目录

前言

redis 数据存储格式

一、string 类型

1、基本介绍

2、string 类型数据的基本操作 

3、string 类型数据的扩展操作  

业务场景1

string 作为数值操作 

业务场景2

4、string 类型数据操作的注意事项 

业务场景3

二、hash 类型

1、基本介绍

2、hash 类型数据的基本操作

3、hash 类型数据扩展操作 

4、hash 类型数据操作的注意事项 

5、hash 类型应用场景 

业务场景1

业务场景2

业务场景3

三、list 类型

1、基本介绍

2、list 类型数据基本操作 

3、list 类型数据扩展操作 

4、list 类型应用场景 

业务场景1

5、list 类型数据操作注意事项

业务场景2

四、set 类型

1、基本介绍

2、set 类型数据的基本操作  

3、set 类型数据的扩展操作  

业务场景1

业务场景2

业务场景3

业务场景4

业务场景5

五、sorted_set 类型

1、基本介绍

2、sorted_set 类型数据的基本操作 

3、sorted_set 类型数据的扩展操作  

业务场景1

4、sorted_set 类型数据操作的注意事项 

业务场景2

业务场景3

六、数据类型实践案例

1、案例一

2、案例二

七、解决方案列表

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前言

redis 数据存储格式

1. redis 自身是一个 Map，其中所有的数据都是采用 key : value 的形式存储
2. 数据类型指的是存储的数据的类型，也就是 value 部分的类型，key 部分永远都是字符串

一、string 类型

1、基本介绍

1. 存储的数据：单个数据，最简单的数据存储类型，也是最常用的数据存储类型
2. 存储数据的格式：一个存储空间保存一个数据
3. 存储内容：通常使用字符串，如果字符串以整数的形式展示，可以作为数字操作使用

2、string 类型数据的基本操作 

3、string 类型数据的扩展操作  

业务场景1

解决方案

string 作为数值操作 

1. string在redis内部存储默认就是一个字符串，当遇到增减类操作incr，decr时会转成数值型进行计算。 
2. redis所有的操作都是原子性的，采用单线程处理所有业务，命令是一个一个执行的，因此无需考虑并发带来的数据影响。 
3. 注意：按数值进行操作的数据，如果原始数据不能转成数值，或超越了redis 数值上限范围，将报错。 9223372036854775807（java中long型数据最大值，Long.MAX_VALUE） 

Tips 1： 

• redis用于控制数据库表主键id，为数据库表主键提供生成策略，保障数据库表的主键唯一性 
• 此方案适用于所有数据库，且支持数据库集群 

业务场景2

解决方案

Tips 2： 
redis 控制数据的生命周期，通过数据是否失效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作。

4、string 类型数据操作的注意事项 

业务场景3

解决方案

key 的设置约定

二、hash 类型

存储的困惑

对象类数据的存储如果具有较频繁的更新需求操作会显得笨重 

1、基本介绍

• 新的存储需求：对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息 
• 需要的存储结构：一个存储空间保存多个键值对数据 
• hash类型：底层使用哈希表结构实现数据存储 

hash存储结构优化 

• 如果field数量较少，存储结构优化为类数组结构 
• 如果field数量较多，存储结构使用HashMap结构 

2、hash 类型数据的基本操作

3、hash 类型数据扩展操作 

4、hash 类型数据操作的注意事项 

• hash类型下的value只能存储字符串，不允许存储其他数据类型，不存在嵌套现象。如果数据未获取到，对应的值为（nil） 
• 每个 hash 可以存储 232 - 1 个键值对 
• hash类型十分贴近对象的数据存储形式，并且可以灵活添加删除对象属性。但hash设计初衷不是为了存储大量对象而设计的，切记不可滥用，更不可以将hash作为对象列表使用 
• hgetall 操作可以获取全部属性，如果内部field过多，遍历整体数据效率就很会低，有可能成为数据访问瓶颈 

5、hash 类型应用场景 

业务场景1

电商网站购物车设计与实现

业务分析 

 

