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Redis 数据类型入门：全局命令、单线程原理与 String 字符串

一、前言

💬 这一篇讲什么：在正式学习五种数据类型之前，先打好基础；然后深入讲解最核心的数据类型 —— String

🚀 核心内容：

  • Redis 的全局命令有哪些？如何对任意 key 进行通用操作？
  • Redis 每种数据类型的底层内部编码是什么？为什么要有多种编码？
  • Redis 单线程模型是怎么运转的？为什么单线程还能这么快？
  • String 类型的所有命令和典型使用场景

上一篇把 Redis 环境搭起来了。从这一篇开始，正式进入 Redis 最核心的内容：数据类型。在开始之前，有一些基础知识必须先铺垫清楚，否则后面很多命令的行为会让人摸不着头脑。

二、全局命令

Redis 有五种数据类型，但不管 value 是哪种类型，key 本身永远是字符串，而且有一批命令是对所有类型的 key 都通用的，这些命令叫做全局命令。先把这些通用命令搞清楚，后面学每种数据类型时会少很多困惑。

2.1 KEYS —— 查找匹配的 key

返回所有满足匹配模式（pattern）的 key。

语法：

KEYS pattern

时间复杂度：O(N)，N 是数据库中 key 的总数。

支持的通配符：

模式 含义 示例
? 匹配任意单个字符 h?llo 匹配 hello、hallo、hxllo
* 匹配任意数量字符（包括零个） h*llo 匹配 hllo、heeeello
[ae] 匹配括号内的任意一个字符 h[ae]llo 匹配 hello、hallo，不匹配 hillo
[^e] 匹配不在括号内的字符 h[^e]llo 匹配 hallo、hbllo，不匹配 hello
[a-b] 匹配字符范围 h[a-b]llo 匹配 hallo、hbllo

示例：

redis> MSET firstname Jack lastname Stuntman age 35
"OK"
redis> KEYS *name*
1) "firstname"
2) "lastname"
redis> KEYS a??
1) "age"
redis> KEYS *
1) "age"
2) "firstname"
3) "lastname"

❗ 重要警告：KEYS * 会遍历整个数据库中所有的 key，时间复杂度是 O(N)。在生产环境中，如果 Redis 存储了大量数据，执行 KEYS * 会造成 Redis 阻塞，期间所有其他客户端的请求都会被卡住。生产环境中禁止使用 KEYS 命令，需要遍历 key 时应使用后面章节会讲到的 SCAN 命令。

2.2 EXISTS —— 判断 key 是否存在

判断指定的一个或多个 key 是否存在。

语法：

EXISTS key [key ...]

时间复杂度：O(1)

返回值：存在的 key 的个数（注意：传入多个相同的 key，每个都会被单独计数）。

示例：

redis> SET key1 "Hello"
"OK"
redis> EXISTS key1
(integer) 1
redis> EXISTS nosuchkey
(integer) 0
redis> SET key2 "World"
"OK"
redis> EXISTS key1 key2 nosuchkey
(integer) 2

2.3 DEL —— 删除 key

删除指定的一个或多个 key，不存在的 key 会被忽略。

语法：

DEL key [key ...]

时间复杂度：O(1)

返回值：实际删除掉的 key 的个数。

示例：

redis> SET key1 "Hello"
"OK"
redis> SET key2 "World"
"OK"
redis> DEL key1 key2 key3
(integer) 2

key3 不存在，所以只删掉了 2 个。

2.4 EXPIRE 和 TTL —— 过期时间管理

EXPIRE：设置过期时间

为指定的 key 设置秒级的过期时间（TTL，Time To Live）。

语法：

EXPIRE key seconds

时间复杂度：O(1)

返回值：1 表示设置成功，0 表示设置失败（key 不存在）。

示例：

redis> SET mykey "Hello"
"OK"
redis> EXPIRE mykey 10
(integer) 1
redis> TTL mykey
(integer) 10
TTL：查询剩余过期时间

获取指定 key 的剩余过期时间，秒级。

语法：

TTL key

时间复杂度：O(1)

