Redis完整详细学习笔记

1.键值（K-V）数据库

数据以Key-Value形式存储，读写速度极快，典型代表：Redis、Memcached。

2.列族数据库

按列簇组织数据，适合海量分布式数据存储、大数据场景，典型代表：HBase、Cassandra。

3.图形数据库

以节点、边、属性存储数据，专注于关系图谱计算，典型代表：Neo4j。

4.文档数据库

数据以JSON / BSON 文档形式存储，结构灵活，典型代表：

MongoDB、Elasticsearch（额外支持倒排索引，多用于搜索引擎、日志检索）。

3.Redis核心特性

1.性能极高

数据主要存储在内存中，单机每秒可处理十万级读写请求；仅持久化阶段会操作磁盘，读写延迟极低

2.单线程模型

Redis处理网络请求和执行命令的主线程为单线程。优势：规避多线程线程竞争、上下文切换、锁竞争带来的开销，同时保证命令执行天然原子性。

补充：Redis 6.0+ 引入多线程，仅用于处理网络 IO，命令执行依旧单线程。

3.IO 多路复用

采用 epoll、select、kqueue 等 IO 多路复用技术，单线程可同时监听上万客户端连接，实现高并发网络处理，是支撑高并发的核心。

4.数据类型丰富

除 5 种基础数据类型外，还扩展出 Bitmap、HyperLogLog、GEO、Stream、Bitfield 等特殊类型，适配各类业务场景。

5.可模拟消息中间件

基于 List、Stream 类型可实现消息队列、阻塞队列，满足简单的异步通信、任务调度需求。

6.支持分布式锁

利用命令原子性、过期时间等特性，可实现分布式锁，解决分布式系统中资源竞争问题。

7.数据持久化

支持将内存数据落地到磁盘，避免服务宕机后数据丢失，提供 RDB、AOF 两种持久化方案。

8.主从复制

支持一主多从架构，主节点负责写操作，从节点同步主节点数据，实现读写分离，提升查询性能。

9.集群架构

原生支持 Redis Cluster 集群，实现数据分片、故障自动转移，完成水平扩容与高可用。

4.官方地址

官网：https://redis.io/

官方文档（最新版）：https://redis.io/docs/latest/

二、服务启动与客户端连接

1.服务端启动命令

Redis 默认端口 6379，启动时可指定配置文件，生产环境必须依赖配置文件运行：

# 切换到 Redis 安装目录，指定配置文件启动服务
./redis-server ./redis.conf

2.命令行客户端连接

# 连接本地 Redis，指定端口（默认6379可省略 -p 参数）
./redis-cli -p 6379

# 连接远程 Redis（指定IP+端口）
./redis-cli -h 192.168.1.100 -p 6379

3.可视化客户端工具

图形化工具便于直观查看、管理数据，常用工具：

Redis Desktop Manager：轻量化客户端，操作简单，适合日常开发调试。

DataGrip：JetBrains 旗下数据库管理工具，支持 Redis、MySQL、MongoDB 等多种数据源，适合全栈开发人员。

Another Redis Desktop Manager：开源免费，功能全面，跨平台。

三、Redis 五大基础数据类型（详解）

Redis 所有数据类型的外层统一为 Key，Key 为字符串格式，全局唯一；不同类型的差异体现在 Value 的数据结构。

1.字符串类型（String）

String 是 Redis 最基础、使用最广泛的数据类型。

底层结构：动态字符串 SDS；

存储限制：单个 Value 最大可存储512MB；

存储内容：普通文本、数字、JSON 字符串、二进制数据等都可存放。

核心常用命令：

# 1. 设置键值对，key存在则覆盖
set key value
# 2. 根据key获取值，key不存在返回nil
get key
# 3. 删除指定key，返回删除的数量
del key
# 4. 设置key并指定过期时间（单位：秒），到期自动删除
setex key 过期秒数 value
# 或者
expire key 过期秒数
# 5. 仅当key不存在时才设置（原子操作，分布式锁常用）
setnx key value
# 6. 数值自增1（原子操作，仅value为整数时生效）
incr key
# 7. 数值自减1
decr key
# 8. 自增指定步长
incrby key 步长

典型应用场景：

热点数据缓存：缓存商品信息、首页数据、用户基本信息，减轻数据库压力；

计数器：文章阅读量、视频播放量、点赞数、粉丝数；

分布式 Session：统一存储多服务节点的用户会话；

简单分布式锁：基于 setnx 命令实现；

限流控制：统计单位时间内接口访问次数。

2.哈希类型（Hash）

结构说明

Hash 是字段 - 值映射结构，整体结构：Key --> Field:Value。

类比：编程语言中的 Map、数据库中的行数据；

特点：一个 Key 下可以存储多个 Field-Value 键值对，适合存储结构化对象；

对比：如果用 String 存储对象，需要序列化 / 反序列化，Hash 可直接修改对象单个字段，效率更高。

核心常用命令

# 1. 给hash设置单个字段及值
hset key field value
# 2. 批量设置多个字段
hmset key field1 value1 field2 value2
# 3. 获取单个字段的值
hget key field
# 4. 批量获取多个字段
hmget key field1 field2
# 5. 获取当前hash中所有字段和对应值
hgetall key
# 6. 仅获取所有字段名
hkeys key
# 7. 仅获取所有字段的值
hvals key
# 8. 删除hash中的指定字段
hdel key field
# 9. 判断字段是否存在
hexists key field