• 仅分析购物车的redis存储模型。 添加、浏览、更改数量、删除、清空 
• 购物车于数据库间持久化同步 
• 购物车于订单间关系。提交购物车：读取数据生成订单 ；商家临时价格调整：隶属于订单级别 。
• 未登录用户购物车信息存储 。cookie存储 。

解决方案

• 以客户id作为key，每位客户创建一个hash存储结构存储对应的购物车信息 
• 将商品编号作为field，购买数量作为value进行存储 
• 添加商品：追加全新的field与value 
• 浏览：遍历hash 
• 更改数量：自增/自减，设置value值 
• 删除商品：删除field 
• 清空：删除key 
• 此处仅讨论购物车中的模型设计 
• 购物车与数据库间持久化同步、购物车与订单间关系、未登录用户购物车信息存储不进行讨论 

业务场景2

解决方案

• 以商家id作为key 
• 将参与抢购的商品id作为field 
• 将参与抢购的商品数量作为对应的value 
• 抢购时使用降值的方式控制产品数量 
• 实际业务中还有超卖等实际问题，这里不做讨论 

Tips 5： 
redis 应用于抢购，限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计 

业务场景3

string存储对象（json）与hash存储对象 

三、list 类型

1、基本介绍

• 数据存储需求：存储多个数据，并对数据进入存储空间的顺序进行区分 
• 需要的存储结构：一个存储空间保存多个数据，且通过数据可以体现进入顺序 
• list类型：保存多个数据，底层使用双向链表存储结构实现

2、list 类型数据基本操作 

3、list 类型数据扩展操作 

4、list 类型应用场景 

业务场景1

微信朋友圈点赞，要求按照点赞顺序显示点赞好友信息，如果取消点赞，移除对应好友信息 

解决方案

Tips 6： 
redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制 

5、list 类型数据操作注意事项

• list中保存的数据都是string类型的，数据总容量是有限的，最多232 - 1 个元素 (4294967295)。 
• list具有索引的概念，但是操作数据时通常以队列的形式进行入队出队操作，或以栈的形式进行入栈出栈操作 
• 获取全部数据操作结束索引设置为-1 
• list可以对数据进行分页操作，通常第一页的信息来自于list，第2页及更多的信息通过数据库的形式加载 

业务场景2

twitter、新浪微博、腾讯微博中个人用户的关注列表需要按照用户的关注顺序进行展示，粉丝列表需要将最
近关注的粉丝列在前面 

新闻、资讯类网站如何将最新的新闻或资讯按照发生的时间顺序展示？ 

解决方案

• 依赖list的数据具有顺序的特征对信息进行管理 
• 使用队列模型解决多路信息汇总合并的问题 
• 使用栈模型解决最新消息的问题 

Tips 7： 
redis 应用于最新消息展示 

四、set 类型

1、基本介绍

• 新的存储需求：存储大量的数据，在查询方面提供更高的效率 
• 需要的存储结构：能够保存大量的数据，高效的内部存储机制，便于查询 
• set类型：与hash存储结构完全相同，仅存储键，不存储值（nil），并且值是不允许重复的 

