面试题学习笔记 | Redis 基础
Redis 中常见的数据结构
Redis 提供了 5 种基本数据结构：string（字符串）、list（列表）、hash（哈希）、set（集合）和 zset（有序集合，sorted set）
1. string（字符串）
string 是 Redis 中最基本的数据类型，可以存储文本、数字和二进制数据，最大长度为 512MB。底层使用 SDS（Simple Dynamic String，简单动态字符串） 实现，与 C 语言的字符串相比具有以下优势：
O(1) 复杂度获取长度：SDS 额外存储字符串长度，无需遍历
支持二进制安全：不会因
\0误判字符串结束自动扩展/缩减内存：避免手动管理内存，提高效率
使用场景：
缓存：存储临时数据，如用户会话信息
计数器：用于统计访问量、点赞数等，可通过原子操作增加或减少
2. hash（哈希）
hash 是一个 键值对集合，适合存储对象的属性。底层由哈希表实现，能高效存取关联数据
特点：
支持高效 CRUD 操作，适合存储小规模数据
键值对方式存储，便于组织和管理数据
使用场景：
存储对象信息：如商品详情，快速检索
3. list（列表）
list 是 有序字符串集合，底层由 双向链表 实现，支持 两端操作
使用场景：
消息队列：利用
LPUSH和RPOP实现生产者-消费者模式历史记录：存储用户操作历史，便于访问
4. set（集合）
set 是 无序且唯一 的字符串集合，底层使用 哈希表 实现，支持 快速查找 和 去重
使用场景：
标签系统：存储用户兴趣标签，避免重复
唯一用户集合：记录访问过某页面的用户，方便去重分析
5. sorted set（有序集合）
sorted set 在 set 的基础上，每个元素都有一个分数（score），可按分数排序。底层使用 跳表 + 哈希表 结合实现
跳表特点：
多层链表结构，从上到下逐层递进，优化查询性能
支持范围查询，适用于排名等场景
使用场景：
排行榜：存储用户分数，支持实时排名
任务调度：按优先级排序任务，便于执行
Redis 高级数据类型
除了基础数据结构，Redis 还提供了 4 种 高级数据类型
1. bitmap（位图）
以位为单位存储数据，适用于 布尔值存储
节省空间，适合大规模数据统计
使用场景：签到统计、布隆过滤器
2. hyperloglog（去重计数）
概率性数据结构，用于 快速估算 去重后的元素数量
内存占用固定（仅 12 KB 即可存储 2^64 个不同元素）
使用场景：估算独立访问用户（UV）
3. geo（地理位置存储）
存储地理位置信息（经纬度），支持 空间查询
使用场景：地图应用、附近搜索
4. stream（消息队列）
支持持久化的消息流，适用于 时间序列数据
提供高效的生产/消费模型
使用场景：日志存储、消息流处理
Redis 为什么这么快？
Redis 的高性能主要源于以下三点：
1. 存储方式优化
基于内存存储，相比磁盘数据库，读写速度极快
减少磁盘 I/O，大部分操作无需访问磁盘
2. 高效的线程模型
单线程事件驱动 + I/O 多路复用，避免多线程上下文切换
减少锁竞争，提升并发效率
3. 采用高效数据结构
优化数据结构（如 SDS、跳表、哈希表），提高查询和存储效率
Redis 为什么是单线程？6.0 版本为什么引入多线程？
单线程设计原因：
Redis 主要是内存操作，瓶颈不在 CPU
单线程避免多线程上下文切换的性能开销
利用 I/O 多路复用，充分利用 CPU 资源
6.0 版本引入多线程的原因：
网络 I/O 成为瓶颈，多线程优化网络请求处理速度
数据读写仍保持单线程，确保操作的原子性和一致性