Redis五大数据类型分别是什么

# Redis五大数据类型分别是什么

Redis作为高性能的键值存储系统，其核心优势之一在于丰富的数据类型支持。本文将全面解析Redis的五种基本数据结构：**String（字符串）**、**Hash（哈希）**、**List（列表）**、**Set（集合）**和**Sorted Set（有序集合）**，深入探讨每种类型的特性、底层实现、应用场景及操作命令。

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## 一、String（字符串）

### 1.1 基本特性
String是Redis最基础的数据类型，其特点包括：
- **二进制安全**：可存储任何二进制数据（如图片、序列化对象）
- **最大512MB**的单个值存储
- **数值操作**：支持对数值型字符串的原子性增减

### 1.2 底层实现
Redis使用改进的**简单动态字符串（SDS）**结构：
```c
struct sdshdr {
    int len;     // 已用空间
    int free;    // 剩余空间
    char buf[];  // 字节数组
};

相比C原生字符串的优势： - O(1)时间复杂度获取长度 - 杜绝缓冲区溢出 - 减少内存重分配次数（空间预分配+惰性释放）

1.3 常用命令

# 基础操作
SET key value [EX seconds|PX milliseconds]
GET key

# 数值运算
INCR key       # 原子+1
INCRBY key 5   # 原子+5
DECR key

# 批量操作
MSET k1 v1 k2 v2
MGET k1 k2

# 位图操作
SETBIT key offset 1  # 设置位
GETBIT key offset
BITCOUNT key         # 统计1的个数

1.4 典型应用场景

• 缓存系统：用户会话、页面缓存
• 计数器：文章阅读量、商品库存
• 分布式锁：SET resource_name random_value NX PX 30000
• 位图统计：用户签到记录、活跃用户分析

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二、Hash（哈希）

2.1 结构特点

Hash类型相当于Java中的HashMap： - 字段值映射：key -> {field1:value1, field2:value2} - 单个Hash可存储2^32-1个键值对 - 适合存储对象类型数据

2.2 底层实现

采用两种编码方式： 1. ziplist（压缩列表）：当元素数量<512且所有value<64字节时使用 2. hashtable：不满足ziplist条件时自动转换

ziplist内存布局示例：

+---------+--------+-------+--------+
| zlbytes | zltail | zllen | entry1 | 
+---------+--------+-------+--------+

2.3 操作命令

# 字段操作
HSET user:1000 name "John" age 30
HGET user:1000 name
HGETALL user:1000

# 批量操作
HMGET user:1000 name age
HMSET product:100 price 399 stock 50

# 数值运算
HINCRBY user:1000 age 1

# 特殊操作
HKEYS user:1000    # 获取所有字段
HVALS user:1000    # 获取所有值
HLEN user:1000     # 字段数量

2.4 应用场景

• 用户属性存储：避免序列化整个对象
• 商品信息缓存：独立修改不同字段
• 配置中心：系统参数分组存储

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三、List（列表）

3.1 数据结构特性

• 双向链表结构，支持头部/尾部操作
• 元素可重复
• 最大长度2^32-1

3.2 底层实现

根据元素情况自动选择： 1. ziplist：元素数量<512且所有元素<64字节 2. linkedlist：不满足条件时转换 3. quicklist（Redis 3.2+）：ziplist组成的双向链表

quicklist节点结构：

typedef struct quicklistNode {
    struct quicklistNode *prev; 
    struct quicklistNode *next;
    unsigned char *zl;  // 指向ziplist
    unsigned int count; // ziplist元素计数
} quicklistNode;

3.3 常用命令

# 两端操作
LPUSH news:latest 1001  # 左侧插入
RPUSH news:latest 1002  # 右侧插入
LPOP news:latest
RPOP news:latest

# 范围操作
LRANGE news:latest 0 9  # 获取前10条
LINDEX news:latest 3     # 获取第4个元素

# 阻塞操作
BLPOP task_queue 30      # 阻塞30秒获取

3.4 典型应用

• 消息队列：LPUSH+RPOP组合
• 最新列表：维护最新的N条记录
• 分页查询：LRANGE实现分页
• 栈/队列：LPUSH+LPOP/LPUSH+RPOP

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四、Set（集合）

4.1 核心特性

• 无序且唯一的元素集合
• 支持交并差集运算
• 最大2^32-1个元素

4.2 底层实现

根据元素类型选择： 1. intset：当元素都是整数且数量<512时 2. hashtable：value为NULL的哈希表

intset结构示例：

typedef struct intset {
    uint32_t encoding;  // 编码方式（int16/int32/int64）
    uint32_t length;    // 元素数量
    int8_t contents[];  // 元素数组
} intset;

4.3 操作命令

# 集合操作
SADD tags:article:100 redis database
SMEMBERS tags:article:100
SISMEMBER tags:article:100 redis

# 集合运算
SINTER set1 set2       # 交集
SUNION set1 set2       # 并集
SDIFF set1 set2        # 差集

# 基数统计
SCARD tags:article:100 # 元素数量

4.4 应用场景

• 标签系统：文章标签管理
• 好友关系：共同好友计算
• 唯一计数器：UV统计
• 黑白名单：快速查找过滤

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五、Sorted Set（有序集合）

5.1 核心特点

• 唯一成员+score排序
• 范围查询效率高（O(logN)）
• 自动按score升序排列

5.2 底层实现

混合使用两种结构： 1. skiplist（跳跃表）：支持范围操作 2. dict（字典）：用于快速查找score

跳跃表节点结构：

typedef struct zskiplistNode {
    robj *obj;                  // 成员对象
    double score;               // 分值
    struct zskiplistNode *backward; // 后退指针
    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward;
        unsigned int span;
    } level[];
} zskiplistNode;

5.3 操作命令

# 基本操作
ZADD leaderboard 95 "Alice" 87 "Bob"
ZRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES  # 前10名
ZREVRANK leaderboard "Alice"      # 获取逆序排名

# 范围查询
ZRANGEBYSCORE salary 3000 5000    # 3000<=score<=5000
ZCOUNT salary 2000 4000           # 统计数量

# 集合运算
ZUNIONSTORE result 2 set1 set2 WEIGHTS 1 0.5

5.4 典型应用

• 排行榜系统：游戏积分榜
• 延迟队列：score设为执行时间戳
• 范围查找：价格区间筛选
• 权重队列：优先级任务调度

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六、类型选择最佳实践

6.1 选择依据

需求特征	推荐类型
简单键值对	String
对象属性存储	Hash
先进先出/后进先出	List
唯一性+集合运算	Set
排序+范围查询	Sorted Set

6.2 性能优化建议

1. 控制Hash/List的元素数量和大小以避免ziplist转换
2. 大批量操作使用Pipeline减少网络开销
3. Sorted Set的score建议使用整数提升性能
4. 定期监控大key（redis-cli --bigkeys）

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七、总结

Redis的五大数据类型构成了其强大的数据处理能力： - String：全能型选手，适用大多数简单场景 - Hash：结构化数据存储的最佳选择 - List：实现队列/栈等线性结构 - Set：高效处理唯一性需求 - Sorted Set：排序场景的不二之选

理解各类型的底层实现和特性，才能在实际业务中做出最优选择，充分发挥Redis的性能优势。 “`

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