目录
一、redis键（key）的常用操作
二、redis字符串（String）
1、简介
2、常用命令
3、数据结构
三、redis列表（List）
1、简介
2、常用命令
3、数据结构
四、redis集合（Set）
1、简介
2、常用命令
3、数据结构
五、redis哈希（Hash）
1、简介
2、常用命令
3、数据结构
六、redis有序集合Zset（sorted set）
1、简介
2、常用命令
3、数据结构
4、跳跃表
一、redis键（key）的常用操作
set key value #添加键值对
keys * #查看当前库所有key (匹配：keys *1)
exists key #判断某个key是否存在
type key #查看你的key是什么类型
del key #删除指定的key数据
unlink key #根据value选择非阻塞删除。仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。
expire key 20 #20秒钟：为给定的key设置过期时间
ttl key #查看还有多少秒过期，-1表示永不过期，-2表示已过期
dbsize #查看当前数据库的key的数量
flushdb #清空当前库
flushall #通杀全部库
二、redis字符串（String）
1、简介
String是Redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。String类型是二进制安全的。意味着Redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象。
String类型是Redis最基本的数据类型，一个Redis中字符串value最多可以是512M。
2、常用命令
set <key> <value> # 添加键值对
setnx <key> <value> # 只有key值不存在时，可以将key-value添加数据库
setex <key> <过期时间> <value> # 设置key值的同时，设置过期时间，单位秒
get <key> # 查询对应键值
append <key> <value> # 将给定的<value> 追加到原值的末尾
strlen <key> # 获得值的长度
incr <key> # 将key中储存的数字值增1。只能对数字值操作，如果为空，新增值为1
decr <key> # 将key中储存的数字值减1。只能对数字值操作，如果为空，新增值为-1
incrby/decrby <key> <步长> #将 key 中储存的数字值增减。自定义步长
# 同时设置一个或多个 key-value对
mset <key1> <value1> <key2> <value2> .....
# 同时获取一个或多个 value
mget <key1> <key2> <key3> .....
# 同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key 都不存在才能成功。
# 原子性，有一个失败则都失败
msetnx <key1> <value1> <key2> <value2> .....
# 获得起始位置和结束位置（包含）的值
getrange <key> <起始位置> <结束位置>
# 用<value>覆写<key>所储存的字符串值，从<起始位置>开始(索引从0开始)。
setrange <key> <起始位置> <value>
# 以新换旧，设置了新值同时获得旧值
getset <key><value>
3、数据结构
String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于Java的ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配。
如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。
三、redis列表（List）
1、简介
单键多值
Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。
2、常用命令
# 从左边/右边插入一个或多个值
lpush/rpush <key> <value1> <value2> <value3>....
# 从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡
lpop/rpop <key>
# 按照索引下标获得元素(从左到右)，0是遍第一个，-1是右边第一个；0 -1 表示获取所有
lrange <key> <start> <stop>
# 从<key1>列表右边吐出一个值，插到<key2>列表左边
rpoplpush <key1> <key2>
# 按照索引下标获得元素(从左到右)
lindex <key> <index>
# 获得列表长度
llen <key>
# 在<value>的前面插入<newvalue>插入值
linsert <key> before <value> <newvalue>
# 在<value>的后面插入<newvalue>插入值
linsert <key> after <value><newvalue>
# 从左边删除n个value(从左到右)
lrem <key> <n> <value>
3、数据结构
List的数据结构为快速链表quickList。
首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist，也即是压缩列表。
它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。当数据量比较多的时候才会改成quicklist。
因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据，结构上还需要两个额外的指针prev和next。
Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。
四、redis集合（Set）
1、简介
Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。
一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变
2、常用命令
# 将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中，已经存在的 member 元素将被忽略
sadd <key> <value1> <value2> .....
# 取出该集合的所有值
smembers <key>
# 判断集合<key>是否为含有该<value>值，有1，没有0
sismember <key> <value>
# 返回该集合的元素个数
scard <key>
# 随机从该集合中吐出一个值
spop <key>
# 删除集合中的某个元素
srem <key> <value1> <value2> ....
