引言
Redis 作为高性能的键值对数据库，其核心优势之一是支持丰富的数据类型。5种基本数据类型（String、Hash、List、Set、Sorted Set）覆盖了绝大多数业务场景，掌握它们的特性、命令和用法是使用Redis的基础。本文将从底层特性、核心命令、使用场景、注意事项四个维度，对每种类型进行全面解析。
1. String（字符串）
String 是 Redis 最基础、最常用的数据类型，底层以简单动态字符串（SDS）实现，可存储字符串、数字（整数/浮点数）、二进制数据（如图片、序列化对象），最大存储容量为 512MB。
1.1 核心特性
- 二进制安全：可存储任意二进制数据，如图片、视频流、序列化的对象。
- 兼容字符串与数字：对数字类型可直接执行自增、自减等算术操作。
- 支持过期时间：可设置键的过期时间，自动删除过期数据。
1.2 常用核心命令
| 命令格式 | 功能描述 | 示例 |
|---|---|---|
| SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] | 设置键值，可选过期时间（EX秒/PX毫秒） | SET name "zhangsan" EX 3600（1小时过期） |
| GET key | 获取键对应的值 | GET name → "zhangsan" |
| SETNX key value | 键不存在时才设置（原子操作，用于锁场景） | SETNX lock 1 → 1（设置成功），再次执行→0（失败） |
| SETEX key seconds value | 原子性设置键值+过期时间（避免SET+EX的非原子风险） | SETEX code 60 "123456"（60秒过期的验证码） |
| MSET key1 value1 key2 value2... | 批量设置多个键值 | MSET age 20 gender "male" |
| MGET key1 key2... | 批量获取多个键值 | MGET name age → ["zhangsan", "20"] |
| INCR key | 键值为整数时自增1（原子操作） | INCR count → 1（初始不存在时默认从0开始） |
| DECR key | 键值为整数时自减1（原子操作） | DECR count → 0 |
| INCRBY key step | 整数键值自增指定步长 | INCRBY count 5 → 5 |
| DECRBY key step | 整数键值自减指定步长 | DECRBY count 2 → 3 |
| APPEND key str | 字符串末尾追加内容 | APPEND name "123" → "zhangsan123" |
| STRLEN key | 获取字符串长度 | STRLEN name → 11 |
| GETRANGE key start end | 截取字符串（索引从0开始，end=-1表示末尾） | GETRANGE name 0 5 → "zhang" |
1.3 典型使用场景
- 存储单个值：如用户昵称、头像URL、配置参数。
- 计数器：文章阅读量、接口访问次数、点赞数（依赖INCR的原子性）。
- 验证码：存储短信验证码、邮箱验证码，结合SETEX设置过期时间。
- 分布式锁：基于SETNX实现简单分布式锁（配合EX避免死锁）。
- 存储二进制数据：如小图片、序列化的Java对象（需注意序列化方式）。
1.4 注意事项
- 避免存储过大的字符串（如超过100MB），会影响Redis的读写性能和内存碎片。
- 数字类型本质是字符串存储，执行INCR/DECR前需确保值为纯数字，否则会报错。
- SET+EX是非原子操作，高并发场景下建议用SETEX或SET key value EX seconds NX（原子性设置+过期+不存在才设置）。
2. Hash（哈希）
Hash 是一种键值对集合（类似Java的HashMap、Python的dict），底层采用哈希表结构，适合存储结构化数据。每个Hash可以包含多个字段（field）和值（value），字段和值均为字符串类型。
2.1 核心特性
- 结构化存储：无需序列化，可直接操作单个字段，比String存储结构化数据更高效。
- 空间高效：Hash类型在字段较少时会采用压缩存储（ziplist），节省内存。
- 原子操作：支持对单个字段的原子性读写，适合并发场景。
2.2 常用核心命令
| 命令格式 | 功能描述 | 示例 |
|---|---|---|
| HSET key field value | 设置Hash的字段值（覆盖已存在字段） | HSET user:100 id 100 name "zhangsan" |
| HSETNX key field value | 字段不存在时才设置（原子操作） | HSETNX user:100 age 20 → 1（成功） |
| HGET key field | 获取Hash中指定字段的值 | HGET user:100 name → "zhangsan" |
| HMSET key field1 value1 field2 value2... | 批量设置Hash的多个字段 | HMSET user:100 gender "male" city "beijing" |