返回值：

  • 正整数：剩余的秒数
  • -1：key 存在但没有设置过期时间
  • -2：key 不存在

示例：

redis> SET mykey "Hello"
"OK"
redis> EXPIRE mykey 10
(integer) 1
redis> TTL mykey
(integer) 10
# 等待 10 秒后
redis> TTL mykey
(integer) -2
redis> EXISTS mykey
(integer) 0

键的过期机制如下：设置 key 并执行 EXPIRE 之后，Redis 会在指定秒数后自动淘汰这个 key，之后无论是 GET 还是 EXISTS，都会返回 key 不存在的结果。

💡 EXPIRE 和 TTL 都有对应的毫秒版本：PEXPIRE 和 PTTL，用法完全一致，只是时间单位换成了毫秒，适合需要高精度过期控制的场景。

2.5 TYPE —— 查询 key 的数据类型

返回 key 对应的 value 的数据类型。

语法：

TYPE key

时间复杂度：O(1)

返回值：none（key不存在）、string、list、set、zset、hash、stream。

示例：

redis> SET key1 "value"
"OK"
redis> LPUSH key2 "value"
(integer) 1
redis> SADD key3 "value"
(integer) 1
redis> TYPE key1
"string"
redis> TYPE key2
"list"
redis> TYPE key3
"set"

三、数据结构与内部编码

3.1 两个层次

TYPE 命令返回的是 Redis 对外暴露的数据结构类型，也就是我们使用时感知到的那一层：string、list、hash、set、zset。

但实际上，Redis 在底层对每种数据结构都有多种内部编码实现，Redis 会根据当前数据的规模和特征，自动选择最合适的那一种：

数据结构 内部编码
string raw、int、embstr
hash hashtable、ziplist
list linkedlist、ziplist（3.2之后合并为 quicklist）
set hashtable、intset
zset skiplist、ziplist

可以通过 OBJECT ENCODING 命令查询某个 key 当前使用的内部编码：

127.0.0.1:6379> set hello world
OK
127.0.0.1:6379> object encoding hello
"embstr"
127.0.0.1:6379> lpush mylist a b c
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding mylist
"quicklist"

3.2 为什么要这样设计

这个设计有两个核心好处：

好处一：可以升级内部编码而不影响使用者。 用户使用的命令和数据结构完全不变，Redis 内部可以悄悄换掉底层实现。比如 Redis 3.2 引入了 quicklist（结合了 ziplist 和 linkedlist 两者的优势），用户完全无感知，代码一行不用改，性能却提升了。

好处二：不同场景下选用最优实现，兼顾性能和内存。 以 list 为例：元素少时用 ziplist（压缩列表，内存紧凑），元素多时用 linkedlist（链表，读写更快）。Redis 会根据配置的阈值自动切换，用户不需要关心。

四、单线程架构

4.1 单线程模型是什么意思

很多人误解"Redis 是单线程的"这句话。准确的说法是：Redis 处理命令的核心逻辑是单线程的（6.0 之后网络 IO 引入了多线程，但命令执行仍然是单线程）。

来看一个具体的例子。假设有三个客户端同时向 Redis 发命令：

# 客户端 1
SET hello world

# 客户端 2
INCR counter

# 客户端 3
INCR counter

从宏观上看，三个客户端似乎同时在发请求。但在微观上，这些命令到达 Redis 服务端的时间有先后（哪怕只差几微秒），Redis 内部只有一个命令处理队列，所有命令被串行地依次执行，就像银行只有一个服务窗口，所有人排队等候一样。

正因为是串行的，两条 INCR counter 命令无论顺序如何，最终结果一定是 2，不会出现并发竞争导致结果错误的情况。这是单线程模型最大的好处之一。

4.2 单线程为什么还这么快

直觉上，单线程处理能力应该比多线程弱。但 Redis 单线程能达到每秒数万乃至十万次的处理能力，原因有三：

原因一：纯内存操作。 Redis 把所有数据存在内存中，内存访问耗时约 100 纳秒，而磁盘寻道需要 10 毫秒以上，差了 10 万倍。内存操作之快，让单线程的"串行瓶颈"根本不是问题。

原因二：非阻塞 IO（IO 多路复用）。 Redis 使用 epoll 实现 IO 多路复用。简单来说，epoll 允许一个线程同时监听大量网络连接，哪个连接有数据来了就去处理哪个，不会因为等待某个客户端而阻塞其他客户端。Redis 把连接的建立、数据读写、连接关闭全部注册为事件，由事件循环（Event Loop）驱动，在网络 IO 上几乎不浪费时间。