# 随机从该集合中取出n个值，不写默认1个。此操作不会从集合中删除
srandmember <key> <n>
# 把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
smove <source> <destination> value
# 返回两个集合的交集元素
sinter <key1> <key2>
# 返回两个集合的并集元素
sunion <key1> <key2>
# 返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的)
sdiff <key1> <key2>
3、数据结构
Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的。
Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap，只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样，它的内部也使用hash结构，所有的value都指向同一个内部值。
五、redis哈希（Hash）
1、简介
Redis hash 是一个键值对集合。
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。类似Java里面的Map<String,Object>。
用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储，主要有两种：
第一种：
缺点：每次修改用户的某个属性需要，先反序列化改好后再序列化回去。开销较大。
第二种：
缺点：用户ID数据冗余。
Hash方式：
通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题
2、常用命令
# 给<key>集合中的 <field>键赋值<value>
hset <key> <field> <value>
# 批量设置hash的值
hmset <key1> <field1> <value1> <field2> <value2>...
# 从<key>集合<field>中取出value
hget <key> <field>
# 查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在
hexists <key> <field>
# 列出该hash集合的所有field
hkeys <key>
# 列出该hash集合的所有value
hvals <key>
# 为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1
hincrby <key> <field> <increment>
# 将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在
hsetnx <key> <field> <value>
3、数据结构
Hash类型对应的数据结构是两种：ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。当field-value长度较短且个数较少时，使用ziplist，否则使用hashtable。
六、redis有序集合Zset（sorted set）
1、简介
Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了
因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。
访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。
2、常用命令
# 将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中
zadd <key> <score1> <value1> <score2> <value2>…
# 返回有序集 key 中下标在<start><stop>之间的元素。带WITHSCORES，可以让分数一起和值返回到结果集
zrange <key> <start> <stop> [WITHSCORES]
# 返回有序集 key 中所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的元素。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列
zrangebyscore key min max [withscores]
# 返回有序集 key 中所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的元素。有序集成员按 score 值递减(从大到小)次序排列
zrevrangebyscore key max min [withscores]
# 为元素的score加上增量
zincrby <key> <increment> <value>
# 删除该集合下，指定值的元素
zrem <key> <value>
# 统计该集合，分数区间内的元素个数
zcount <key> <min> <max>
# 返回该值在集合中的排名，从0开始
zrank <key> <value>
3、数据结构
SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于Java的数据结构Map<String, Double>，可以给每一个元素value赋予一个权重score，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重score进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过score的范围来获取元素的列表。
zset底层使用了两个数据结构
（1）hash，hash的作用就是关联元素value和权重score，保障元素value的唯一性，可以通过元素value找到相应的score值。
（2）跳跃表，跳跃表的目的在于给元素value排序，根据score的范围获取元素列表。
4、跳跃表
1、建立
跳跃表是一种有序的数据结构，其本质是一个带索引的有序链表。通过对链表做多级索引，可以实现链表的快速查找。我们先来看看常规跳表是什么样的。
如果所示，当我们对一个链表进行查找时，只能顺序遍历查找，时间复杂度O(n)。链表不像数组可以直接通过下标访问，那么要如何提高链表的查找效率呢？
没错，提高查找效率的最常用的方式就是建立索引。针对原始链表，每两个链表节点建立一个索引节点，索引节点通过指针指向下一个索引节点，并添加一个指向下一索引层节点的指针，这样就形成了一个一级索引。同样，再对一级索引层建立索引，形成二级索引。
当然，建立索引的规则并不是固定的，也可以是每3个，每4个，甚至是随机选定节点来创建索引。
2、查找
假如我们要查找5这个节点，我们先从二级索引查起，发现5处于1跟6中间，于是沿着1节点下移到一级索引，继续往后查找。然后发现5处于4跟6节点中间，沿着4节点下移到原始节点，往后查找，最后找到5这个节点。是不是非常像数组的二分查找呢。
3、时间复杂度
假定我们每k个节点建立一层索引，示例中k = 2 。那么在每层中最多遍历k个节点，即可进入下一层。
假定原始链表共有n个节点，一级索引节点数为Math.ceil(n/k)，即n除以k并向上取整，近似等于n/k；同理，二级索引近似等于一级索引除以k；可推出第h级索引的节点数为n / (k ^ h) 。在最高层索引一般为2个节点，所以有 n / (k ^ h) = 2，可求出h = log以k为底，n / 2的对数 = log(k, n) - log(k, 2)。加上原始链表这一层，可得总层数m = log(k, n) - log(k, 2) + 1 。去掉常数阶后m = log(k, n)。
知道每层遍历的节点数k，以及层数m后，就可以求得查找的时间复杂度O(n) = k * m = k * log(k, n)。因为k为常数阶，去掉后O(n) = log(n)。
从此可以看出跳跃表比有序链表效率要高
