实用指南：Redis 学习笔记

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redis 是按照键值对的方式来存储数据的。

redis 是一个客户端-服务器结构的程序，客户端和服务器之间通过网络来进行通信。

在启动redis客户端的时候，加上一个 --raw 这样的选项，就可以使 redis 客户端尝试把二进制数据进行翻译。

加上 --raw 之前：image-20250906160734241

加上后：image-20250906160938093

redis 命令

redis 命令官方文档：Commands | Docs

redis 文档给出的语法格式说明：

[] 相当于一个独立的单元，表示可选项。

| 表示“或者”的意思。

[] 和 [] 之间，是可以同时存在的。

redis 命令不区分大小写

进入redis

redis-cli

存数据

设置一个键值对

set key value
  • key 是字符串
  • 这个命令后面可以跟很多参数，去看看官方文档

设置多个键值对

mset key value [key value...]
  • 时间复杂度O（N），这里的N指的是你输入key、value 的数量

image-20250906145834308

因为 redis 的客户端和服务器之间是靠网络来进行交互的，而网络的传输速度又比较慢，当需要设置多个 key 时，更推荐使用 mset 来进行设置。

当key不存在时，则设置成功，key不存在时，设置失败

setnx key value

设置key的过期时间

单位： 秒

setex key 秒 value

单位：毫秒

psetex key 毫秒 value

拿数据

获取一个value

get key
  • 如果当前 key 不存在，则返回 nil
  • get命令只能拿字符串类型的value

获取多个value

mget key [key...]
  • 时间复杂度O（N），这里的N指的是你输入 key 的数量

image-20250906145834308

因为 redis 的客户端和服务器之间是靠网络来进行交互的，而网络的传输速度又比较慢，当需要获取多个 value 时，更推荐使用 mget 来进行设置。

用来查询当前服务器上匹配的key

keys pattern
  • pattern：正则表达式
  • keys 命令的时间复杂度是 O（N）

判断 key 是否存在

exists key
  • exists 会返回 key 存在的个数
  • exist 命令的时间复杂度是 O（1）

删除 数据

del key [key ...]
  • del 可以一次性删除多个 key
  • del 会返回删除 key 的个数
  • del 命令的时间复杂度为O（1）

添加过期时间（秒）

expire key 秒数

  • 时间复杂度 O（1）

  • 返回值：1 表示设置成功；0表示设置失败

添加过期时间 (毫秒)

pexpire key 毫秒数
  • 时间复杂度 O（1）
  • 返回值：1 表示设置成功；0表示设置失败

查询过期时间（秒）

ttl key
  • 时间复杂度 O（1）
  • 返回值：剩余的过期时间，-1 表示没有关联过期时间，-2 表示 key 不存在

查询过期时间（毫秒）

pttl key
  • 时间复杂度（1）
  • 返回值：剩余的过期时间，-1 表示没有关联过期时间，-2 表示 key 不存在

type 查看key所对应的value的类型

type key

  • redis 中的key的类型为string

  • redis 中的value的类型可以为 none，list，zset，set，string，hash，stream。

  • 时间复杂度 O（1）

    image-20250904165618451

    stream：在redis作为消息队列时，使用这个类型的value

查看key所对应value的编码类型

object encoding key

image-20250906105724123

字符串类型

image-20250907120632395

让key所对应的value + 1

incr key

让key所对应的value + n

incrby key 数字

让key所对应的value - 1

decr key

让key所对应的value - n

decrby key 数字

  • 以上命令操作的 value 必须为整数，否则报错。若操作的 value 大于8个字节，则报错。

  • 若以上命令操作的 key 不存在，则就会把这个 key 的 value 当作 0 来使用。

  • 以上命令的返回值都为 value 加/减 操作完成后的值。例如：

让key所对应的 value +/- n

incrbyfloat key 小数

  • value 必须为数字，否则报错。

  • 若命令操作的 key 不存在，则就会把这个 key 的 value 当作 0 来使用。

  • 返回值为 value 加/减 操作完成后的值

当多个客户端同时针对key进行加减操作时，不会出现“线程安全”问题。因为 redis 采用了单线程模型

让 key 所对应的 value 的后面加上 指定的字符串

append key 字符串
  • key 对应的 value 必须为字符串类型。
  • 如果 key 不存在，则该命令等价于 set 命令
  • 返回值：字符串的长度，单位：字节

