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深入浅出 Redis：核心数据结构解析与应用场景Redis 数据结构

news 来源：原创 2025/8/21 5:32:18

引言：Redis 为何如此之快？数据结构是关键

Redis (Remote Dictionary Server) 作为一款高性能的内存键值数据库，凭借其闪电般的速度和丰富的功能，在缓存、消息队列、排行榜等众多场景中得到了广泛应用。除了基于内存存储这一核心优势外，Redis 高效的底层数据结构设计是其高性能的关键所在。

理解 Redis 的核心数据结构，不仅能帮助我们更高效地使用 Redis，还能在面对复杂业务场景时，做出更优的技术选型。本文将带你深入了解 Redis 最常用的五种基本数据结构及其内部实现，并探讨它们的典型应用场景。

一、字符串 (String)：最基础也最万能

字符串是 Redis 最基础的数据类型，也是其他复杂数据结构的基础。但 Redis 的字符串并非 C 语言中的普通字符串 (char*)，而是自己构建的一种名为简单动态字符串 (Simple Dynamic String, SDS) 的结构。

内部实现： SDS 结构包含 len (已用长度)、alloc (已分配空间) 和 buf (字节数组) 等字段。
- O(1) 获取长度： len 字段使得获取字符串长度的时间复杂度为 O(1)。
- 杜绝缓冲区溢出： alloc 字段记录了已分配空间，修改 SDS 时会检查空间是否足够，不足则先扩展，避免了 C 字符串常见的溢出风险。
- 减少内存重分配次数： SDS 采用空间预分配（修改后如果 len 小于 1MB，则分配 len*2 的空间；如果大于 1MB，则额外分配 1MB）和惰性空间释放（缩短字符串时不立即回收多余空间）策略，减少了内存重分配的开销。
- 二进制安全： SDS 使用 len 字段判断结束，而非空字符 \0，因此可以存储包含 \0 在内的任意二进制数据。
常用命令： SET, GET, INCR, DECR, STRLEN, APPEND, GETSET, MSET, MGET 等。
应用场景：
- 缓存：缓存用户信息、配置信息、页面片段等。
- 计数器/限流器： INCR 命令原子性地增加数值，非常适合做计数器（如文章阅读量）或简单的限流控制。
- 分布式锁：利用 SETNX (Set if Not Exists) 实现简单的分布式锁。
- 存储 Session 信息。

二、列表 (List)：有序的队列与栈

Redis 的列表是一种有序的字符串集合，按照插入顺序排序。你可以在列表的头部（左边）或尾部（右边）添加元素。

内部实现：
- 在 Redis 3.2 之前，列表底层采用双向链表 (Linked List) 或压缩列表 (ZipList) 实现。当元素数量较少且每个元素大小不大时，使用 ZipList 以节省内存；否则使用 Linked List。
- 在 Redis 3.2 及之后，引入了快速列表 (QuickList) 作为列表的底层实现。QuickList 是 Linked List 和 ZipList 的混合体，它将一个双向链表中的每个节点都设置为一个 ZipList，从而在空间效率和时间效率之间取得了更好的平衡。
特点：允许存储重复元素，插入和删除操作快（头尾 O(1)），但索引定位较慢（O(N)）。
常用命令： LPUSH, RPUSH, LPOP, RPOP, LRANGE, LINDEX, LLEN, BLPOP, BRPOP (阻塞式弹出) 等。
应用场景：
- 消息队列：利用 LPUSH 生产消息，RPOP (或 BRPOP) 消费消息，实现简单的消息队列。
- 时间线/最新列表：比如用户发布的最新微博、网站的最新动态等，使用 LPUSH 添加，LRANGE 获取。
- 栈： LPUSH + LPOP 或 RPUSH + RPOP 可以模拟栈的行为。

三、哈希 (Hash)：结构化存储的利器

哈希类型（也称为散列或字典）是一个键值对集合，特别适合用于存储对象。可以看作是 Value 为 String 的 Map。

内部实现：
- 底层同样可以采用压缩列表 (ZipList) 或哈希表 (Hash Table) 实现。当键值对数量较少且键和值的大小不大时，使用 ZipList；否则使用 Hash Table。
- Hash Table 的实现方式与 java.util.HashMap 类似，采用数组 + 链表（或红黑树，在冲突过多时）的方式解决哈希冲突。Redis 的 Hash Table 在扩容/缩容时采用了渐进式 rehash，避免了单次 rehash 成本过高导致服务阻塞。
特点：适合存储结构化数据，如一个对象的多个属性。可以对单个字段进行读写。
常用命令： HSET, HGET, HMSET, HMGET, HGETALL, HDEL, HLEN, HINCRBY, HEXISTS 等。
应用场景：
- 缓存对象信息：存储用户信息（用户名、年龄、邮箱等）、商品信息（名称、价格、库存等）。相比于将对象序列化后用 String 存储，Hash 可以只修改或获取对象的某个字段，更灵活高效。
- 购物车：用户 ID 为 Key，商品 ID 为 field，商品数量为 value。