| HMGET key field1 field2... | 批量获取Hash的多个字段 | HMGET user:100 name age → ["zhangsan", "20"] |
| HGETALL key | 获取Hash中所有字段和值（字段多时有性能风险） | HGETALL user:100 → [id,100,name,zhangsan,...] |
| HKEYS key | 获取Hash中所有字段名 | HKEYS user:100 → [id,name,age,gender,city] |
| HVALS key | 获取Hash中所有字段值 | HVALS user:100 → [100,zhangsan,20,male,beijing] |
| HLEN key | 获取Hash中字段的数量 | HLEN user:100 → 5 |
| HEXISTS key field | 判断Hash中字段是否存在 | HEXISTS user:100 age → 1（存在） |
| HDEL key field1 field2... | 删除Hash中指定字段 | HDEL user:100 city → 1（删除成功） |
| HINCRBY key field step | 字段值为整数时自增指定步长 | HINCRBY user:100 score 10 → 10 |
| HSTRLEN key field | 获取Hash字段值的字符串长度 | HSTRLEN user:100 name → 8 |
2.3 典型使用场景
- 存储用户信息：如用户ID为key，字段包含name、age、gender、phone等。
- 存储商品信息：商品ID为key，字段包含price、stock、sales、category等。
- 配置项存储：如系统配置、服务参数，按模块划分Hash（如config:redis、config:mysql）。
- 购物车：用户ID为key，商品ID为field，商品数量为value（HINCRBY调整数量）。
2.4 注意事项
- 避免HGETALL操作超大Hash（如字段数超过1000），会阻塞Redis线程，建议用HSCAN分批遍历。
- Hash的字段和值均为字符串，无法直接存储复杂类型（如嵌套结构），需手动序列化。
- 当Hash字段数过多（超过hash-max-ziplist-entries配置，默认512），会自动转为哈希表存储，内存占用增加。
3. List（列表）
List 是有序的字符串列表（类似Java的LinkedList），底层采用双向链表+压缩列表（ziplist）实现，支持从两端插入、删除元素，按索引访问，元素可重复。
3.1 核心特性
- 有序性：元素按插入顺序排列，支持按索引（正/负）访问（负索引从末尾开始，-1为最后一个元素）。
- 双向操作：两端插入（LPUSH/RPUSH）、两端删除（LPOP/RPOP）的时间复杂度均为O(1)。
- 灵活的访问方式：支持获取指定范围元素、按值查找元素、删除指定元素。
3.2 常用核心命令
| 命令格式 | 功能描述 | 示例 |
|---|---|---|
| LPUSH key value1 value2... | 从列表左侧（头部）插入元素 | LPUSH list1 a b c → 列表：[c,b,a] |
| RPUSH key value1 value2... | 从列表右侧（尾部）插入元素 | RPUSH list1 d e → 列表：[c,b,a,d,e] |
| LPOP key | 从列表左侧删除并返回第一个元素 | LPOP list1 → "c"，列表变为[b,a,d,e] |
| RPOP key | 从列表右侧删除并返回最后一个元素 | RPOP list1 → "e"，列表变为[b,a,d] |
| LRANGE key start end | 获取列表中指定范围的元素（start=0，end=-1获取全部） | LRANGE list1 0 2 → [b,a,d] |
| LLEN key | 获取列表长度 | LLEN list1 → 3 |
| LINDEX key index | 获取列表中指定索引的元素 | LINDEX list1 1 → "a"（索引从0开始） |
| LSET key index value | 修改列表中指定索引的元素值 | LSET list1 1 "x" → 列表变为[b,x,d] |
| LREM key count value | 删除列表中指定值的元素（count>0从左删count个；count<0从右删；count=0删所有） | LREM list1 1 "b" → 删除1个"b"，列表变为[x,d] |
| LTRIM key start end | 截取列表，保留指定范围元素，删除其他元素 | LTRIM list1 0 0 → 列表仅保留[x] |
| BRPOP key timeout | 阻塞式从列表右侧删除元素（超时时间timeout秒，0表示永久阻塞） | BRPOP list2 0 → 若list2为空，阻塞等待直到有元素 |
