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Redis 各数据类型使用场景详解

news 来源：原创 2025/8/27 23:46:47

1. 字符串（String）

场景 1：计数器（如文章阅读量）

问题：
- 高并发下对同一数值进行增减操作时，需保证原子性，避免竞态条件导致数据不一致。
- 频繁读写可能成为性能瓶颈。
解决方案：
- INCR/DECR 命令：Redis 的原子操作确保增减操作的线程安全，无需额外锁机制。
- 内存存储：数据直接存储在内存中，读写速度极快（微秒级响应）。

场景 2：分布式锁

问题：
- 多节点服务竞争同一资源时，需确保同一时间只有一个客户端持有锁。
- 锁需支持自动释放（如超时），避免死锁。
解决方案：
- SETNX + EXPIR
```
SET lock:order_123 "client1" NX EX 30  # 设置锁，30秒后自动过期
```
- 通过原子性命令确保锁的唯一性，过期时间防止客户端崩溃导致锁无法释放。

2. 列表（List）

场景 1：消息队列（生产者-消费者模型）

问题：
- 多生产者/消费者场景下，需保证消息的顺序性和可靠性。
- 消费者轮询队列会浪费资源（如空轮询）。
解决方案：
- LPUSH + BRPOP：
  - 生产者使用 LPUSH 将消息推入队列头部。
  - 消费者使用 BRPOP 阻塞式地从队列尾部获取消息，避免空轮询。
- 示例：
```
LPUSH task_queue "task_data"  # 生产者推送任务
BRPOP task_queue 30          # 消费者阻塞30秒等待任务
```

场景 2：最新动态列表（如用户最近10条动态）

问题：
- 动态需按时间倒序展示，且需限制列表长度（如只保留最新100条）。
- 频繁插入可能导致内存占用过高。

解决方案：

LPUSH + LTRIM：

LPUSH user:1:feeds "new_feed"  # 插入新动态
LTRIM user:1:feeds 0 99        # 保留最新的100条

通过 LTRIM 自动裁剪旧数据，控制内存使用。

3. 哈希（Hash）

场景 1：存储用户信息（对象缓存）

问题：
- 对象字段较多时，若用多个 String 存储，会产生大量键，增加内存和管理成本。
- 部分更新需频繁序列化/反序列化整个对象。
解决方案：
- HMSET/HGETALL：
```
HMSET user:1001 name "Alice" age 30 email "alice@example.com"
HGETALL user:1001  # 获取所有字段
```
- 哈希表将对象字段存储为单键下的多个字段，减少键数量，支持按字段读写。

场景 2：商品库存管理

问题：
- 高并发下单时，需保证库存扣减的原子性。
- 扣减后需实时更新库存值。
解决方案：
- HINCRBY 命令：
```
HINCRBY product:1001 stock -1  # 原子性扣减库存
```
- 哈希表结合 HINCRBY 实现原子性库存操作，避免超卖。

4. 集合（Set）

场景 1：用户标签系统

问题：
- 用户标签需唯一且无序，便于快速查询共同标签或去重。
- 多标签集合操作（如交集、并集）需高效执行。
解决方案：
- SADD + SINTER：
```
SADD user:1:tags "tech" "music"  # 添加标签
SINTER user:1:tags user:2:tags   # 获取共同标签
```
- 集合的 SINTER 直接计算交集，复杂度为 O(N*M)，但内存中操作极快。

场景 2：唯一访问用户统计（去重）

问题：
- 同一用户多次访问同一资源时需去重统计。
- 直接记录用户ID可能导致重复存储。

解决方案：

SADD + SCARD：

SADD article:1001:views "user:2023"  # 用户访问时添加
SCARD article:1001:views             # 获取唯一用户数

集合自动去重，SCARD 直接返回唯一用户总数。

5. 有序集合（Sorted Set）

场景 1：游戏积分排行榜

问题：
- 玩家积分需实时排序，支持按名次快速查询。
- 积分更新频繁，需保证排序的高效性。
解决方案：
- ZADD + ZREVRANGE：
```
ZADD leaderboard 1000 "player1"  # 添加/更新玩家积分
ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES  # 获取前十名
```
- 有序集合内部通过跳表（Skip List）实现，插入和查询时间复杂度为 O(log N)。

