Redis 数据类型全解析：基础与进阶应用场景

前言：Redis 是一个高性能的内存数据库，支持多种数据类型，能够高效处理各种场景的数据存储和操作。

• 以下是Redis数据类型的数据结构及其应用场景的详细说明：

基础数据类型

1. 字符串 (String)

底层数据结构

• Simple Dynamic String (SDS)：动态分配内存，支持高效的字符串操作，避免缓冲区溢出问题。

应用场景

• 保存简单键值对数据：
  • 用户登录状态：SET user:123:status "online"
  • 配置参数：SET config:max_connections 1000
• 计数器和计量数据存储：
  • 网站访问量统计：INCR page:home:views
• 分布式锁：
  • 设置锁状态并指定过期时间：SET lock:resource123 "locked" EX 10
• 短信验证码：
  • 存储验证码并设置过期时间：SET sms:code:123456 "7890" EX 300

2. 哈希 (Hash)

底层数据结构

• 哈希表（Hash Table）：用于存储字段较多的键值对。
• 压缩列表（ZipList）：当字段数量较少时，用于节省内存。

应用场景

• 存储用户信息：
  • 用户名、邮箱等信息：HMSET user:123 username "JohnDoe" email "john@example.com"
• 配置或属性数据存储：
  • 应用设置：HMSET app:settings theme "dark" notifications "enabled"
• 在线购物车：
  • 存储购物车内容：HMSET cart:123 product1 2 product2 1

3. 列表 (List)

底层数据结构

• 双向链表（Linked List）：支持快速的两端插入和删除操作。
• 压缩列表（ZipList）：当列表数据量较小时使用，节省内存。

应用场景

• 消息队列：
  • 消息生产者：LPUSH queue:messages "message1"
  • 消息消费者：RPOP queue:messages
• 评论区按时间排序：
  • 新评论添加：LPUSH post:123:comments "Great post!"
  • 获取最新评论：LRANGE post:123:comments 0 9
• 待办事项列表：
  • 添加任务：LPUSH todo:user:123 "task1"
  • 获取待处理任务：LRANGE todo:user:123 0 -1

4. 集合 (Set)

底层数据结构

• 哈希表（Hash Table）：无序存储集合中的元素。
• 整数数组（IntSet）：当集合元素均为整数且数量较小时使用。

应用场景

• 标签或分类数据存储：
  • 用户兴趣标签：SADD user:123:tags "sports" "music"
• 好友推荐：
  • 求共同好友：SINTER user:123:friends user:456:friends
• 去重操作：
  • 记录访问过的 IP：SADD visited_ips "192.168.1.1"
• 黑名单管理：
  • 添加黑名单用户：SADD blacklist "user123"

5. 有序集合 (Sorted Set)

底层数据结构

• 跳表（SkipList）：支持快速的范围查找和排序操作。
• 压缩列表（ZipList）：当数据量较小时使用。

应用场景

• 排行榜：
  • 添加玩家分数：ZADD leaderboard 1500 player1
  • 获取前 10 名玩家：ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES
• 实时热搜：
  • 更新关键词热度：ZINCRBY trending_keywords 1 "Redis"
  • 获取热门关键词：ZREVRANGE trending_keywords 0 9

特殊数据类型

1. 位图 (Bitmap)

底层数据结构

• 位数组（Bit Array）：基于字符串类型的位操作扩展。

应用场景

• 用户行为统计：
  • 标记用户登录：SETBIT logins:2024-12-25 123 1
  • 统计当天活跃用户数：BITCOUNT logins:2024-12-25
• 活动签到：
  • 标记用户签到：SETBIT event:checkin:123 1 1
  • 统计签到人数：BITCOUNT event:checkin:123

2. HyperLogLog

底层数据结构

• 稀疏矩阵（Sparse Matrix）：基于概率算法，内存占用小且适合估算基数。

应用场景

• 独立用户统计：
  • 添加用户访问记录：PFADD unique_visitors "user123"
  • 估算总访问用户数：PFCOUNT unique_visitors
• 广告曝光统计：
  • 添加曝光用户：PFADD ad:123 "user456"
  • 估算广告独立曝光量：PFCOUNT ad:123

3. Geo（地理空间数据）

底层数据结构

• 有序集合 (Sorted Set)：将地理位置编码为 GeoHash 并存储。

应用场景

• 门店定位
  • 添加门店位置：GEOADD store_locations 116.397128 39.916527 "Store1"
  • 查询门店位置：GEOPOS store_locations "Store1"
  • 获取两个门店之间的距离：GEODIST store_locations "Store1" "Store2"
• 用户地理分布
  • 添加用户位置：GEOADD user_locations 116.388213 39.929987 "user123"
  • 查询附近用户：GEORADIUS user_locations 116.397128 39.916527 500 km
• 广告投放区域
  • 将广告区域用户位置加入：GEOADD ad_locations 116.396 39.915 "ad_user1"
  • 查询在某个区域内的用户数：GEORADIUSBYMEMBER ad_locations "ad_user1" 5 km COUNT 100

Redis 数据类型总结表

结语：Redis 提供了丰富的基础数据类型和特殊数据类型，其底层数据结构设计精巧，使得 Redis 能够在不同场景中高效地解决数据存储和查询需求。根据具体需求选择合适的数据类型，可以充分发挥 Redis 的性能优势。

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