企业官网建设流程全解析

二、常见数据类型

Redis 对外提供 string、hash、list、set、zset 五种数据结构。

理解每种结构的特点与常见命令，是使用 Redis 的基础。

正式展开之前，先补充三块预备知识：全局命令、内部编码与单线程模型。

2.1 预备知识

（1）全局命令

无论哪种数据类型，都可以使用一组通用命令管理键，常见几个命令的语法与复杂度汇总在下表：

过期与淘汰的配合可以用一条时间轴理解：键在 n 秒内可以正常读取，n 秒过后被 Redis 淘汰，再次读取会得到不存在的提示：

EXPIRE 与 TTL 还提供毫秒级版本 PEXPIRE 与 PTTL，用于精度要求更高的场景。

以命令示例感受一下执行效果：

redis> SET mykey "Hello" "OK" redis> EXPIRE mykey 10 (integer) 1 redis> TTL mykey (integer) 10

（2）内部编码

对外是五种数据结构，对内每种结构还有多种底层实现，Redis 会根据数据规模与形态动态选择。

两个好处：一是改进内部编码时对外命令无感知，二是不同编码可以在各自场景发挥优势。五种结构与内部编码的对应关系见表：

内部编码可以通过 object encoding 命令查看：

127.0.0.1:6379> set hello world OK 127.0.0.1:6379> object encoding hello "embstr" 127.0.0.1:6379> rpush mylist e1 e2 e3 (integer) 3 127.0.0.1:6379> object encoding mylist "ziplist"

单线程能跑到每秒万级别，原因可以归结为三点：

• 纯内存访问。内存响应时长大约 100 纳秒，这是高吞吐的重要基础。

• 非阻塞 IO。Redis 使用 epoll 作为 IO 多路复用实现，把连接、读写、关闭都注册为事件，不在网络 IO 上浪费过多时间。

• 单线程避免了线程切换与竞态消耗，也让数据结构和算法实现更简单。

单线程也有代价：单条命令执行时间过长，会拖住后面所有命令的响应。

因此 Redis 面向的是快速执行的场景，耗时操作需要谨慎设计。

2.2 String 字符串

字符串是最基础的类型。

两点留意：Redis 中所有键的类型都是字符串，其他数据结构建立在字符串之上；

字符串的值可以是普通字符串、JSON / XML 文本、数字，甚至图片、音频等二进制流，单个值上限 512 MB。

由于内部按二进制流保存，Redis 不处理编码问题，客户端用什么编码写入，就按什么编码存储。

（1）常用命令

字符串命令按功能可以分成几组，下表摘录高频命令：

批量命令的价值可以从数据上直观感受。

假设网络往返耗时 1 毫秒、命令执行耗时 0.1 毫秒，1000 次 get 与一次 mget 1000 个键的时间差距明显：

批量操作能显著提升吞吐，但单次批量携带的键数量也要控制，避免单条命令执行时间过长拖累整个服务。

（2）内部编码

字符串有三种内部编码，Redis 根据值的类型和长度动态选择：

• int：值是整数时使用，节省内存。

• embstr：值长度不超过 44 字节时使用，连续分配内存，读取更快。

• raw：长度较长的字符串使用。

127.0.0.1:6379> set number 10086 OK 127.0.0.1:6379> object encoding number "int" 127.0.0.1:6379> set hello world OK 127.0.0.1:6379> object encoding hello "embstr" 127.0.0.1:6379> set long_str "a very very long string ..." OK 127.0.0.1:6379> object encoding long_str "raw"

（3）使用场景

字符串类型覆盖了缓存、计数、会话、验证码等常见需求：

• 缓存：以 uid 为键存放用户信息，命中缓存直接返回，未命中再回源存储层并回写缓存。这套读写流程可以用下图概括：

• 计数：视频播放数、评论数等用 INCR 系列命令完成自增

• 会话：分布式 Web 服务把 Session 分散在各服务器上，用户刷新时可能被均衡到另一台机器导致重新登录

• 短信验证码：限制用户每分钟获取验证码不超过 5 次，用字符串配合过期时间实现频控。

• 分布式锁：利用 SETNX 的“仅当键不存在时写入”特性，作为锁的最简实现。

2.3 Hash 哈希

哈希类型指值本身又是一个键值对结构，形如 key = { field1: value1, field2: value2, ... }。

主流语言中它被称为哈希、字典或映射。

（1）常用命令

127.0.0.1:6379> hset user:1 name james (integer) 1 127.0.0.1:6379> hset user:1 age 28 (integer) 1 127.0.0.1:6379> hgetall user:1 1) "name" 2) "james" 3) "age" 4) "28"

（2）内部编码

哈希的内部编码有两种：ziplist 与 hashtable。

一旦某个 value 超过 64 字节，或者字段个数超过 512，编码会转换为 hashtable：

127.0.0.1:6379> object encoding user:1 "ziplist" 127.0.0.1:6379> hset user:2 big_field "a value longer than 64 bytes ..." (integer) 1 127.0.0.1:6379> object encoding user:2 "hashtable"

