Redis 常用数据结构及其对应的业务场景（总结）

1. String（字符串）

特点：最简单的键值对结构，可存储文本、数字或二进制数据（最大 512MB）。
适用场景：

• 缓存：存储用户信息、页面片段、商品详情等（如 SET user:1 "{name: 'Alice', age: 30}"）。

• 计数器：文章阅读量、点赞数（INCR article:1001:views）。

• 分布式锁：通过 SETNX 实现简单锁机制。

• 限速控制：如短信验证码发送频率（EXPIRE phone:138xxxx 60）。

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2. Hash（哈希表）

特点：键值对集合，适合存储对象。
适用场景：

• 对象存储：用户属性（HSET user:1001 name "Bob" age 25），避免序列化开销。

• 购物车：以用户ID为Key，商品ID为Field，数量为Value（HINCRBY cart:user1 item:123 1）。

• 配置管理：存储系统的动态配置项。

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3. List（列表）

特点：有序、可重复元素，支持双向操作（LPUSH/RPUSH）。
适用场景：

• 消息队列：简单版生产者消费者模型（LPUSH tasks "task1"，RPOP tasks）。

• 最新动态：朋友圈时间线（LPUSH feed:user1 "post:789"，保留最近 N 条）。

• 分页查询：文章评论列表（LRANGE comments:1001 0 9）。

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4. Set（集合）

特点：无序、唯一元素，支持交并差集操作。
适用场景：

• 标签系统：文章标签（SADD article:1001:tags "tech" "redis"）。

• 好友关系：共同关注（SINTER user:1001:follows user:1002:follows）。

• 去重统计：UV（独立访客）计算（SADD daily_uv "user1" "user2"）。

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5. Sorted Set（有序集合）

特点：元素按分数（Score）排序，唯一且可范围查询。
适用场景：

• 排行榜：游戏积分榜（ZADD leaderboard 1000 "player1"，ZREVRANGE leaderboard 0 9）。

• 延迟队列：用时间戳作为 Score，到期处理任务（ZADD delay_queue <timestamp> "task"）。

• 范围查询：价格区间内的商品（ZRANGEBYSCORE products 100 200）。

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6. HyperLogLog（基数统计）

特点：极低内存估算大规模去重计数（误差约 0.81%）。
适用场景：

• UV统计：统计每日访问用户数（PFADD daily_uv "user1" "user2"，PFCOUNT daily_uv）。

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7. Bitmap（位图）

特点：通过位操作存储布尔值，节省空间。
适用场景：

• 签到打卡：记录用户每月签到（SETBIT sign:user1:202303 3 1 表示第3天签到）。

• 特征标记：用户是否拥有某权限（位偏移代表权限ID）。

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8. GEO（地理空间）

特点：基于 Sorted Set 实现地理位置查询。
适用场景：

• 附近的人：存储坐标并查询半径内的地点（GEOADD locations 116.40 39.90 "Beijing"，GEORADIUS locations 116 39 100 km）。

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9. Stream（流）

特点：持久化消息队列，支持消费者组。
适用场景：

• 事件溯源：订单状态变更日志（XADD orders * event "created" id 123）。

• 异步任务：类似 Kafka 的轻量级消息队列。

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选择建议：

• 需要排序 → Sorted Set

• 需要去重 → Set

• 存储对象 → Hash

• 高频读写 → String

• 顺序性任务 → List 或 Stream

合理选择数据结构能显著提升性能和代码简洁性。例如，用 Hash 代替 String 存储对象可减少网络传输量，用 Sorted Set 实现排行榜比手动排序更高效。