写在前面
本文是 Redis 学习笔记系列的第一篇，介绍 Redis 的核心概念、5 种基本数据类型及其应用场景，以及 .NET 客户端的使用。基于 Redis 7.x 版本。
一、Redis 是什么
1.1 定义
Redis（Remote Dictionary Server）是一个基于内存的键值存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。
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核心特征：
1. 基于内存 — 读写极快（10万+ QPS）
2. 单线程 — 无并发竞争问题（Redis 6.0+ 网络 I/O 多线程）
3. 持久化 — 支持RDB和AOF两种方式，数据不丢
4. 丰富数据类型 — String、Hash、List、Set、Sorted Set 等
5. 高可用 — 主从复制、哨兵、集群
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1.2 为什么 Redis 这么快
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1. 基于内存
内存读取速度是纳秒级，磁盘是毫秒级
差距 10万 倍
2. 单线程 + IO 多路复用
单线程避免了锁竞争和上下文切换
epoll/kqueue 实现高效网络 IO
命令排队串行执行，没有并发问题
3. 高效的数据结构
底层用 C 实现了 SDS、跳表、压缩列表等高效结构
4. Redis 6.0+ 的多线程
网络读写用多线程（IO 多路复用仍然是单线程）
命令执行仍然是单线程
只提升网络 IO 性能，不改变数据一致性模型
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1.3 典型应用场景
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缓存 — 最常见的用法，热点数据缓存
分布式锁 — setnx 实现互斥
计数器 — 文章阅读数、点赞数
排行榜 — Sorted Set 实现
会话存储 — 用户登录状态（Session）
限流 — 滑动窗口限流
地理位置 — 附近的人、店铺
发布订阅 — 消息通知
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二、安装
2.1 Docker 安装
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docker run -d \
--name redis \
-p 6379:6379 \
-v redis-data:/data \
redis:7.4 redis-server --appendonly yes
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--appendonly yes — 开启 AOF 持久化
连接：
redis-cli -h localhost -p 6379
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2.2 Windows 安装
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# 方式一：winget
winget install Redis.Redis
# 方式二：下载安装包
# https://github.com/tporadowski/redis/releases
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2.3 验证
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redis-cli ping
# 返回 PONG 表示连接成功
# 查看版本
redis-server --version
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三、数据类型详解
3.1 String（字符串）
最基础的类型，可以存储字符串、数字、JSON、二进制数据（最大 512MB）。
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# 基本操作
SET name "张三"
GET name # "张三"
# SET 选项
SET lock "1" EX 30 NX # EX 过期时间（秒），NX 不存在才设置（分布式锁）
SET user:1 '{"name":"张三","age":25}' # 存储 JSON
# 批量操作
MSET key1 "v1" key2 "v2" key3 "v3"
MGET key1 key2 key3
# 数值操作
SET counter 100
INCR counter # 101（原子自增）
INCRBY counter 10 # 111
DECR counter # 110
INCRBYFLOAT price 0.5 # 浮点数增减
# 过期时间
SET session:token "user_data" EX 1800 # 30 分钟后过期
EXPIRE name 60 # 设置已存在的 key 过期时间
TTL name # 查看剩余过期时间（-1 永不过期，-2 已过期）
# 其他
STRLEN name # 字符串长度
APPEND name "先生" # 追加
SETEX cache:key 300 "data" # 设置值 + 过期时间（原子操作）
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应用场景：
- 缓存（存 JSON）
- 计数器（INCR 原子操作）
- 分布式锁（SET NX EX）
- Session 存储
- 限流（INCR + EXPIRE）
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3.2 Hash（哈希）
键值对集合，类似 C# 的 Dictionary<string, string>。适合存储对象。
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# 基本操作
HSET user:1 name "张三" age 25 email "zhang@test.com"
HGET user:1 name # "张三"
HGET user:1 age # "25"
# 批量操作
HMSET user:2 name "李四" age 30 role "admin"
# 获取所有字段
HGETALL user:1
# name: "张三", age: "25", email: "zhang@test.com"
# 获取指定字段
HMGET user:1 name age