| RPOPLPUSH source destination | 从source列表右侧删除元素，插入到destination列表左侧（原子操作） | RPOPLPUSH list1 list2 → 把list1的"d"移到list2左侧 |
3.3 典型使用场景
- 消息队列：基于LPUSH+BRPOP实现简单生产者-消费者模型（生产者LPUSH入队，消费者BRPOP阻塞出队）。
- 最新消息列表：如朋友圈动态、新闻feed，LPUSH添加新消息，LRANGE获取最新N条。
- 排行榜（简单版）：如用户操作日志、商品浏览记录，按时间顺序存储，LRANGE获取历史记录。
- 栈/队列实现：栈（LPUSH+LPOP）、队列（LPUSH+RPOP）、双端队列（LPUSH/RPUSH+LPOP/RPOP）。
- 限流场景：如接口访问频率限制，List存储访问时间戳，LRANGE判断时间窗口内访问次数。
3.4 注意事项
- 列表查询中间元素（如LINDEX）的时间复杂度为O(n)，不适合频繁按索引访问大量元素的场景。
- 避免列表过长（如长度超过10000），会导致LRANGE、LTRIM等操作耗时增加，建议拆分列表或用其他类型替代。
- BRPOP是阻塞命令，若多个客户端同时监听同一个列表，会采用公平竞争机制分配元素。
4. Set（集合）
Set 是无序的字符串集合，底层采用哈希表+整数集合（intset）实现，元素不可重复，支持交集、并集、差集等集合运算。
4.1 核心特性
- 唯一性：自动去重，插入重复元素会被忽略。
- 无序性：元素存储无固定顺序，无法按索引访问，只能按值查找。
- 高效的集合运算：交集（SINTER）、并集（SUNION）、差集（SDIFF）的时间复杂度为O(n)，但Redis优化后性能优异。
- 随机操作：支持随机获取集合中的元素（SRANDMEMBER）、随机删除元素（SPOP）。
4.2 常用核心命令
| 命令格式 | 功能描述 | 示例 |
|---|---|---|
| SADD key member1 member2... | 向集合中添加元素（重复元素自动忽略） | SADD set1 a b c d → 集合：{a,b,c,d} |
| SREM key member1 member2... | 从集合中删除指定元素 | SREM set1 d → 集合变为{a,b,c} |
| SMEMBERS key | 获取集合中所有元素（无序） | SMEMBERS set1 → [a,c,b]（顺序随机） |
| SISMEMBER key member | 判断元素是否在集合中 | SISMEMBER set1 a → 1（存在），SISMEMBER set1 e → 0 |
| SCARD key | 获取集合的元素个数 | SCARD set1 → 3 |
| SINTER key1 key2... | 求多个集合的交集（共同元素） | SADD set2 b c e，SINTER set1 set2 → [b,c] |
| SUNION key1 key2... | 求多个集合的并集（所有元素，去重） | SUNION set1 set2 → [a,b,c,e] |
| SDIFF key1 key2... | 求集合的差集（key1中有但其他集合没有的元素） | SDIFF set1 set2 → [a] |
| SINTERSTORE dest key1 key2... | 求交集并存储到dest集合 | SINTERSTORE set3 set1 set2 → set3={b,c} |
| SRANDMEMBER key [count] | 随机获取集合中的count个元素（默认1个，不删除） | SRANDMEMBER set1 2 → [c,a]（随机） |
| SPOP key [count] | 随机删除并返回集合中的count个元素 | SPOP set1 1 → "b"，集合变为{a,c} |
| SMOVE source dest member | 把source集合中的member移动到dest集合（原子操作） | SMOVE set1 set2 a → set1={c}，set2={b,c,e,a} |
4.3 典型使用场景
- 去重存储：如用户标签（一个用户多个标签，标签不重复）、文章关键词。
- 好友关系：用户A的好友集合为set:A，用户B的好友集合为set:B，SINTER求共同好友，SUNION求所有好友。
- 抽奖活动：存储参与用户ID，SPOP随机抽取中奖用户（避免重复中奖）。
- 黑名单/白名单：如IP黑名单、用户白名单，SISMEMBER快速判断是否在名单中。
- 集合运算场景：如商品分类筛选（交集筛选同时满足多个分类的商品）、用户画像匹配。
4.4 注意事项
- SMEMBERS操作超大集合（元素数超过1000）会阻塞Redis，建议用SSCAN分批遍历。
- 集合运算（SINTER/SUNION/SDIFF）的性能依赖集合大小，避免对超大集合执行此类操作，可先用SCARD判断大小。
- 集合元素为字符串，无法直接存储数字类型，需手动转换为字符串。
5. Sorted Set（有序集合）
