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Redis 是一种高性能的键值存储系统，支持多种数据类型，每种类型针对不同的应用场景设计。以下是 Redis 主要数据类型及其应用场景的详细说明：

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1. String（字符串）

• 数据结构：二进制安全的字符串，可存储文本、整数、浮点数或序列化对象。
• 常用命令：
  • SET key value / GET key
  • INCR key（原子递增计数器）
  • SETNX key value（分布式锁）
  • SETEX key seconds value（带过期时间缓存）
• 应用场景：
  • 缓存：存储热点数据（如页面片段、用户会话）。
  • 计数器：文章阅读量、秒杀库存（INCR 保证原子性）。
  • 分布式锁：通过 SETNX 实现简单锁机制。
  • 短链存储：Key 为短码，Value 为原始 URL。
• 示例：

  SET user:1001:name "Alice"
  INCR article:2001:views  # 阅读量+1
  

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2. Hash（哈希表）

• 数据结构：键值对的集合，适合存储对象。
• 常用命令：
  • HSET key field value / HGET key field
  • HGETALL key（获取所有字段）
  • HINCRBY key field increment（字段原子递增）
• 应用场景：
  • 用户信息存储：每个用户对应一个 Hash（如 user:1001 包含 name, age 字段）。
  • 商品属性：存储商品的多维度属性（价格、库存、描述）。
  • 配置管理：动态更新配置字段，无需反序列化整个对象。
• 示例：

  HSET product:5001 price 99.9 stock 100
  HINCRBY product:5001 stock -5  # 扣减库存
  

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3. List（列表）

• 数据结构：双向链表，支持左右插入/弹出。
• 常用命令：
  • LPUSH key value / RPOP key
  • LRANGE key start end（范围查询）
  • BLPOP key timeout（阻塞式弹出）
• 应用场景：
  • 消息队列：生产者 LPUSH，消费者 BRPOP（如任务队列）。
  • 最新消息排行：存储最新的 N 条数据（如微博 Timeline）。
  • 分页查询：LRANGE 实现历史记录分页。
• 示例：

  LPUSH news:latest "Article A"
  LRANGE news:latest 0 9  # 获取最近10条新闻
  

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4. Set（集合）

• 数据结构：无序且元素唯一的集合，支持交并差运算。
• 常用命令：
  • SADD key member / SMEMBERS key
  • SINTER key1 key2（交集）
  • SISMEMBER key member（成员检查）
• 应用场景：
  • 标签系统：存储用户标签（如 user:1001:tags）。
  • 共同好友：通过 SINTER 计算两个用户的共同关注。
  • 抽奖去重：存储参与用户，避免重复中奖。
• 示例：

  SADD user:1001:follows 2001 2002  # 添加关注
  SINTER user:1001:follows user:1002:follows  # 共同关注
  

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5. Sorted Set（有序集合，ZSet）

• 数据结构：元素唯一且按分数（Score）排序。
• 常用命令：
  • ZADD key score member / ZRANGE key start end
  • ZREVRANGE key start end（逆序查询）
  • ZRANK key member（获取排名）
• 应用场景：
  • 排行榜：实时更新游戏玩家积分排名（按 Score 排序）。
  • 延迟队列：Score 存储执行时间戳，定时轮询到期任务。
  • 范围查询：查找某价格区间的商品（Score 为价格）。
• 示例：

  ZADD leaderboard 5000 "PlayerA"  # 添加玩家积分
  ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES  # 获取Top10
  

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6. Bitmaps（位图）

• 数据结构：基于 String 的位操作（每个 Key 最大 512MB）。
• 常用命令：
  • SETBIT key offset 1 / GETBIT key offset
  • BITCOUNT key（统计置为1的位数）
  • BITOP（位运算：AND/OR/XOR）
• 应用场景：
  • 用户签到：每日签到记录（Offset 表示日期）。
  • 活跃用户统计：标记用户每日活跃状态。
  • 布隆过滤器：结合多个 Hash 函数实现低成本去重。
• 示例：

  SETBIT user:1001:checkin 365 1  # 第365天签到
  BITCOUNT user:1001:checkin       # 统计总签到天数
  

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7. HyperLogLog（基数统计）

• 数据结构：概率算法，用于估算不重复元素数量。
• 常用命令：
  • PFADD key element / PFCOUNT key
  • PFMERGE destkey sourcekey1 sourcekey2（合并统计）
• 应用场景：
  • UV统计：统计页面独立访客（误差率约 0.81%）。
  • 去重计数：无需存储全量数据，节省内存。
• 示例：

  PFADD page:home:uv "user1" "user2"
  PFCOUNT page:home:uv  # 估算UV
  

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8. Geospatial（地理位置）

• 数据结构：基于 Sorted Set 存储经纬度。
• 常用命令：
  • GEOADD key longitude latitude member
  • GEORADIUS key longitude latitude radius unit（附近地点查询）
• 应用场景：
  • 附近的人/商家：按半径查询地理位置。
  • 配送范围计算：筛选在配送区域内的订单。
• 示例：

  GEOADD shops 116.405285 39.904989 "ShopA"
  GEORADIUS shops 116.40 39.90 5 km  # 查询5公里内的店铺
  

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9. Stream（流）

• 数据结构：类似消息队列，支持多消费者组。
• 常用命令：
  • XADD key * field1 value1（添加消息）
  • XREAD COUNT 10 STREAMS key 0（读取消息）
  • XGROUP CREATE key groupname $（创建消费者组）
• 应用场景：
  • 消息中间件：替代 Kafka 实现轻量级消息队列。
  • 事件溯源：存储用户操作日志，支持回溯。
• 示例：

  XADD order:events * user_id 1001 action "create"
  XREAD COUNT 10 STREAMS order:events 0  # 读取最新10条事件
  

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总结：如何选择数据类型？

场景需求	推荐类型
简单键值缓存	String
对象属性存储	Hash
队列/栈/历史记录	List
去重和集合运算	Set
排序和排行榜	Sorted Set (ZSet)
位级操作（签到、标记）	Bitmaps
独立访客统计	HyperLogLog
地理位置服务	Geospatial
消息队列和事件流	Stream

注意事项：

• 内存优化：优先选择 Hash 而非多个 String 存储对象。
• 性能权衡：Sorted Set 的插入复杂度为 O(logN)，适合写少读多的场景。
• 扩展性：复杂场景可结合多个数据类型（如 ZSet + Hash 实现排行榜详情）。

通过合理选择数据类型，可以充分发挥 Redis 的高性能特性，满足多样化的业务需求。