📕 Redis 学习基础篇
✅ 1.1 Redis 简介
🔷 Redis 是什么？
Redis（Remote Dictionary Server）是一个基于内存的高性能键值型数据库，支持丰富的数据结构，广泛应用于缓存、消息队列、排行榜、计数器、实时统计等高并发业务场景。
特点：
- 内存操作：速度快（百万级 QPS）
- 数据结构丰富：
String、List、Set、Hash、ZSet
- 持久化支持：AOF、RDB
- 原子操作、事务机制
- 支持发布订阅、Lua 脚本、集群、哨兵模式
🏢 企业为什么用 Redis？
| 功能场景 |
用途描述 |
| 缓存系统 |
存储热点数据，降低 DB 压力，提高响应速度 |
| 消息队列 |
利用 List 或 Stream 实现发布/订阅、异步通信 |
| 分布式锁 |
多个节点互斥资源访问，用于任务控制、库存控制 |
| 排行榜系统 |
使用 ZSet 结构实现动态排名 |
| 限流系统 |
使用 INCR / SETNX 结合脚本限速，防止接口被刷 |
| 会话共享 |
在分布式部署中存储用户登录态和 Token |
🔍 与 Memcached、MySQL 的对比
| 对比项 |
Redis |
Memcached |
MySQL |
| 数据结构 |
多种（String、Set、Hash…） |
仅支持 String |
表结构，关系型 |
| 持久化 |
✅（RDB / AOF） |
❌ 无法落盘 |
✅ 默认支持 |
| 分布式 |
✅ Redis Cluster |
需客户端分片支持 |
✅ 主从复制 |
| 用作缓存 |
✅ |
✅ |
❌ 通常不建议 |
| 典型使用场景 |
缓存、排行榜、限流、秒杀系统 |
缓存静态页面、简单对象缓存 |
持久数据存储、复杂关系型查询 |
✅ 一、String（字符串）
🧠 特点：
- 最基本的数据结构，二进制安全（可存储图片、音频等）
- 最大 512MB
- 可用于计数器、缓存 JSON、Token
🎯 实战场景：
- 用户 Token 缓存
- 页面访问计数器
- 简单配置信息存储
🔧 Python 示例：
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| import redis
r = redis.Redis(decode_responses=True)
r.set("token:1001", "abc123", ex=3600)
print(r.get("token:1001"))
r.set("count", 10)
r.incr("count")
|
✅ 二、Hash（哈希）
🧠 特点：
- 类似于 Python 的字典结构
- 适合存储对象（如用户信息）
🎯 实战场景：
- 用户档案：
user:1001 -> {name:张三, age:28}
- 商品详情页缓存
🔧 Python 示例：
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| r.hset("user:1001", mapping={"name": "张三", "age": 28})
print(r.hget("user:1001", "name"))
print(r.hgetall("user:1001"))
|
✅ 三、List（列表）
🧠 特点：
- 链表结构，支持从两端插入、弹出（LPUSH/RPUSH）
- 支持阻塞操作（BLPOP）
🎯 实战场景：
🔧 Python 示例：
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| r.lpush("queue:task", "任务1", "任务2")
print(r.rpop("queue:task"))
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📌 结合 Celery、FastAPI 可做异步任务队列基础。
✅ 四、Set（集合）
🧠 特点：
🎯 实战场景：
🔧 Python 示例：
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| r.sadd("user:1001:likes", "足球", "篮球", "篮球")
print(r.smembers("user:1001:likes"))
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✅ 五、Sorted Set（有序集合 ZSet）
🧠 特点：
- 带分数（score）的 Set，自动排序
- 查询效率高
🎯 实战场景：
🔧 Python 示例：
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| r.zadd("leaderboard", {"Alice": 100, "Bob": 80})
r.zincrby("leaderboard", 20, "Bob")
print(r.zrevrange("leaderboard", 0, 1, withscores=True))
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✅ 六、Bitmap（位图）
🧠 特点：
🎯 实战场景：
🔧 Python 示例：
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| r.setbit("user:sign:2025-07-01", 1001, 1)
print(r.getbit("user:sign:2025-07-01", 1001))
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✅ 七、HyperLogLog
🧠 特点：
🎯 实战场景：
🔧 Python 示例：
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| r.pfadd("uv:2025-07-01", "ip1", "ip2", "ip3")
print(r.pfcount("uv:2025-07-01"))
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✅ 八、Stream（流）
🧠 特点：
🎯 实战场景：
🔧 Python 示例：
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| r.xadd("mystream", {"user": "1001", "msg": "hello"})
print(r.xread({"mystream": "0-0"}, count=1))
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🏁 小结
| 数据结构 |
用途推荐 |
是否支持过期 |
是否支持排序 |
是否适合大数据量 |
| String |
最常见的 key-value |
✅ |
❌ |
✅ |
| Hash |
用户配置、JSON 对象 |
✅ |
❌ |
✅ |
| List |
队列、消息流 |
✅ |
❌ |
❌（大键风险） |
| Set |
去重、集合运算 |
✅ |
❌ |
✅ |
| ZSet |
排行榜、优先队列 |
✅ |
✅ |
✅ |
| Bitmap |
用户标记 |
✅ |
❌ |
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| HLL |
UV 去重 |
✅ |
❌ |
✅ |
| Stream |
日志流、事件系统 |
✅ |
✅（基于 ID） |
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✅ 1.2 Redis 安装部署
💻 在本地安装 Redis
🧩 Windows 用户（推荐 WSL 或使用 Redis Windows 版本）
Redis 官方不维护 Windows 版本，可使用社区维护版本。
🍎 macOS 用户
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brew install redis
brew services start redis
redis-cli ping
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🐧 Linux 用户（Ubuntu 示例）
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| sudo apt update
sudo apt install redis-server
sudo nano /etc/redis/redis.conf
sudo systemctl start redis
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🐳 Docker 安装 Redis（企业推荐）
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| docker run -d --name redis \
-p 6379:6379 \
redis:latest
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📌 持久化挂载：
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| docker run -d --name redis \
-v /mydata/redis:/data \
-p 6379:6379 \
redis --appendonly yes
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🧰 客户端工具介绍
1️⃣ redis-cli 命令行客户端
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redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
SET name "Alice"
GET name
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2️⃣ RedisInsight（可视化客户端）
官网地址：https://redis.com/redis-enterprise/redis-insight/
- 支持图形化浏览、键值操作、慢查询分析、集群图可视化
- 推荐给初学者与企业运维
🐍 使用 Python 操作 Redis
安装 redis 第三方库
示例：Python 缓存用户信息
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| import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
r.set("user:1001:name", "Alice", ex=60)
name = r.get("user:1001:name")
print("用户名：", name)
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示例：模拟页面访问计数器
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| r.incr("page:home:views")
count = r.get("page:home:views")
print("首页访问量：", count)
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