[客户端 1]
[客户端 2]   ──→  epoll 事件监听  ──→  Redis Event Loop（单线程）
[客户端 N]              ↑
                    有数据就触发

原因三：避免了多线程的额外开销。 多线程并不是免费的——线程切换有开销，多个线程竞争共享数据需要加锁（锁的开销有时候非常大），还容易出现死锁等复杂问题。单线程模型彻底规避了这些问题，代码也更简洁。

4.3 单线程的致命弱点

单线程带来了简洁和高效，但也有一个不可忽视的问题：如果某条命令执行时间过长，会阻塞所有其他客户端的请求。

因为只有一个处理窗口，如果某个命令执行了几秒钟，期间所有排队的其他命令都在等待，客户端会超时，用户会感受到明显的卡顿。

这就是为什么 Redis 的命令设计原则是"快"：所有命令的时间复杂度都尽量控制在 O(1) 或 O(log N)，对于 O(N) 的命令（比如 KEYS *、HGETALL 大哈希）需要格外谨慎，在生产环境中要评估数据规模再使用。

结论：Redis 是面向快速执行场景的数据库，命令越快越好，耗时命令要慎用。

五、String 字符串

String 是 Redis 中最基础的数据类型，也是使用最广泛的类型。有几点需要先说清楚：

第一，Redis 所有 key 都是字符串类型。 其他四种数据类型是 value 的类型，key 永远是字符串。

第二，String 类型的 value 可以是以下任意一种：

  • 普通字符串："hello world"
  • JSON / XML 等格式字符串：'{"id":1,"name":"James"}'
  • 数字（整型或浮点型）：42、3.14
  • 二进制数据（图片、音频等的字节流）

唯一的限制是：单个 String 的值最大不能超过 512 MB。

第三，Redis 是按照二进制流存储字符串的，不处理字符集编码问题。 客户端传入什么编码，Redis 原样存储，读出来什么编码是客户端的事。

5.1 基本命令

SET —— 设置值

将 string 类型的 value 设置到 key 中。如果 key 已存在，无论原来是什么类型，都会被覆盖，原有的 TTL 也会清除。

语法：

SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]

选项说明：

选项 含义
EX seconds 设置秒级过期时间
PX milliseconds 设置毫秒级过期时间
NX 只在 key 不存在时才设置（Not eXists）
XX 只在 key 存在时才设置（eXists）

返回值：设置成功返回 OK；因 NX/XX 条件不满足而未执行则返回 (nil)。

示例：

# 基本设置
redis> SET mykey "Hello"
OK
redis> GET mykey
"Hello"

# NX：key 不存在才设置
redis> SET mykey "World" NX
(nil)          # mykey 已存在，设置失败

# 先删除
redis> DEL mykey
(integer) 1

# XX：key 存在才设置
redis> SET mykey "World" XX
(nil)          # mykey 不存在，设置失败

# NX 在 key 不存在时成功
redis> SET mykey "World" NX
OK

# 设置带过期时间
redis> SET mykey "Will expire in 10s" EX 10
OK
redis> GET mykey
"Will expire in 10s"
# 10 秒后
redis> GET mykey
(nil)

三种设置模式的执行逻辑：

  • SET key value：无论 key 是否存在，直接覆盖写入。
  • SET key value NX（等价于 SETNX key value）：只有 key 不存在时才写入，已存在则不操作。
  • SET key value XX：只有 key 已存在时才覆盖，不存在则不操作。
GET —— 获取值

获取 key 对应的 value。key 不存在返回 nil；如果 value 不是 string 类型会报错。

语法：

GET key

时间复杂度：O(1)

示例：

redis> GET nonexisting
(nil)
redis> SET mykey "Hello"
"OK"
redis> GET mykey
"Hello"

# 对非 string 类型执行 GET 会报错
redis> HSET mykey name Bob
(integer) 1
redis> GET mykey
(error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
MSET 和 MGET —— 批量操作

MSET 一次性设置多个 key 的值；MGET 一次性获取多个 key 的值。

语法：

MSET key value [key value ...]
MGET key [key ...]