# 字段操作
HDEL user:1 email # 删除字段
HEXISTS user:1 name # 字段是否存在（1/0）
HLEN user:1 # 字段数量
# 数值操作
HINCRBY user:1 age 1 # age + 1
# 批量设置字段值（Redis 7.4+）
HSET user:3 name "王五" age 28 role "user"
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应用场景：
- 存储对象（用户信息、商品信息）
- 比用 String 存 JSON 更灵活（可以只读/写某个字段）
- 购物车（用户ID为key，商品ID为field，数量为value）
String 存对象 vs Hash 存对象：
String: SET user:1 '{"name":"张三","age":25}'
→ 修改 age 要读出来改完再写回去
Hash: HSET user:1 name "张三" age 25
→ HINCRBY user:1 age 1（直接修改某个字段）
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3.3 List（列表）
有序的字符串列表，按插入顺序排序，支持从两端操作。
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# 从左/右推入
LPUSH tasks "task3"
LPUSH tasks "task2"
LPUSH tasks "task1" # list: [task1, task2, task3]
RPUSH tasks "task4" # list: [task1, task2, task3, task4]
# 从左/右弹出
LPOP tasks # "task1"
RPOP tasks # "task4"
# 阻塞弹出（阻塞直到有数据或超时）
BLPOP queue:email 30 # 30 秒内等数据
# 查询
LRANGE tasks 0 -1 # 查看所有元素
LRANGE tasks 0 2 # 前3个元素
LLEN tasks # 列表长度
# 按索引操作
LINDEX tasks 0 # 第一个元素
LSET tasks 0 "updated" # 修改指定位置
# 裁剪（保留指定范围）
LTRIM tasks 0 99 # 只保留前100个
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应用场景：
- 消息队列（LPUSH + BRPOP）
- 最新列表（最新文章、最新动态，LTRIM 保留最新N条）
- 栈（LPUSH + LPOP）
- 队列（LPUSH + RPOP）
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3.4 Set（集合）
无序、不重复的字符串集合。
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# 基本操作
SADD tags "Java" "Python" "Go"
SADD tags "Rust"
# 查询
SMEMBERS tags # 所有成员
SCARD tags # 成员数量
SISMEMBER tags "Java" # 是否存在（1/0）
# 删除
SREM tags "Rust"
SPOP tags # 随机弹出一个
# 集合运算
SADD set-a "a" "b" "c" "d"
SADD set-b "c" "d" "e" "f"
SINTER set-a set-b # 交集：c, d
SUNION set-a set-b # 并集：a, b, c, d, e, f
SDIFF set-a set-b # 差集（a有b没有）：a, b
# 随机获取
SRANDMEMBER tags 2 # 随机取2个（不删除）
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应用场景：
- 标签系统（文章标签、用户标签）
- 去重（点赞用户列表、签到用户）
- 交集运算（共同好友、共同关注）
- 抽奖（SRANDMEMBER / SPOP 随机抽取）
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3.5 Sorted Set（有序集合）
每个成员关联一个分数（score），按分数排序。Redis 中最实用的数据结构之一。
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# 添加（score + member）
ZADD leaderboard 100 "张三" 95 "李四" 88 "王五" 92 "赵六"
# 按分数排名（升序，0开始）
ZRANGE leaderboard 0 -1 WITHSCORES
# 王五:88, 赵六:92, 李四:95, 张三:100
# 降序排名
ZREVRANGE leaderboard 0 -1 WITHSCORES
# 张三:100, 李四:95, 赵六:92, 王五:88
# 取 TOP N
ZREVRANGE leaderboard 0 2 WITHSCORES # 前三名
# 查询成员信息
ZSCORE leaderboard "张三" # 100（查分数）
ZRANK leaderboard "张三" # 排名（升序，从0开始）
ZREVRANK leaderboard "张三" # 排名（降序，从0开始）
# 增减分数
ZINCRBY leaderboard 5 "李四" # 李四分数 +5
# 按分数范围查询
ZRANGEBYSCORE leaderboard 90 100 WITHSCORES # 90-100 分的
# 按排名范围删除
ZREMRANGEBYRANK leaderboard 0 2 # 删除排名最低的3个
# 数量
ZCARD leaderboard # 总成员数
ZCOUNT leaderboard 90 100 # 分数在 90-100 之间的数量
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应用场景：
- 排行榜（积分榜、销量榜、热度榜）
- 延迟队列（score = 执行时间戳）
- 滑动窗口限流（score = 时间戳）
- 带权重的数据（按分数排序取 TOP N）
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四、其他数据类型
4.1 Bitmap（位图）
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SETBIT sign:202605 0 1 # 第1天签到
SETBIT sign:202605 4 1 # 第5天签到
GETBIT sign:202605 0 # 第1天是否签到
BITCOUNT sign:202605 # 本月签到次数