典型应用场景

对象信息缓存：用户信息、员工信息、商品基础信息（无需序列化，可单独修改某一字段）；

购物车实现：Key = 用户 ID，Field = 商品 ID，Value = 商品数量；

系统配置项：一组关联的配置参数统一存储。

补充：大 Key 问题
当一个 Hash 中 Field 数量极多（上万级别），会形成大 Key，导致查询卡顿、网络传输耗时增加。优化思路：拆分大 Hash 为多个小 Hash。

3.列表类型（List）

结构说明

List 底层是双向链表，特性：

有序：元素按插入顺序排序；

可重复：允许存储相同元素；

两端操作高效：头部、尾部增删数据速度极快，中间元素操作性能较差；

天然支持阻塞：可实现阻塞队列。

核心常用命令

# 左侧插入元素（表头），可批量插入
lpush key value1 value2
# 右侧插入元素（表尾），可批量插入
rpush key value1 value2

# 左侧弹出元素（表头取出）
lpop key
# 右侧弹出元素（表尾取出）
rpop key

# 阻塞式左侧弹出：无元素时阻塞等待指定秒数，0表示永久阻塞
blpop key 阻塞秒数
# 阻塞式右侧弹出
brpop key 阻塞秒数

# 查看指定范围元素，0为第一个元素，-1代表最后一个元素
lrange key 0 -1
# 获取列表长度
llen key
# 根据索引修改元素
lset key 索引 value

典型应用场景

简单消息队列 / 任务队列：rpush 生产消息，lpop 消费消息；

阻塞队列：基于 blpop/brpop 实现，消费端无数据时阻塞等待，替代简易 MQ；

时间线 / 信息流：朋友圈动态、用户发帖记录（按插入顺序展示）；

栈结构：利用 lpush + lpop 实现栈（先进后出）。

4.集合类型（Set）

结构说明

Set 是无序、不可重复的元素集合：

无序：元素存储顺序和插入顺序无关；

去重：自动剔除重复元素，同一集合内元素唯一；

支持集合运算：交集、并集、差集，是核心特色。

核心常用命令

# 1. 向集合添加元素，自动去重
sadd key value1 value2
# 2. 查看集合中所有元素
smembers key
# 3. 获取集合元素总数
scard key

# 4. 判断某个元素是否在集合中，存在返回1，不存在返回0
sismember key value
# 5. 随机弹出一个元素
spop key
# 6. 删除指定元素
srem key value

# 集合运算（多集合操作）
# 交集：两个集合共同的元素
sinter key1 key2
# 并集：合并两个集合所有元素（自动去重）
sunion key1 key2
# 差集：key1中有、key2中没有的元素
sdiff key1 key2

典型应用场景

数据去重：访问用户去重、黑名单 / 白名单管理；

社交关系：共同好友、共同关注、粉丝交集；

随机抽奖：sadd 存入抽奖用户，spop 随机抽取中奖人员；

标签筛选：根据标签交集 / 并集筛选用户、商品。

5.有序集合（Sorted Set / ZSet）

结构说明

ZSet 简称 ZSet，是 Set 的升级版，有序 + 不可重复，是 Redis 特色类型：

组成：每个元素包含成员(member) + 分数(score)；

排序规则：默认按照 score 分数从小到大排序；

唯一性：member 不可重复，score 可以重复。

核心常用命令

# 1. 添加元素：score(分数) member(成员)，可批量添加
zadd key score1 member1 score2 member2

# 2. 正序查询（按score从小到大），0 -1 查询全部
zrange key 0 -1
# 3. 倒序查询（按score从大到小）
zrevrange key 0 -1

# 4. 查询元素对应的分数
zscore key member
# 5. 获取元素排名（正序排名，从0开始）
zrank key member
# 6. 获取倒序排名
zrevrank key member

# 7. 根据分数范围查询元素
zrangebyscore key 最小分数 最大分数
# 8. 删除指定成员
zrem key member
# 9. 获取集合元素总数
zcard key

典型应用场景

各类排行榜：文章阅读榜、商品销量榜、直播间热度榜、学生成绩排名；

延时队列：用分数存储时间戳，按时间顺序取出任务；

带权重的任务分配：根据权重（score）排序执行任务。

四、Redis 扩展数据类型（补充）

除五大基础类型外，Redis 提供多种特殊类型，适配细分业务场景：
Bitmap（位图）

本质：基于 String 实现的位操作，用二进制位（0/1）存储状态；

特点：极度节省内存，1 个字符串可存储上千万个状态位；

场景：用户每日签到、在线状态判断、活跃用户统计。

HyperLogLog

作用：海量数据基数统计（统计不重复元素数量）；

特点：占用内存极小，存在低误差（约 0.81%），不存储原始数据；

场景：网站每日 UV（独立访客）、页面独立访问数统计。

GEO（地理坐标）

作用：存储经纬度坐标，计算两地距离、查询附近元素；

场景：附近的人、门店位置检索、打车距离计算。

Stream

定位：Redis 5.0 推出的专业消息队列；

特点：支持消息持久化、消费者组、消息回溯、阻塞消费，功能远强于 List 实现的简易队列；

场景：高可靠异步消息、日志收集、事件推送。