场景 2：延迟队列（按时间戳调度任务）

问题：
- 任务需在指定时间执行，需按时间顺序处理。
- 轮询未到期的任务会浪费资源。

解决方案：

ZADD + ZRANGEBYSCORE：

ZADD delay_queue 1630000000 "task_data"  # 添加任务，分数为执行时间戳
ZRANGEBYSCORE delay_queue 0 <current_timestamp>  # 获取所有到期任务

消费者定期查询分数小于当前时间戳的任务并处理。

6. 扩展数据类型

场景 1：用户签到统计（Bitmap）

问题：
- 每日签到状态只需记录是否签到（0/1），使用字符串浪费内存。
- 统计连续签到天数需高效计算。

解决方案：

SETBIT + BITCOUNT：

SETBIT user:1001:sign:2023:10 5 1  # 10月第6天签到（偏移量从0开始）
BITCOUNT user:1001:sign:2023:10     # 统计10月签到次数

位图每个位表示一天，每月31天仅需4字节，内存占用极低。

场景 2：独立访客统计（HyperLogLog）

问题：
- 海量用户访问记录需统计唯一用户数，精确统计内存占用过高。
- 允许一定误差（如0.81%）。

解决方案：

PFADD + PFCOUNT：

PFADD uv:2023:10:01 "user1" "user2"  # 记录UV
PFCOUNT uv:2023:10:01                # 估算UV数

HyperLogLog 固定使用12KB内存，可统计上亿唯一值。

场景 3：附近商家查询（Geospatial）

问题：
- 需根据经纬度快速检索附近一定范围内的商家。
- 直接计算距离性能差（需遍历所有点）。

解决方案：

GEOADD + GEORADIUS：

GEOADD shops 116.405285 39.904989 "shop1"  # 添加商家坐标
GEORADIUS shops 116.40 39.90 10 km         # 查询10公里内的商家

底层使用有序集合存储坐标（经度+纬度编码为分数），支持快速范围查询。

场景 4：订单事件日志（Stream）

问题：
- 订单状态变更需记录完整事件流，供后续审计或重放。
- 多消费者需独立消费同一消息流（如支付服务和库存服务）。

解决方案：

XADD + 消费者组（Consumer Group）：

XADD order:1001:events * status "paid" amount 200  # 添加事件
XGROUP CREATE order:1001:events group1 0           # 创建消费者组
XREADGROUP GROUP group1 consumer1 STREAMS order:1001:events >  # 消费消息

Stream 支持多消费者组、消息确认和回溯，类似 Kafka 的日志机制。

总结

数据结构	核心问题	Redis的解决方案
String	并发计数、分布式锁	原子操作（`INCR`）、`SETNX` + 过期时间
List	消息顺序性、动态列表长度控制	阻塞弹出（`BRPOP`）、`LPUSH` + `LTRIM`
Hash	对象字段管理、部分更新	字段级读写（`HSET`/`HGET`）
Set	去重、集合运算	唯一性存储、`SINTER`/`SUNION`
Sorted Set	按权重排序、范围查询	跳表排序、`ZRANGEBYSCORE`
Bitmap	二值状态统计（如签到）	位操作（`SETBIT`/`BITCOUNT`）
HyperLogLog	海量数据去重统计（允许误差）	固定内存估算基数（`PFADD`/`PFCOUNT`）
Geospatial	地理位置检索	有序集合编码坐标（`GEORADIUS`）
Stream	消息多消费者组、事件溯源	消费者组、消息ID序列（`XREADGROUP`）

关键原则：

选择最匹配业务需求的数据结构，避免用 String 存储复杂对象。
优先利用 Redis 原子操作，减少客户端复杂逻辑。
关注内存效率（如小对象用 Hash，二值数据用 Bitmap）。

Redis 各数据类型使用场景详解

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