截取 字符串

getrange key start end
  • key 对应的 value 必须为字符串类型。
  • 截取范围是 [start,end]，闭区间
  • 如果截取汉字，得到的结果很可能不是你想要的
  • 范围可以为负数，比如 -1 表示倒数第一个元素，下标为 len - 1 的元素
  • 返回值：截取后的字符串

替换 字符串

setrange key offset 字符串
  • key 对应的 value 必须为字符串类型。offset 表示替换开始的位置
  • 如果截取汉字，得到的结果很可能不是你想要的
  • 返回值为替换后的字符串长度
  • 当 key 不存在时：image-20250906170515165

查看字符串长度

strlen key
  • key 对应的 value 必须为字符串类型。
  • 返回值：字符串长度，单位 字节

hash 类型

image-20250907190844777

向哈希表 key 中设置一个或多个 field-value 对。

hset key field value [field value...]
  • 通过 key 可以找到 field 和 value 这个整体
  • 通过 field 可以找到 value
  • value 只能是字符串类型
  • 返回值：设置成功的个数

获取哈希表 key 中指定 field 对应的值。

hget key field
  • 返回值：
    • 成功：返回 field 对应的 value。
    • 失败（key 或 field 不存在）：返回 (nil)。

检查哈希表 key 中是否存在指定的 field。

hexists key field
  • 返回值：1 表示存在，0 表示不存在

删除哈希表 key 中的一个或多个指定 field。

hdel key field [field...]
  • hdel 删除的是 key 对应的 field value 整体，而 del 命令删除的是整个 key
  • 返回值：删除成功的个数

查看 key 中的所有 field

hkeys key
  • 时间复杂度： O（N），N 为 field 的个数

查看 key 中的所有 field 对应的value

hvals key
  • 时间复杂度： O（N），N 为 value的个数

查看 key 中的所有的 field 和所有的value

hgetall key
  • 时间复杂度： O（N），N 为 field - value的个数
  • 返回值：一个交替排列的 field 和 value 的列表。
    • 格式：[field1, value1, field2, value2, field3, value3, ...]

查看 key 中的一个或多个 field 对应的 value

hmget key field [field...]
  • 返回值：一个值的列表，顺序与请求的 field 顺序一致。如果某个 field 不存在，则对应返回 nil。

用于增量迭代哈希表中的字段。这是安全遍历大 Hash 的唯一推荐方式。

hscan key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
  • 参数：
    • cursor：游标，从 0 开始。一次调用后返回一个新的游标，下次调用需使用此新游标，直到返回 0 表示迭代结束。
    • MATCH pattern：可选，匹配字段名的模式（通配符风格），例如 user:*。
    • COUNT count：可选，建议的每次返回的元素数量（只是一个提示，实际返回可能或多或少），默认值为 10。
  • 返回值：一个包含两个元素的数组：
    1. 下一次迭代要使用的游标（一个整数）。
    2. 本次迭代返回的 field-value 对列表（也是一个列表，格式和 HGETALL 一样是交替的）。

获取哈希表 key 中的字段（field）的数量。

hlen key

  • 时间复杂度：O(1)。Redis 在内部维护了这个计数，所以获取速度极快，与字段多少无关。

  • 返回值：

    • 整数：Hash 中的字段数量。
    • 0：如果 key 不存在。

在 key 对应的 field 不存在时，则设置 hash 中的字段和值

hsetnx key field value

  • 返回值：

    • 1：如果字段是新字段，设置成功。
    • 0：如果字段已存在，设置失败。

hash 中的 value 加/减 整数

hincrby key field 整数
  • 返回值：执行加法操作后的新值（整数）。
  • 特殊说明：
    • 如果 key 或 field 不存在，会先将其值初始化为 0，再执行操作。
    • 增量 increment 可以是负数，实现减法操作。HINCRBY user:1000 score -10 （积分扣10）。