（3）使用场景

哈希适合存放对象类数据，例如用户信息、商品信息。

使用哈希也要注意控制 ziplist 与 hashtable 之间的转换，转换过程会带来额外的内存消耗。

2.4 List 列表

列表类型用来存储多个有序的字符串，元素允许重复。

列表按插入顺序排列，两端操作效率高：lpush 从左侧插入，rpush 从右侧插入，lpop / rpop 从两端弹出。

（1）常用命令

列表的获取与删除是两个不同操作：lindex 只读不改，列表长度不变；lrem 会真正删除元素，长度随之变化：

（2）内部编码

列表同样有两种编码。

元素较少且没有大元素时用 ziplist；元素个数超过 512，或者某个元素长度超过 64 字节，转换为 linkedlist：

127.0.0.1:6379> rpush listkey e1 e2 e3 (integer) 3 127.0.0.1:6379> object encoding listkey "ziplist" 127.0.0.1:6379> rpush listkey e1 e2 e3 ... e512 e513 (integer) 513 127.0.0.1:6379> object encoding listkey "linkedlist"

（3）使用场景

列表的经典用法是消息队列。

生产者用 lpush 从左侧插入，消费者用 brpop 阻塞式从右侧争抢，多个消费者客户端分摊消费，兼顾负载均衡与高可用：

队列还可以按频道拆分：消费者通过 brpop 监听不同的键，实现订阅不同频道的效果，频道之间互不干扰：

微博这类业务按时间倒序展示动态，列表天然有序且支持按索引分页，配合哈希保存每条的属性，可以拼出完整的分页列表。

2.5 Set 集合

集合类型存储无序、不重复的字符串。集合提供了丰富的集合间运算，适合标签、社交类业务。

（1）常用命令

redis> SADD myset "one" "two" "three" (integer) 3 redis> SREM myset "one" (integer) 1 redis> SMEMBERS myset 1) "three" 2) "two"

（2）内部编码

集合有两种编码：元素都是整数且个数小于 set-max-intset-entries（ 512）时使用 intset，节省内存；不满足条件时使用 hashtable：

127.0.0.1:6379> sadd setkey 1 2 3 4 (integer) 4 127.0.0.1:6379> object encoding setkey "intset" 127.0.0.1:6379> sadd setkey "hello" (integer) 1 127.0.0.1:6379> object encoding setkey "hashtable"

（3）使用场景

交集、并集、差集的概念可以用集合间的圆圈关系表示：

典型场景包括：

• 标签系统：给文章打标签，用集合保存每个标签下的文章 id，支持按标签检索。

• 社交关系：共同好友用 SINTER 求交集，关注关系用集合存粉丝 / 关注列表。

• 抽奖：SPOP 随机弹出参与者，一次一个或多个。

2.6 Zset 有序集合

有序集合在集合“元素不重复”的基础上，为每个元素关联一个分数，元素按分数排序。用户排行榜就是它的典型应用：

列表、集合、有序集合三者容易混淆，异同点可以对比记忆：

（1）常用命令

（2）集合间操作

有序集合也支持交集、并集等运算，合并过程中按元素聚合分数，聚合方式有 sum、max、min，还可为各集合设置权重：

ZINTERSTORE dest 2 user:ranking:1 user:ranking:2 # 合并后各元素分数按 sum 方式聚合 # mike 168（91 + 77），martin 875（625 + 250），tom 1139（888 + 251）

（3）内部编码

有序集合的编码同样是 ziplist 与 skiplist 的组合：元素个数少于 128 且成员长度不超过 64 字节时用 ziplist，超过后转换为 skiplist：

127.0.0.1:6379> object encoding myzset "ziplist" 127.0.0.1:6379> zadd myzset 1.0 a 2.0 b ... 129 个元素 (integer) 129 127.0.0.1:6379> object encoding myzset "skiplist"

（4）使用场景

有序集合的应用集中在需要按分数排序与排名计算的场景：

• 游戏排行：玩家分数作为 score，ZREVRANGE 取出前 N 名。

• 热度榜单：按点击、销量等指标排序，ZINCRBY 实时更新分数。

• 时间排序：把时间戳作为分数，实现按时间范围检索的数据结构。

2.7 键遍历

全库键遍历用 KEYS 会阻塞服务，Redis 提供了渐进式遍历命令 SCAN。

它每次返回一部分键，通过游标继续迭代，多个客户端可以分头并行扫描，过程中不会阻塞主线程：

127.0.0.1:6379> scan 0 1) "1024" # 下一次遍历的游标 2) 1) "key:1" 2) "key:12" ... 127.0.0.1:6379> scan 1024 1) "0" # 游标归零，遍历结束 2) 1) "key:24"

SCAN 也提供 MATCH 模式与 COUNT 提示参数，用于按模式过滤和调整单次返回数量。

数据库管理方面，Redis 默认有 16 个逻辑库（0-15），用 SELECT 切换，用 FLUSHDB 清空当前库、FLUSHALL 清空全部库。