Redis数据类型详解

Redis 共有 5 种基本数据类型：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（散列）、Zset（有序集合）。

除了 5 种基本的数据类型之外，Redis 还支持 3 种特殊的数据类型：Bitmap、HyperLogLog、GEO。

数据类型 & 数据结构

以下是 Redis 各种数据类型及其对应的数据结构的表格：

数据类型	对应的数据结构
字符串 (String)	动态字符串（SDS）
哈希 (Hash)	哈希表（ziplist、hashtable）
列表 (List)	双向链表
集合 (Set)	哈希表（无序集合）
有序集合 (ZSet)	跳表（Skip List）+ 哈希表
位图 (Bitmap)	位数组
HyperLogLog	HyperLogLog（近似计数算法）
地理位置 (Geospatial)	有序集合（ZSet）

数据类型详解

Redis 提供了多种数据类型，每种数据类型的内部数据结构不同，适用于不同的场景。下面是 Redis 的主要数据类型及其相关信息：

1. 字符串（String）

数据结构：动态字符串（SDS）
应用场景：
- 缓存简单的键值对
- 存储数字、JSON 字符串、图片等
- 计数器、会话管理
优点：
- 操作简单，速度极快
- 支持高效的增减操作（如 INCR、DECR）
缺点：
- 存储数据量有限制
- 只能存储单一数据类型
替代方案：Memcached

Java 代码示例：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.set("name", "Redis");
String name = jedis.get("name");
System.out.println(name); // 输出: Redis

2. 哈希（Hash）

数据结构：哈希表（ziplist、hashtable）
应用场景：
- 存储对象的多个属性（如用户信息、商品信息、文章信息、购物车信息）
- 数据分组和数据映射
优点：
- 键值对存储，不需要对所有字段做操作
- 适合存储多个字段数据
缺点：
- 内存消耗较高（如果字段较多）
- 不适合存储大规模数据
替代方案：MongoDB、关系型数据库

Java 代码示例：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.hset("user:1000", "name", "Alice");
jedis.hset("user:1000", "age", "30");
String name = jedis.hget("user:1000", "name");
System.out.println(name); // 输出: Alice

3. 列表（List）

数据结构：双向链表
应用场景：
- 消息队列
- 最近访问的项目（如网页历史）
- 栈（LIFO）和队列（FIFO）
优点：
- 支持按序插入和删除
- 适合消息队列和任务调度
缺点：
- 对于大规模数据，操作可能较慢
- 不支持直接索引
替代方案：Kafka、RabbitMQ

Java 代码示例：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.lpush("mylist", "item1", "item2", "item3");
List<String> items = jedis.lrange("mylist", 0, -1);
System.out.println(items); // 输出: [item3, item2, item1]

4. 集合（Set）

数据结构：哈希表（无序集合）
应用场景：
- 去重操作（网站 UV 统计（数据量巨大的场景还是 HyperLogLog更适合一些）、文章点赞、动态点赞等场景）
- 社交网络中的用户关系（共同好友(交集)、共同粉丝(交集)、共同关注(交集)、好友推荐（差集）、音乐推荐（差集）、订阅号推荐（差集+交集）等场景）
- 标签、兴趣爱好等
优点：
- 自动去重
- 支持交集、并集、差集等操作
缺点：
- 不支持按顺序遍历
- 对内存消耗较大
替代方案：MongoDB、PostgreSQL

Java 代码示例：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.sadd("myset", "apple", "banana", "orange");
Set<String> items = jedis.smembers("myset");
System.out.println(items); // 输出: [banana, apple, orange]

5. 有序集合（Sorted Set，ZSet）

数据结构：跳表（Skip List）+哈希表
应用场景：
- 排行榜
- 带权重的数据排序（如评分系统、各种排行榜比如直播间送礼物的排行榜、朋友圈的微信步数排行榜、王者荣耀中的段位排行榜、话题热度排行榜等）
- 时间序列数据
优点：
- 按顺序存储数据，支持排序和范围查询
- 支持根据分数排序，灵活高效
缺点：
- 内存消耗较大
替代方案：Elasticsearch、MySQL

Java 代码示例：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.zadd("myzset", 1, "apple");
jedis.zadd("myzset", 2, "banana");
Set<String> items = jedis.zrange("myzset", 0, -1);
System.out.println(items); // 输出: [apple, banana]

6. 位图（Bitmap）

数据结构：位数组
应用场景：
- 位标志操作（用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计（比如是否点赞过某个视频））
- 高效统计
优点：
- 空间占用小
- 高效操作
缺点：
- 只能用于位操作
替代方案：BitSet（Java 标准库）

Java 代码示例：

Jedis jedis = new Jedis("localhost");
jedis.setbit("mybitmap", 0, true); // 设置第0位为1
Boolean bit = jedis.getbit("mybitmap", 0);
System.out.println(bit); // 输出: true