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4.2 HyperLogLog（基数统计）
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PFADD uv:20260501 "user1" "user2" "user3"
PFADD uv:20260501 "user2" "user4"
PFCOUNT uv:20260501 # 近似去重数量：4
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应用场景：UV 统计、去重计数（占用极小，12KB 可统计 2^64 个不同元素）
注意：结果有 0.81% 的误差
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4.3 Stream（流）
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# 添加消息
XADD orders * user_id 1 product "手机" amount 3999
# 返回消息 ID：1740000000000-0
# 读取消息
XREAD COUNT 10 BLOCK 5000 STREAMS orders $
# 从最新位置读取，阻塞等待5秒
# 消费者组
XGROUP CREATE orders order-group $ MKSTREAM
XREADGROUP GROUP order-group consumer1 COUNT 1 STREAMS orders >
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应用场景：消息队列（比 List 更强大，支持消费组、ACK、持久化）
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五、通用命令
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# 键操作
KEYS * # 查看所有 key（生产环境禁用，用 SCAN）
SCAN 0 MATCH user:* COUNT 100 # 安全遍历
EXISTS key1 # key 是否存在
DEL key1 key2 # 删除 key
UNLINK key1 # 异步删除（大 key 用这个）
TYPE key1 # 查看 key 类型
RENAME key1 key2 # 重命名
# 过期时间
EXPIRE key1 60 # 60秒后过期
PEXPIRE key1 60000 # 毫秒
TTL key1 # 剩余秒数
PERSIST key1 # 移除过期时间
# 数据库
SELECT 0 # 切换数据库（0-15，默认0）
DBSIZE # 当前数据库 key 数量
FLUSHDB # 清空当前数据库
FLUSHALL # 清空所有数据库
# 信息查看
INFO memory # 内存使用情况
INFO keyspace # 各数据库 key 统计
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六、.NET 客户端
6.1 安装
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dotnet add package StackExchange.Redis
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6.2 基本连接
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// 连接 Redis
var connection = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost:6379");
// 获取数据库（默认 db0）
var db = connection.GetDatabase();
// 也可以用连接字符串
var connection = ConnectionMultiplexer.Connect(
"localhost:6379,abortConnect=false,connectTimeout=5000,syncTimeout=5000");
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6.3 注册为服务
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// Program.cs
builder.Services.AddSingleton<IConnectionMultiplexer>(
ConnectionMultiplexer.Connect(builder.Configuration.GetConnectionString("Redis")));
// appsettings.json
{
"ConnectionStrings": {
"Redis": "localhost:6379,abortConnect=false"
}
}
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6.4 String 操作
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public class RedisCacheService
{
private readonly IDatabase _db;
public RedisCacheService(IConnectionMultiplexer redis)
{
_db = redis.GetDatabase();
}
// 设置值
public async Task SetAsync(string key, string value, TimeSpan? expiry = null)
{
await _db.StringSetAsync(key, value, expiry);
}
// 获取值
public async Task<string?> GetAsync(string key)
{
return await _db.StringGetAsync(key);
}
// 设置对象（序列化为 JSON）
public async Task SetObjectAsync<T>(string key, T obj, TimeSpan? expiry = null)
{
var json = JsonSerializer.Serialize(obj);
await _db.StringSetAsync(key, json, expiry);
}
// 获取对象
public async Task<T?> GetObjectAsync<T>(string key)
{
