在 .NET Core 中，Redis 支持多种核心数据类型，每种类型都有其独特的应用场景和性能优势。以下是主要数据类型及其详细使用场景：
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### **1. String（字符串）**
- **描述**：最基本的数据类型，可存储文本、二进制数据（如序列化对象）或数字，最大支持 **512MB**。
- **使用场景**：
- **缓存**：存储高频访问数据（如商品详情页），减少数据库压力[1](@ref)[63](@ref)[69](@ref)。
- **会话管理**：保存用户登录状态或临时会话信息（如 `SessionId`）[1](@ref)[68](@ref)[74](@ref)。
- **计数器**：通过 `INCR`/`DECR` 实现原子操作（如文章阅读量、秒杀库存）[39](@ref)[62](@ref)[73](@ref)。
- **分布式锁**：结合 `SETNX` 或 RedLock 实现高并发锁机制[74](@ref)。
- **示例代码**（StackExchange.Redis）：
```csharp
IDatabase db = redis.GetDatabase();
db.StringSet("product:1001", JsonConvert.SerializeObject(product), TimeSpan.FromMinutes(10));
string value = db.StringGet("product:1001");
```
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### **2. Hash（哈希表）**
- **描述**：键值对集合，适合存储结构化对象，字段和值均为字符串。
- **使用场景**：
- **购物车**：以用户 ID 为键，存储商品 ID 和数量等属性[66](@ref)[68](@ref)[71](@ref)。
- **用户信息**：存储用户的多字段属性（如姓名、邮箱、地址）[68](@ref)。
- **详情页缓存**：避免序列化整个对象，按需获取字段[62](@ref)[73](@ref)。
- **示例代码**：
```csharp
db.HashSet("user:1001", new HashEntry[] {
new("name", "Alice"),
new("email", "alice@example.com")
});
string name = db.HashGet("user:1001", "name");
```
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### **3. List（列表）**
- **描述**：有序字符串集合，支持双向插入（`LPUSH`/`RPUSH`）和范围查询。
- **使用场景**：
- **消息队列**：实现简单的生产者-消费者模型（如订单处理队列）[62](@ref)[66](@ref)[74](@ref)。
- **最新动态**：存储用户最近操作记录（如最近的 10 条浏览记录）[62](@ref)。
- **任务队列**：异步处理耗时任务（如邮件发送）[74](@ref)。
- **示例代码**：
```csharp
db.ListRightPush("order_queue", "order:20250310001");
string order = db.ListLeftPop("order_queue");
```
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### **4. Set（集合）**
- **描述**：无序且元素唯一的集合，支持交并差集操作。
- **使用场景**：
- **标签系统**：存储用户兴趣标签（如“科技”“旅行”），用于个性化推荐[65](@ref)[70](@ref)[75](@ref)。
- **共同好友/关注**：通过 `SINTER` 计算用户共同关注的人[62](@ref)[68](@ref)。
- **去重统计**：记录 IP 黑名单或已参与活动的用户 ID[73](@ref)。
- **示例代码**：
```csharp
db.SetAdd("user:1001:tags", "technology");
var commonTags = db.SetIntersect("user:1001:tags", "user:1002:tags");
```
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### **5. Sorted Set（有序集合）**
- **描述**：元素唯一且按 `score` 排序的集合，支持范围查询和排名。
- **使用场景**：
- **排行榜**：实时更新游戏积分、商品销量排名[66](@ref)[68](@ref)[74](@ref)。
- **延时任务**：通过 `score` 存储任务执行时间，定时轮询获取到期任务[74](@ref)。
- **优先级队列**：按优先级处理任务（如 VIP 用户优先）[66](@ref)。
- **示例代码**：
```csharp
db.SortedSetAdd("leaderboard", "player:1001", 1500);
var topPlayers = db.SortedSetRangeByRank("leaderboard", 0, 9, Order.Descending);
```
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### **6. Bitmap（位图）**
- **描述**：通过二进制位存储状态（0/1），支持高效位操作。
- **使用场景**：
- **用户签到**：按日期偏移量标记签到状态，统计连续签到天数[61](@ref)[66](@ref)。
- **布隆过滤器**：判断元素是否存在（如缓存穿透防护）[39](@ref)[54](@ref)。
- **实时统计**：统计活跃用户数（如日活、月活）[61](@ref)。
- **示例代码**：
```csharp
int dayOffset = DateTime.Now.Day - 1;
db.StringSetBit("user:1001:202503", dayOffset, 1);
long totalSigns = db.StringBitCount("user:1001:202503");
```
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### **7. HyperLogLog**
- **描述**：概率型数据结构，用于基数统计（去重计数），误差率约 0.81%。
- **使用场景**：
- **UV 统计**：统计网站或活动的独立访客数[61](@ref)[66](@ref)。
- **大数据分析**：估算大规模数据集中的唯一元素数量[54](@ref)[74](@ref)。
- **示例代码**：
```csharp
db.HyperLogLogAdd("daily_uv", "user:1001", "user:1002");
long uvCount = db.HyperLogLogLength("daily_uv");
```
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### **8. Geo（地理位置）**
- **描述**：基于有序集合实现，支持地理位置存储与半径查询。
- **使用场景**：
- **附近的人**：根据坐标查找附近的商家或用户[66](@ref)[74](@ref)。
- **轨迹记录**：存储用户移动轨迹（如外卖员位置）[61](@ref)。
- **示例代码**：
```csharp
db.GeoAdd("shops", new GeoEntry(116.40, 39.90, "shop:1001"));
var nearbyShops = db.GeoRadius("shops", 116.41, 39.91, 10, GeoUnit.Kilometers);
```
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### **总结**
| **数据类型** | **核心优势** | **典型场景** |
|-------------------|--------------------------|------------------------------|
| String | 简单高效，支持多种数据类型 | 缓存、计数器、会话管理 |
| Hash | 结构化对象存储 | 购物车、用户信息 |
| List | 有序队列操作 | 消息队列、最新动态 |
| Set | 唯一性与集合运算 | 标签系统、共同好友 |
| Sorted Set | 排序与优先级处理 | 排行榜、延时任务 |
| Bitmap | 高效位操作 | 签到统计、布隆过滤器 |
| HyperLogLog | 海量数据基数估算 | UV 统计、大数据分析 |
| Geo | 地理位置查询 | 附近的人、轨迹记录 |
**推荐库**：
- **StackExchange.Redis**：官方推荐，适合复杂场景[1](@ref)[8](@ref)。
- **FreeRedis**：轻量高效，支持更灵活的序列化[9](@ref)[74](@ref)。
通过合理选择数据类型，可以显著提升 .NET Core 应用的性能和可维护性。具体实现时需结合业务需求与 Redis 特性进行优化。
浙公网安备 33010602011771号