hash 中的 value 加/减 小数

hincrbyfloat key field 数字

  • 返回值：执行加法操作后的新值（字符串形式的浮点数）。

  • 特殊说明：

    • 同 HINCRBY，如果字段不存在，则先初始化为 0.0 再操作。
    • 增量 increment 可以是负值，也可以是小数（如 1.5, -0.7）。

list 类型

image-20250908113249937

添加元素（头插）

lpush key value [value ...]

  • lpush 用的是头插法

  • 只能在 key 为 list 结构时使用

  • 返回值：插入后的 list 长度

获取范围内的元素

lrange key start stop
  • 获取的范围是 [start,stop] 闭区间
  • 只能在 key 为 list 结构时使用
  • 返回值：start 到 stop 下标的元素

当 key 存在时，头插元素

lpushx key value [value...]
  • 只能在 key 为 list 结构时使用
  • 返回值：插入后的 list 长度
  • lpush 与 lpushx 的区别：image-20250907215526356

添加元素（尾插）

rpush key value [value...]
  • 只能在 key 为 list 结构时使用
  • 返回值：插入后的 list 长度

当 key 存在时，尾插元素

rpushx key value [value...]
  • 只能在 key 为 list 结构时使用
  • 返回值：插入后的 list 长度

头删 元素

lpop key [count]
  • count 表示要头删的元素个数，在 redis 6.2 及以上版本中才能生效
  • 时间复杂度：O(N)，其中 N 是移除的元素个数。
  • 返回值：
    • 当 count 未指定或为 1 时：返回被删除的元素值。如果列表为空则返回 nil。
    • 当 count 指定且大于 1 时：返回一个包含被删除元素的数组。如果列表为空则返回空数组。

尾删元素

rpop key [count]
  • count 表示要尾删的元素个数，在 redis 6.2 及以上版本中才能生效
  • 时间复杂度：O(N)，其中 N 是移除的元素个数。
  • 返回值：被删除的元素

通过下标查找元素

lindex key index
  • 时间复杂度：O（N），N 为列表长度
  • 返回值：查找到的元素

在列表中某个基准值（pivot） 的前面或后面插入一个新元素

linsert key <before | after> pivot 元素
  • before 表示在基准值元素之后插入；after 表示在基准值元素之前插入。
  • 如果列表中有多个与 pivot 相等的元素，只以第一个遇到的（从左向右扫描）为基准。
  • 时间复杂度：O（N），其中 N 是列表的长度。
  • 返回值：
    • 成功插入后，返回操作完成后列表的长度。
    • 如果基准值 pivot 不存在于列表中，返回 -1。
    • 如果列表 key 不存在，将其视为空列表，同样返回 -1。

查看列表长度

llen key

  • 时间复杂度：O（1）

  • 返回值：列表长度

连续删除相同元素

lrem key count element
  • count 表示要删除元素的个数，element 表示要删除的是谁
  • 参数 count 的含义和行为：
    • image-20250908104153102
  • 时间复杂度：O(N + M)，其中 N 是列表的长度，M 是实际被移除的元素个数。
  • 返回值：返回实际被移除的元素个数。

移除范围外的所有元素

ltrim key start stop
  • 时间复杂度：O(N)，其中 N 是列表的长度
  • 删除范围为 [start , stop] 之外的所有元素，闭区间

修改指定下标的元素

lset key index element
  • index 表示要修改的元素的索引，element 表示要改成的元素
  • 时间复杂度：O(N)，其中 N 是列表的长度

set 类型

image-20250908202614233

添加元素

sadd key member [member...]
  • 返回值：本次操作插入成功的元素个数

查看所有元素

smembers key
  • 时间复杂度：O（N）

查看集合中是否存在当前元素

sismember key member

  • 判断 member 是否在当前集合中

  • 返回值：

    • 1： 表示成员是集合的成员（存在）

    • 0： 表示成员不是集合的成员（不存在），或者键本身不存在

从 key 中随机删除元素

spop key [count]
  • key： 集合的键名。
  • count： (可选) 要移除并返回的成员数量。在 Redis 2.6+ 版本中支持。
  • 返回值：被删除的元素