2、set 类型数据的基本操作  

3、set 类型数据的扩展操作  

业务场景1

每位用户首次使用今日头条时会设置3项爱好的内容，但是后期为了增加用户的活跃度、兴趣点，必须让用户
对其他信息类别逐渐产生兴趣，增加客户留存度，如何实现？ 

业务分析

• 系统分析出各个分类的最新或最热点信息条目并组织成set集合 
• 随机挑选其中部分信息 
• 配合用户关注信息分类中的热点信息组织成展示的全信息集合 

解决方案

业务场景2

脉脉为了促进用户间的交流，保障业务成单率的提升，需要让每位用户拥有大量的好友，事实上职场新人不
具有更多的职场好友，如何快速为用户积累更多的好友？ 

新浪微博为了增加用户热度，提高用户留存性，需要微博用户在关注更多的人，以此获得更多的信息或热门
话题，如何提高用户关注他人的总量？ 

QQ新用户入网年龄越来越低，这些用户的朋友圈交际圈非常小，往往集中在一所学校甚至一个班级中，如何
帮助用户快速积累好友用户带来更多的活跃度？ 

微信公众号是微信信息流通的渠道之一，增加用户关注的公众号成为提高用户活跃度的一种方式，如何帮助
用户积累更多关注的公众号？ 

美团外卖为了提升成单量，必须帮助用户挖掘美食需求，如何推荐给用户最适合自己的美食？ 

解决方案

Tips 9： 

• redis 应用于同类信息的关联搜索，二度关联搜索，深度关联搜索 
• 显示共同关注（一度） 
• 显示共同好友（一度） 
• 由用户A出发，获取到好友用户B的好友信息列表（一度） 
• 由用户A出发，获取到好友用户B的购物清单列表（二度） 
• 由用户A出发，获取到好友用户B的游戏充值列表（二度） 
• set 类型不允许数据重复，如果添加的数据在 set 中已经存在，将只保留一份 
• set 虽然与hash的存储结构相同，但是无法启用hash中存储值的空间 

业务场景3

集团公司共具有12000名员工，内部OA系统中具有700多个角色，3000多个业务操作，23000多种数据，每
位员工具有一个或多个角色，如何快速进行业务操作的权限校验？

业务场景4

公司对旗下新的网站做推广，统计网站的PV（访问量）,UV（独立访客）,IP（独立IP）。 
PV：网站被访问次数，可通过刷新页面提高访问量 
UV：网站被不同用户访问的次数，可通过cookie统计访问量，相同用户切换IP地址，UV不变 
IP：网站被不同IP地址访问的总次数，可通过IP地址统计访问量，相同IP不同用户访问，IP不变 

解决方案

• 利用set集合的数据去重特征，记录各种访问数据 
• 建立string类型数据，利用incr统计日访问量（PV） 
• 建立set模型，记录不同cookie数量（UV） 
• 建立set模型，记录不同IP数量（IP）

Tips 11： 
redis 应用于同类型数据的快速去重 

业务场景5

黑名单 
资讯类信息类网站追求高访问量，但是由于其信息的价值，往往容易被不法分子利用，通过爬虫技术，
快速获取信息，个别特种行业网站信息通过爬虫获取分析后，可以转换成商业机密进行出售。例如第三方火
车票、机票、酒店刷票代购软件，电商刷评论、刷好评。 
同时爬虫带来的伪流量也会给经营者带来错觉，产生错误的决策，有效避免网站被爬虫反复爬取成为每
个网站都要考虑的基本问题。在基于技术层面区分出爬虫用户后，需要将此类用户进行有效的屏蔽，这就是
黑名单的典型应用。 
ps:不是说爬虫一定做摧毁性的工作，有些小型网站需要爬虫为其带来一些流量。 

白名单 
对于安全性更高的应用访问，仅仅靠黑名单是不能解决安全问题的，此时需要设定可访问的用户群体，
依赖白名单做更为苛刻的访问验证。 

解决方案

• 基于经营战略设定问题用户发现、鉴别规则 
• 周期性更新满足规则的用户黑名单，加入set集合 
• 用户行为信息达到后与黑名单进行比对，确认行为去向 
• 黑名单过滤IP地址：应用于开放游客访问权限的信息源 
• 黑名单过滤设备信息：应用于限定访问设备的信息源 
• 黑名单过滤用户：应用于基于访问权限的信息源 

Tips 12： 
redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制 

五、sorted_set 类型

1、基本介绍

• 新的存储需求：数据排序有利于数据的有效展示，需要提供一种可以根据自身特征进行排序的方式 
• 需要的存储结构：新的存储模型，可以保存可排序的数据 
• sorted_set类型：在set的存储结构基础上添加可排序字段 

