Redis缓存那些数据类型到底是咋回事，搞懂它其实没那么难

说到Redis,很多人可能都听说过它是一个很快的“缓存”，但如果你以为它只能简单地存个用户名密码，那就太小看它了，它其实更像是一个功能丰富的“瑞士军刀”，能处理各种不同结构的数据，今天咱们就抛开那些难懂的专业术语，用大白话聊聊Redis到底能存哪些类型的数据，以及它们分别用在什么场景。

第一把刀：字符串 - 最基础的万能钥匙

这最简单,也最常用，你可以把它理解成一个带标签的盒子，盒子里只能放一串东西，这串东西可以是普通的文本，用户名：张三”；也可以是一个数字，商品库存：100”；甚至可以是序列化后的一小段JSON数据。

它的厉害之处在于,不仅能存，还能直接对这个“盒子”里的内容进行操作，你可以用命令让库存数字自动加1或者减1，这个操作是原子性的（就是说绝对不会出现两个人都读到100，然后都减1，结果变成99的混乱情况），像网站文章的阅读量、用户的积分、秒杀场景下的商品库存，都非常适合用字符串类型来存储，来源参考自Redis官方文档对STRING类型的描述，其支持INCR、DECR等原子操作。

第二把刀：哈希 - 存放对象的小抽屉

如果说字符串是一个单独的盒子,那哈希就是一个带多个小格子的抽屉，这个抽屉有一个总标签（Key），打开之后，里面又有很多个小标签（Field）和对应的值（Value），这特别适合用来表示一个对象。

举个例子,我们要存一个用户信息，如果用字符串，你可能得把用户的姓名、年龄、城市打包成一个JSON字符串存起来，想修改年龄时，得把整个JSON读出来，改完再整个存回去，有点麻烦，但用哈希就方便多了，这个用户的所有信息都放在一个叫“user:1001”的抽屉里，你可以直接打开抽屉，只修改“年龄”那个小格子里的值，其他格子不受影响，存储像用户信息、商品详情这种由多个属性构成的对象，哈希类型非常高效和方便，其结构类似于编程语言中的Map或Dictionary。

第三把刀：列表 - 有序的排队序列

列表,顾名思义，就是按顺序排队的列表，它就像一个只有一端开口的管子（Redis的列表实际两头都能操作），你可以从左边推进去一个元素，也可以从右边推进去一个元素。

这种结构天生就适合做各种队列,最常见的消息队列：系统A产生一条消息，从列表的左边推进去（LPUSH）；系统B从列表的右边拉取消息进行处理（RPOP），这就实现了一个简单的先入先出队列，反过来，也可以实现后入先出的栈结构，再比如，社交网络上发布的新鲜事（Timeline），新发布的消息从左边插入，当列表长度超过一定限制时，就把最老的消息从右边弹出去，轻松实现一个有限长度的动态列表，来源参考自Redis官方文档对LIST类型的描述，其支持LPUSH、RPOP等双向操作。

第四把刀：集合 - 排好重的朋友圈

集合有两个特点：第一，里面的元素是唯一的，自动帮你排重；第二，里面的元素是没有顺序的。

这个特性让它能玩出很多花样,最直接的应用就是标签系统，给一篇文章打上“科技”、“编程”、“Redis”三个标签，其实就是把这三个标签值塞进一个属于这篇文章的集合里，因为集合排重，所以你不用担心同一个标签被重复添加，另一个强大的功能是求交集、并集和差集，你可以在Redis里轻松找出同时关注了“篮球”和“游戏”这两个标签的所有用户（求两个用户集合的交集），这在做兴趣推荐时非常有用。

第五把刀：有序集合 - 带分数的排行榜

这是Redis里最特色也最强大的数据类型之一,它本质上也是一个集合，所以元素是唯一的，但每个元素都关联了一个分数（Score），Redis会根据这个分数来为集合中的元素进行从小到大的排序。

看到这里,你是不是立刻想到了“排行榜”？没错，有序集合就是为排行榜而生的，比如游戏里的玩家积分榜，玩家ID是元素，积分就是分数，你可以轻松地获取排名前十的玩家，也可以查看某个玩家的具体排名，当玩家的积分发生变化时，你只需要更新他的分数，排名就会自动、实时地更新，效率极高，除此之外，它还可以用来做带权重的任务队列，或者范围查找（比如找出价格在100到200元之间的所有商品ID），来源参考自Redis官方文档对ZSET类型的描述，其通过分数进行排序支持范围查询。

除了这几样主要的，还有吗？

当然有,Redis还有位图（Bitmaps），可以极其节省空间地处理像用户签到这种布尔值场景； HyperLogLog，用来做大规模数据的去重计数（比如统计网站一天的独立访客数，有轻微误差但速度极快且占用空间极小）；地理空间索引（GEO），可以存储地理位置信息并进行距离计算、附近的人查询等。

回到开头,Redis远不止是个简单的缓存，它提供的这些丰富的数据结构，让你在解决特定问题时，可以直接“选用合适的工具”，而不是所有东西都硬塞进字符串里然后再到程序里费力地解析和处理，理解了每一种数据结构的特性和适用场景，你才能真正发挥出Redis的强大威力，让你的应用又快又稳，希望这些大白话的解释，能帮你搞懂Redis缓存里的这些数据类型到底是咋回事。