从 key 中随机获取元素

srandmember key [count]
  • key： 集合的键名
  • count： (可选) 要获取的成员数量
  • 返回值：
    • 如果未指定 count 或 count 为 1：返回一个随机元素。如果集合为空，则返回 nil。
    • 如果指定了 count：
      • 正数 (count > 0): 返回一个包含 count 个不重复随机元素的数组。如果 count 大于集合大小，则返回整个集合。
      • 负数 (count < 0): 返回一个包含 abs(count) 个元素的数组，允许元素重复（就像有放回的抽样）。如果集合为空，则返回空数组。

移动元素

smove source destination member
  • 参数：
    • source： 源集合的键名。
    • destination： 目标集合的键名。
    • member： 要移动的成员。
  • 把 source 中的 member 移动到 destination 中
  • 返回值：
    • 1： 表示成员存在且移动成功。
    • 0： 表示成员在源集合中不存在，移动操作未执行。

删除元素

srem key member [member...]
  • 返回值：删除成功的元素个数

计算并返回给定所有集合键的交集。即返回同时存在于所有指定集合中的成员。

sinter key [key...]

  • key： 一个或多个集合的键名。必须至少提供一个 key。

  • 返回值：

    • 包含所有交集成员的列表。

    • 如果指定的任何一个键不存在，则被视为空集合。如果有一个键不存在，那么结果交集就是空集。

    • 如果所有键都不存在，结果也是空集。

  • 时间复杂度：

    • O(N * M)，最坏情况下的复杂度，其中 N 是最小集合的基数（元素个数），M 是集合的数量。

求交集并存储结果

sinterstore destination key [key...]

  • 参数：

    • destination： 用于存储交集结果的目标集合的键名。
    • key： 一个或多个用于计算交集的源集合的键名。必须至少提供一个 key。

  • 返回值：存储到目标集合中的元素数量

  • 时间复杂度：

    • O(N * M)，最坏情况下的复杂度，其中 N 是最小集合的基数（元素个数），M 是集合的数量。

集合求并集

sunion key [key...]
  • key： 一个或多个集合的键名。必须至少提供一个 key。
  • 返回值：求并集之后的结果
  • 时间复杂度：O（N），其中 N 是所有给定集合的成员数量总和。

集合求并集并保存

sunionstore destination key [key...]
  • 功能：计算给定所有集合键的并集，并将结果保存到 destination 指定的集合中。
  • 返回值：存储到目标集合中的并集元素的数量。
  • 时间复杂度：O（N），其中 N 是所有给定集合的成员数量总和。

求差集

sdiff key [key...]
  • 功能：计算并返回第一个集合与其他所有集合的差集。即返回存在于第一个集合中，但不在任何后续集合中的成员
  • 返回值：包含差集成员的列表
  • 时间复杂度：O（N），其中 N 是所有给定集合的成员数量总和。

求差集并保存

sdiffstore destination key [key...]
  • 功能：计算集合的差集，并将结果保存到 destination 指定的集合中
  • 返回值：存储到目标集合中的差集元素的数量。
  • 时间复杂度：O（N），其中 N 是所有给定集合的成员数量总和。

redis 常用数据结构

在redis中使用string等数据类型时，redis对这些类型做了特殊优化，它的内部编码方式可能不是string等数据类型，而是其他类型，但是依然保证承诺有效。