2、sorted_set 类型数据的基本操作 

3、sorted_set 类型数据的扩展操作  

业务场景1

票选广东十大杰出青年，各类综艺选秀海选投票 
各类资源网站TOP10（电影，歌曲，文档，电商，游戏等） 
聊天室活跃度统计 
游戏好友亲密度 

业务分析

解决方案

4、sorted_set 类型数据操作的注意事项 

• score保存的数据存储空间是64位，如果是整数范围是-9007199254740992~9007199254740992 
• score保存的数据也可以是一个双精度的double值，基于双精度浮点数的特征，可能会丢失精度，使用时候要慎重 
• sorted_set 底层存储还是基于set结构的，因此数据不能重复，如果重复添加相同的数据，score值将被反复覆盖，保留最后一次修改的结果 

业务场景2

基础服务+增值服务类网站会设定各位会员的试用，让用户充分体验会员优势。例如观影试用VIP、游戏
VIP体验、云盘下载体验VIP、数据查看体验VIP。当VIP体验到期后，如果有效管理此类信息。即便对于正式
VIP用户也存在对应的管理方式。 
网站会定期开启投票、讨论，限时进行，逾期作废。如何有效管理此类过期信息。 

解决方案

业务场景3

任务/消息权重设定应用 
当任务或者消息待处理，形成了任务队列或消息队列时，对于高优先级的任务要保障对其优先处理，如
何实现任务权重管理。 

解决方案

六、数据类型实践案例

1、案例一

业务场景

人工智能领域的语义识别与自动对话将是未来服务业机器人应答呼叫体系中的重要技术，百度自研用户评价
语义识别服务，免费开放给企业试用，同时训练百度自己的模型。现对试用用户的使用行为进行限速，限制
每个用户每分钟最多发起10次调用 

解决方案

解决方案改良

2、案例二

业务场景

使用微信的过程中，当微信接收消息后，会默认将最近接收的消息置顶，当多个好友及关注的订阅号同时发
送消息时，该排序会不停的进行交替。同时还可以将重要的会话设置为置顶。一旦用户离线后，再次打开微
信时，消息该按照什么样的顺序显示？ 

业务分析

解决方案

• 依赖list的数据具有顺序的特征对消息进行管理，将list结构作为栈使用 
• 对置顶与普通会话分别创建独立的list分别管理 
• 当某个list中接收到用户消息后，将消息发送方的id从list的一侧加入list（此处设定左侧） 
• 多个相同id发出的消息反复入栈会出现问题，在入栈之前无论是否具有当前id对应的消息，先删除对应id 
• 推送消息时先推送置顶会话list，再推送普通会话list，推送完成的list清除所有数据 
• 消息的数量，也就是微信用户对话数量采用计数器的思想另行记录，伴随list操作同步更新 

Tips 17： 
redis 应用于基于时间顺序的数据操作，而不关注具体时间 

七、解决方案列表

• Tips 1：redis用于控制数据库表主键id，为数据库表主键提供生成策略，保障数据库表的主键唯一性 
• Tips 2：redis 控制数据的生命周期，通过数据是否失效控制业务行为，适用于所有具有时效性限定控制的操作 
• Tips 3：redis应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速 
• Tips 4：redis 应用于购物车数据存储设计 
• Tips 5：redis 应用于抢购，限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计 
• Tips 6：redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制 
• Tips 7：redis 应用于最新消息展示 
• Tips 8：redis 应用于随机推荐类信息检索，例如热点歌单推荐，热点新闻推荐，热卖旅游线路，应用APP推荐，大V推荐等 
• Tips 9：redis 应用于同类信息的关联搜索，二度关联搜索，深度关联搜索 
• Tips 10：redis 应用于同类型不重复数据的合并、取交集操作 
• Tips 11：redis 应用于同类型数据的快速去重 
• Tips 12：redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制 
• Tips 13：redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名 
• Tips 14：redis 应用于定时任务执行顺序管理或任务过期管理 
• Tips 15：redis 应用于及时任务/消息队列执行管理 
• Tips 16：redis 应用于按次结算的服务控制 
• Tips 17：redis 应用于基于时间顺序的数据操作，而不关注具体时间