈表中插入新節點，并更新前后節點的指針