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string 类型：

  • raw 可以存储较长的字符串，各种类型的字符串
  • int 存储数字类型的字符串
  • embstr 存储比较短的字符串

hash 类型：

  • hashtable：最基本的哈希表
  • ziplist：压缩列表，当哈希表中的数据较少时，做的特殊优化，可以节省空间

list 类型：

  • linkedlist：基本的链表
  • ziplist：压缩列表

从 redis 3.2 版本开始，list 的内部编码使用的是 quicklist（将linkedlist与ziplist的优点相结合）

set 类型：

  • hashtable：最基本的哈希表
  • intset：存储整数的set

zset 类型：

  • skiplist：跳表，每个节点上有多个指针域。从调表上查询元素的时间复杂度为 O（log N）
  • ziplist：压缩列表

redis 的应用场景

作为缓存

redis 可以用来作为缓存，存储热点数据。

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当服务器接收到查询请求时，请求会先去redis中查找，如果查到了，直接返回响应。如果没查到，则去 mysql 中查询，查询到数据后，将数据写入到 redis 中，之后返回响应。

问题：redis 每次没查到数据，之后会将数据写入 redis 中，那么 redis 使用的内存会不会一直增加？

答：每次将查询到的数据写入 redis 中时，可以给数据添加一个超时时间。其次，redis 也提供了内存淘汰机制。

作为计数器和排行榜

redis 也可以用来作为计数器

  • 场景：文章点赞数、视频播放量、用户积分实时排行榜。

  • 实现：使用 INCR, DECR 命令实现原子性计数。使用 ZSET（有序集合）可以轻松实现排行榜，能快速进行排名、按分数范围查询等操作。

会话存储

  • 场景：在集群环境下存储用户登录会话信息。
  • 实现：将Web应用中的Session（用户登录状态、购物车信息等）集中存储在Redis中。
  • 优势：相比存储在应用服务器内存中，这样做使得用户请求可以发送到集群中的任何一台服务器，都能获取到登录状态，实现了服务的无状态化，便于水平扩展。

redis 小知识

redis 删除策略

  • 定期删除，每过一段时间，redis会随机抽查一些设置过 过期时间的key，把过期的key删除

  • 惰性删除相结合，当一个key过期时，redis并不会立即删除这个key，而是等到下次用到时，再进行删除操作。

经过上面两个删除策略后，仍然会残留很多过期的key。为了解决这个问题，redis又引入了内存淘汰机制。

redis 是单线程模型，它只用一个线程来处理命令请求。也不是说redis服务器内部真的只有一个线程，其实也有多线程，只不过多线程是用来处理网络IO的。

因为redis是单线程模型，所以当两个自增请求同时到达并且还是操作同一个对象时，redis 不会出现只自增了一次的情况，因为虽然这两个请求都是同时到达的，但是实际上它们是串行执行的（因为只有一个线程在处理请求）。

单线程模型的优点：

  • 不需要加锁解锁，减少了性能开销

  • 不会出现线程安全问题

  • 代码简单易懂，维护起来方便

单线程模型的缺点：

  • 当一条命令耗费时间过长时，会阻塞其他命令的执行。

redis为什么就可以使用单线程模型呢？

因为 redis 的核心业务逻辑都是短平快的，不太消耗 cpu，也就不太吃多核了。

redis 是单线程模型，为啥效率还这么高、速度这么快呢？

因为 redis 操作数据都是在内存中完成的，而在内存中处理数据本来就很快。redis的核心功能也比较简单，就是对数据简单的处理一下。redis 的瓶颈不在于 cpu，而在于 网络 IO 的读写速度，redis 采取了 epoll 这样的 IO 多路复用机制。再一个，redis 的数据结构都经过优化，对数据操作的时间复杂度都在 O（1）或 O（logN）之内。还有，单线程模型它不需要加锁解锁等操作，不需要额外消耗 cpu。

IO多路复用：IO多路复用——深入浅出理解select、poll、epoll的实现 - 知乎

简单来说就是一个线程处理多个 socket

redis 不会将存储的数据进行编码转换，这也就意味着出现乱码的概率降低。redis中存储的都是二进制数据。

posted @ 2025-09-10 10:16  wzzkaifa  阅读(13)  评论(0)    收藏  举报