var value = await _db.StringGetAsync(key);
if (value.IsNull) return default;
return JsonSerializer.Deserialize<T>(value!);
}
// 删除
public async Task DeleteAsync(string key)
{
await _db.KeyDeleteAsync(key);
}
// 是否存在
public async Task<bool> ExistsAsync(string key)
{
return await _db.KeyExistsAsync(key);
}
// 设置过期时间
public async Task ExpireAsync(string key, TimeSpan expiry)
{
await _db.KeyExpireAsync(key, expiry);
}
}
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6.5 Hash 操作
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// 存储用户信息
public class UserRedisService
{
private readonly IDatabase _db;
public UserRedisService(IConnectionMultiplexer redis) => _db = redis.GetDatabase();
public async Task SetUserAsync(int userId, string name, int age, string email)
{
var key = $"user:{userId}";
await _db.HashSetAsync(key, new HashEntry[]
{
new("name", name),
new("age", age),
new("email", email)
});
await _db.KeyExpireAsync(key, TimeSpan.FromHours(24));
}
public async Task<Dictionary<string, string>> GetUserAsync(int userId)
{
var key = $"user:{userId}";
var entries = await _db.HashGetAllAsync(key);
return entries.ToDictionary(
e => e.Name.ToString(),
e => e.Value.ToString());
}
public async Task<string?> GetUserFieldAsync(int userId, string field)
{
return await _db.HashGetAsync($"user:{userId}", field);
}
public async Task IncrementUserAgeAsync(int userId)
{
await _db.HashIncrementAsync($"user:{userId}", "age");
}
}
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6.6 Sorted Set 操作
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public class LeaderboardService
{
private readonly IDatabase _db;
public LeaderboardService(IConnectionMultiplexer redis) => _db = redis.GetDatabase();
// 更新分数
public async Task UpdateScoreAsync(string userId, double score)
{
await _db.SortedSetAddAsync("leaderboard", userId, score);
}
// 增加分数
public async Task AddScoreAsync(string userId, double increment)
{
await _db.SortedSetIncrementAsync("leaderboard", userId, increment);
}
// 获取 TOP N（降序）
public async Task<List<LeaderboardEntry>> GetTopNAsync(int count)
{
var entries = await _db.SortedSetRangeByRankWithScoresAsync(
"leaderboard", 0, count - 1, Order.Descending);
return entries.Select((e, i) => new LeaderboardEntry
{
Rank = i + 1,
UserId = e.Element.ToString(),
Score = e.Score
}).ToList();
}
// 获取用户排名
public async Task<long> GetRankAsync(string userId)
{
return await _db.SortedSetRankAsync("leaderboard", userId, Order.Descending) + 1;
}
}
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七、Key 命名规范
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格式：业务:实体:标识
示例：
user:1 — 用户信息
user:1:profile — 用户详细资料
cache:product:100 — 商品缓存
session:token:abc123 — Session
lock:order:12345 — 分布式锁
leaderboard:daily:20260531 — 排行榜
queue:email — 邮件队列
原则：
- 用冒号分隔层级
- 简短有意义
- 避免特殊字符
- 统一前缀方便管理
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八、小结
本文学习了 Redis 的基础：
- Redis 是什么和为什么快
- 5 种核心数据类型（String、Hash、List、Set、Sorted Set）
- 其他类型（Bitmap、HyperLogLog、Stream）
- 通用命令
- .NET 客户端 StackExchange.Redis
- Key 命名规范
下一篇将学习缓存实战：缓存模式、过期策略和三大经典问题。