Sorted Set（简称ZSet）是有序的字符串集合，底层采用跳表（skiplist）+压缩列表实现，元素不可重复，每个元素关联一个浮点型分数（score），按分数排序。
5.1 核心特性
- 有序性：按分数（score）升序/降序排列，支持按分数范围、排名范围查询。
- 唯一性：元素不可重复，但多个元素可拥有相同分数。
- 高效的排序与查询：跳表结构使插入、删除、查询的时间复杂度均为O(log n)，适合大数据量排序场景。
- 灵活的分数操作：支持修改元素分数、按分数增减、按分数筛选元素。
5.2 常用核心命令
| 命令格式 | 功能描述 | 示例 |
|---|---|---|
| ZADD key score1 member1 score2 member2... | 向有序集合添加元素（score为分数，重复member覆盖分数） | ZADD zset1 85 "zhangsan" 90 "lisi" 78 "wangwu" |
| ZREM key member1 member2... | 从有序集合中删除指定元素 | ZREM zset1 "wangwu" → 有序集合变为{zhangsan(85), lisi(90)} |
| ZSCORE key member | 获取指定元素的分数 | ZSCORE zset1 "lisi" → 90.0 |
| ZINCRBY key increment member | 增加指定元素的分数（increment可正负） | ZINCRBY zset1 5 "zhangsan" → 90.0（分数变为90） |
| ZRANGE key start end [WITHSCORES] | 按分数升序排列，获取排名范围内的元素（start=0，end=-1获取全部，WITHSCORES显示分数） | ZRANGE zset1 0 -1 WITHSCORES → [(zhangsan,90), (lisi,90)] |
| ZREVRANGE key start end [WITHSCORES] | 按分数降序排列，获取排名范围内的元素 | ZREVRANGE zset1 0 -1 → [lisi, zhangsan] |
| ZCARD key | 获取有序集合的元素个数 | ZCARD zset1 → 2 |
| ZCOUNT key min max | 统计分数在[min,max]范围内的元素个数 | ZCOUNT zset1 80 90 → 2 |
| ZRANK key member | 获取元素按分数升序的排名（排名从0开始） | ZRANK zset1 "zhangsan" → 0 |
| ZREVRANK key member | 获取元素按分数降序的排名 | ZREVRANK zset1 "zhangsan" → 1 |
| ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count] | 按分数范围筛选元素，支持分页 | ZRANGEBYSCORE zset1 85 95 LIMIT 0 1 → [zhangsan] |
| ZREMRANGEBYRANK key start end | 按排名范围删除元素 | ZREMRANGEBYRANK zset1 1 1 → 删除排名1的元素（zhangsan） |
| ZREMRANGEBYSCORE key min max | 按分数范围删除元素 | ZREMRANGEBYSCORE zset1 80 89 → 删除分数80-89的元素 |
5.3 典型使用场景
- 排行榜：如游戏积分排行榜、商品销量排行榜、文章点赞排行榜（ZADD添加分数，ZREVRANGE获取Top N）。
- 带权重的消息队列：分数为消息优先级，ZRANGEBYSCORE按优先级获取消息。
- 范围查询：如按用户等级（分数）筛选用户、按时间戳（分数）查询一段时间内的记录。
- 延迟队列：分数为过期时间戳，ZRANGEBYSCORE获取已过期的元素，处理后删除。
- 有序去重存储：如按热度排序的商品列表，自动去重且保持有序。
5.4 注意事项
- 分数为浮点型，存在精度问题（如0.1+0.2≠0.3），建议将分数放大为整数存储（如0.1→100）。
- 避免对超大ZSet（元素数超过10万）执行ZRANGE/ZREVRANGE获取全部元素，会阻塞Redis，建议分页查询。
- ZSet的跳表结构占用内存较多，若追求内存效率，可在满足需求的前提下选择其他类型。
总结
Redis 5种基本数据类型各有侧重，适配不同业务场景：
- String：简单值存储、计数器、验证码，通用性最强。
- Hash：结构化数据存储（用户/商品信息），操作单个字段高效。
- List：有序列表、消息队列、最新消息，支持双向操作。
- Set：去重、集合运算、好友关系、抽奖，强调唯一性。
- Sorted Set：排行榜、范围查询、带权重场景，核心是有序性+分数关联。
选择数据类型的核心原则：根据业务需求的“有序性、唯一性、结构化、操作方式”匹配对应类型，同时兼顾Redis的性能和内存占用。
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