时间复杂度：O(N)，N 是 key 的数量。

示例：

redis> MSET key1 "Hello" key2 "World"
"OK"
redis> MGET key1 key2 nonexisting
1) "Hello"
2) "World"
3) (nil)

为什么批量命令性能更高？

假设网络往返耗时 1ms，每条命令执行耗时 0.1ms：

操作方式 总耗时
执行 1000 次 GET 1000 × 1ms + 1000 × 0.1ms = 1100ms
执行 1 次 MGET（1000 个 key） 1 × 1ms + 1000 × 0.1ms = 101ms

批量操作把 1000 次网络往返压缩成了 1 次，性能提升接近 10 倍。

不过要注意：批量操作一次携带的 key 数量也不能无限多，否则单条命令执行时间过长，会阻塞 Redis 服务端。实践中通常建议单次批量不超过几百到几千个 key，具体根据数据大小评估。

SETNX —— 不存在时才设置

只在 key 不存在的情况下才设置值。等价于 SET key value NX。

语法：

SETNX key value

返回值：1 表示设置成功，0 表示 key 已存在未设置。

示例：

redis> SETNX mykey "Hello"
(integer) 1
redis> SETNX mykey "World"
(integer) 0
redis> GET mykey
"Hello"

SETNX 在分布式锁的实现中有重要作用，后续专门讲分布式锁时会详细展开。

5.2 计数命令

Redis 对 String 类型提供了一批专门针对数字值的原子性自增自减命令，这是 Redis 在计数场景下的核心能力。

INCR —— 自增 1

将 key 对应的数字值加 1。如果 key 不存在，视为原值为 0，执行后结果为 1。如果 value 不是整数，或超过 64 位有符号整型范围，则报错。

语法：

INCR key

时间复杂度：O(1)

示例：

redis> EXISTS mykey
(integer) 0
redis> INCR mykey
(integer) 1      # key 不存在，从 0 开始加 1

redis> SET mykey "10"
"OK"
redis> INCR mykey
(integer) 11

# 非整数会报错
redis> SET mykey "not a number"
"OK"
redis> INCR mykey
(error) value is not an integer or out of range
INCRBY —— 自增指定步长

将 key 对应的数字值加上指定的整数值。

语法：

INCRBY key increment

示例：

redis> SET mykey "10"
"OK"
redis> INCRBY mykey 3
(integer) 13
redis> INCRBY mykey -5
(integer) 8
DECR 和 DECRBY —— 自减

DECR 将值减 1；DECRBY 将值减去指定的整数。逻辑和 INCR/INCRBY 完全对称。

redis> SET mykey "10"
"OK"
redis> DECR mykey
(integer) 9
redis> DECRBY mykey 3
(integer) 6
INCRBYFLOAT —— 浮点数自增

将 key 对应的值加上指定的浮点数。支持负数（相当于减法）。支持科学计数法。

语法：

INCRBYFLOAT key increment

示例：

redis> SET mykey 10.50
"OK"
redis> INCRBYFLOAT mykey 0.1
"10.6"
redis> INCRBYFLOAT mykey -5
"5.6"
redis> SET mykey 5.0e3
"OK"
redis> INCRBYFLOAT mykey 2.0e2
"5200"

💡 在很多编程语言里，实现计数器需要用 CAS（Compare And Swap）机制来保证并发安全，这会有一定的 CPU 开销。但在 Redis 里完全不需要这些，因为命令是单线程串行执行的，两条 INCR 命令不可能同时执行，结果天然正确，没有竞态条件。

5.3 字符串操作命令

APPEND —— 追加内容

在 key 对应的 string 末尾追加内容。如果 key 不存在，效果等同于 SET。

语法：

APPEND key value

返回值：追加后 string 的总长度。

示例：

redis> EXISTS mykey
(integer) 0
redis> APPEND mykey "Hello"
(integer) 5
redis> APPEND mykey " World"
(integer) 11
redis> GET mykey
"Hello World"
STRLEN —— 获取字符串长度

获取 key 对应 string 的字节长度（注意是字节数，不是字符数，中文字符在 UTF-8 下占 3 字节）。key 不存在返回 0。

语法：

STRLEN key

时间复杂度：O(1)