四、集合 (Set)：无序且唯一的元素

集合是 String 类型的无序集合，集合中的元素是唯一的，不允许重复。

内部实现：
- 底层采用哈希表 (Hash Table) 或整数集合 (IntSet) 实现。当所有元素都是整数且元素数量不多时，使用 IntSet 以节省内存；否则使用 Hash Table。
- 使用 Hash Table 实现时，所有 Value 都指向一个 NULL 指针，只利用 Key 来保证唯一性。
特点：元素唯一、无序。支持高效的集合间运算（交集、并集、差集）。
常用命令： SADD, SREM, SMEMBERS, SISMEMBER, SCARD (获取基数), SINTER (交集), SUNION (并集), SDIFF (差集), SRANDMEMBER (随机获取元素) 等。
应用场景：
- 标签系统：给用户或内容打标签。一个标签下的所有用户/内容 ID 可以存储在一个 Set 中。
- 共同好友/共同关注：利用 SINTER 计算两个用户关注列表的交集。
- 抽奖系统：使用 SADD 添加参与用户，SRANDMEMBER 或 SPOP 抽取中奖用户。
- 去重：利用 Set 元素唯一的特性进行数据去重。

五、有序集合 (Sorted Set / ZSet)：带权重的集合

有序集合和集合类似，也是 String 类型的元素的集合，且不允许重复。但不同的是，每个元素都会关联一个 double 类型的分数 (score)。Redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

内部实现：
- 底层可以采用压缩列表 (ZipList) 或跳跃表 (Skip List) + 哈希表 (Hash Table) 的组合实现。当元素数量较少且元素和分数大小不大时，使用 ZipList；否则使用 Skip List + Hash Table。
- Skip List：用于保证元素的有序性，支持平均 O(logN) 复杂度的查找、插入、删除操作，以及范围查找。
- Hash Table：用于存储元素到分数的映射，保证 O(1) 复杂度获取指定元素的分数。两者结合，既能高效排序，又能快速查找单个元素。
特点：元素唯一、有序（根据 score）。支持根据分数范围或元素字典序范围进行查找。
常用命令： ZADD, ZREM, ZRANGE (按分数范围查), ZREVRANGE (按分数倒序查), ZRANGEBYSCORE, ZCARD, ZSCORE, ZINCRBY, ZRANK (获取排名), ZREMRANGEBYSCORE 等。
应用场景：
- 排行榜：如游戏积分榜、热门帖子排行等。ZADD 更新分数，ZRANGE 或 ZREVRANGE 获取排名。
- 带权重的消息队列：可以用分数表示优先级或时间戳。
- 范围查找：如查找某个价格区间或时间范围内的商品/数据。

Redis 6.0 及之后的新结构（简述）

除了上述五种基本结构，Redis 后续版本还引入了一些更专门化的数据结构：

Bitmaps (位图)：底层是 String，但可以对位的级别进行操作。适合用于状态统计（如用户签到、活跃状态）。
HyperLogLog：基于概率的基数统计，占用空间极小（固定 12KB），用于计算海量数据的独立用户数等（允许一定误差）。
Geospatial (GEO)：存储地理位置信息，并支持半径查询等操作。底层是 ZSet。
Streams (流)： Redis 5.0 引入的强大的消息队列模型，支持消费组、持久化、阻塞读取等。

如何选择合适的数据结构？

需要缓存简单键值对或进行计数 -> String
需要存储列表并保持顺序，如消息队列、时间线 -> List
需要存储结构化对象信息 -> Hash
需要存储唯一元素，进行集合运算或去重 -> Set
需要存储有序且唯一的元素，如排行榜 -> Sorted Set (ZSet)
需要进行大量的位操作或状态统计 -> Bitmap
需要对海量数据进行基数统计（允许误差） -> HyperLogLog
需要存储地理位置并进行范围查询 -> GEO
需要构建可靠的消息队列系统 -> Stream

结语

Redis 高效的底层数据结构是其高性能的核心秘密之一。深入理解 String (SDS)、List (QuickList)、Hash (HashTable/ZipList)、Set (HashTable/IntSet) 和 Sorted Set (SkipList+HashTable/ZipList) 的内部实现和特点，可以帮助我们更好地利用 Redis 的优势，设计出更健壮、更高效的应用程序。在实际应用中，根据具体的业务场景选择最合适的数据结构，是发挥 Redis 最大效能的关键。