示例：

redis> SET mykey "Hello world"
"OK"
redis> STRLEN mykey
(integer) 11
redis> STRLEN nonexisting
(integer) 0
GETRANGE —— 获取子串

返回 string 的子串，由起始下标 start 和结束下标 end 决定，左闭右闭。支持负数索引：-1 代表最后一个字符，-2 代表倒数第二个，以此类推。下标越界会自动调整。

语法：

GETRANGE key start end

时间复杂度：O(N)，N 为子串长度，通常视为 O(1)。

示例：

redis> SET mykey "This is a string"
"OK"
redis> GETRANGE mykey 0 3
"This"
redis> GETRANGE mykey -3 -1
"ing"
redis> GETRANGE mykey 0 -1
"This is a string"    # 等同于获取整个字符串
redis> GETRANGE mykey 10 100
"string"              # 超出范围自动截断
SETRANGE —— 覆盖子串

从指定的偏移位置开始，用新的 value 覆盖原有字符串的对应部分。

语法：

SETRANGE key offset value

返回值：修改后 string 的总长度。

示例：

redis> SET key1 "Hello World"
"OK"
redis> SETRANGE key1 6 "Redis"
(integer) 11
redis> GET key1
"Hello Redis"

5.4 命令速查表

命令 执行效果 时间复杂度
SET key value 设置 key 的值 O(1)
GET key 获取 key 的值 O(1)
MSET key value [...] 批量设置多个 key O(k)，k 为键个数
MGET key [...] 批量获取多个 key O(k)，k 为键个数
SETNX key value key 不存在时才设置 O(1)
INCR key 值 +1 O(1)
DECR key 值 -1 O(1)
INCRBY key n 值 +n O(1)
DECRBY key n 值 -n O(1)
INCRBYFLOAT key n 浮点数值 +n O(1)
APPEND key value 追加内容 O(1)
STRLEN key 获取字符串长度 O(1)
GETRANGE key start end 获取子串 O(n)，通常 O(1)
SETRANGE key offset value 覆盖子串 O(n)，通常 O(1)

5.5 内部编码

String 类型在底层有三种内部编码实现，Redis 会根据 value 的内容自动选择：

内部编码 使用条件 说明
int value 是 64 位有符号整数 直接用整型存储，最节省内存
embstr value 是长度 ≤ 39 字节的字符串 紧凑存储，只分配一次内存
raw value 是长度 > 39 字节的字符串 常规字符串存储 
# int 编码
127.0.0.1:6379> set key 6379
OK
127.0.0.1:6379> object encoding key
"int"

# embstr 编码（≤39 字节的短字符串）
127.0.0.1:6379> set key "hello"
OK
127.0.0.1:6379> object encoding key
"embstr"

# raw 编码（>39 字节的长字符串）
127.0.0.1:6379> set key "one string greater than 39 bytes ........"
OK
127.0.0.1:6379> object encoding key
"raw"

六、String 的典型使用场景

6.1 缓存（Cache）

这是 Redis String 最核心的使用场景。把数据库里的热数据序列化后存入 Redis，后续请求优先从 Redis 读取，命中则直接返回，未命中再查数据库并回填缓存。

典型架构如下：

用户请求
    ↓
先查 Redis 缓存（key = "user:info:{uid}"）
    ├── 命中（hit）→ 直接返回数据
    └── 未命中（miss）→ 查 MySQL → 结果写入 Redis（带过期时间）→ 返回数据

伪代码示意：

def get_user_info(uid):
    key = "user:info:" + str(uid)
    
    # 先查缓存
    value = redis.get(key)
    if value is not None:
        return json.loads(value)   # 缓存命中，直接返回
    
    # 缓存未命中，查数据库
    user_info = mysql.query("SELECT * FROM user_info WHERE uid = %s", uid)
    if user_info is None:
        return None   # 用户不存在
    
    # 写入缓存，设置 1 小时过期（防止数据腐烂）
    redis.set(key, json.dumps(user_info), ex=3600)
    
    return user_info

设置过期时间（EX 3600）很重要：即使数据库里的数据发生了变化，缓存最多也只会"过时"一小时，之后自动失效，下次请求会重新从数据库读取最新数据。

💡 键名设计建议：Redis 没有表和字段的概念，建议使用 业务名:对象名:唯一标识:属性 的格式命名键，比如 user:info:1001、video:playcount:5253。这样既能防止不同业务的键名冲突，也便于维护。键名过长会影响 Redis 性能，必要时可以使用团队内认可的缩写。

6.2 计数器（Counter）

利用 INCR 系列命令实现原子性计数，天然线程安全，性能极高。

以视频播放量为例：

def increment_play_count(video_id):
    key = "video:playcount:" + str(video_id)
    count = redis.incr(key)   # 原子性 +1，返回最新计数
    return count

每次用户播放视频，调用一次 INCR，Redis 自动完成加 1 操作。可以异步地将 Redis 中的计数定期同步回 MySQL，避免高频写库。

6.3 共享 Session

分布式 Web 服务通常有多台应用服务器，负载均衡会把用户请求打到不同的机器上。如果 Session 存在每台机器本地，用户可能每次请求都被分到不同的机器，导致需要反复登录。

解决方案是把 Session 集中存储在 Redis 中：

用户
 ↓
[负载均衡器]
 ├── [应用服务器 1]  ──→  [Redis：Session 集中存储]
 ├── [应用服务器 2]  ──→
 └── [应用服务器 n]  ──→

无论用户被分到哪台服务器，都从 Redis 里读写 Session，数据始终一致，也不会丢失登录状态。

6.4 手机验证码

验证码场景有两个核心需求：验证码有效期（比如 5 分钟失效）和发送频率限制（比如同一手机号 1 分钟内最多发 5 次）。两个需求都可以用 Redis String 的过期时间和 INCR 优雅地实现。

核心逻辑：

def send_verification_code(phone_number):
    # 频率限制 key，1 分钟内有效
    limit_key = "sms:limit:" + phone_number
    
    # NX 保证第一次设置时才初始化，EX 60 设置 1 分钟过期
    r = redis.set(limit_key, 1, ex=60, nx=True)
    
    if r is None:
        # key 已存在，说明这一分钟内已经发过了
        count = redis.incr(limit_key)
        if count > 5:
            return None   # 超出频率限制，拒绝发送
    
    # 生成随机 6 位验证码
    code = generate_random_code()
    
    # 存入 Redis，5 分钟有效
    code_key = "sms:code:" + phone_number
    redis.set(code_key, code, ex=300)
    
    # 通过短信接口发送
    send_sms(phone_number, code)
    return code

def verify_code(phone_number, input_code):
    code_key = "sms:code:" + phone_number
    stored_code = redis.get(code_key)
    
    if stored_code is None:
        return False   # 验证码已过期或不存在
    
    return stored_code == input_code

整个流程用到了 SET NX EX（原子性设置 + 过期时间）和 INCR（原子性计数），不需要任何锁操作，逻辑清晰，并发安全。

七、总结

现在你已经掌握了：

✅ 全局命令：KEYS（生产环境禁用）、EXISTS、DEL、EXPIRE、TTL、TYPE

✅ 内部编码机制：对外数据结构与内部编码的两层设计，以及这样设计的好处

✅ 单线程架构：命令串行执行、IO 多路复用（epoll）、纯内存操作 —— 三者共同造就了 Redis 的高性能

✅ 单线程弱点：慢命令会阻塞所有客户端，生产环境要谨慎

✅ String 全部命令：SET/GET/MSET/MGET/SETNX、INCR/DECR 系列、APPEND/STRLEN/GETRANGE/SETRANGE

✅ String 内部编码：int（整数）、embstr（≤39字节）、raw（>39字节）

✅ String 典型场景：缓存、计数器、共享Session、手机验证码

7.1 重点注意事项

注意事项 说明
KEYS * 禁止在生产环境使用 时间复杂度 O(N)，会阻塞 Redis
批量命令注意 key 数量 单次批量过多同样会导致阻塞
计数命令只对整数有效 浮点数要用 INCRBYFLOAT
SET 会清除原有 TTL 覆盖写时需注意过期时间是否需要重新设置
键名设计要规范 使用 业务:对象:id 格式，避免冲突

下一篇预告：Redis Hash 哈希类型 —— 全部命令详解、内部编码机制、与字符串存储方式的对比，以及在用户信息存储等场景中的实战应用。

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