查看 redis 常见数据类型操作命令 http://www.redis.cn/commands.html
一、Redis 键（Key）
常用命令：
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 10 10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
select <dbid> 命令切换数据库
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
（1）set <key><value>添加键值对
*NX：当数据库中key不存在时，可以将key-value添加数据库
*XX：当数据库中key存在时，可以将key-value添加数据库，与NX参数互斥
*EX：key的超时秒数
*PX：key的超时毫秒数，与EX互斥
（2）get <key>：查询对应键值
（3）append <key> <value>：将给定的<value> 追加到原值的末尾
（4）strlen <key>：获得值的长度
（5）setnx <key> <value>：只有在 key 不存在时，设置 key 的值
（6）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；
（7）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；
（8）incrby / decrby <key> <步长>：将 key 中储存的数字值增减。自定义步长；
（9）mset <key1> <value1> <key2> <value2> ..... ：同时设置一个或多个 key-value对；
（10）mget <key1> <key2> <key3> .....：同时获取一个或多个 value；
（11）msetnx <key1> <value1> <key2> <value2> .....：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，原子性，有一个失败则都失败；
（12）getrange <key> <起始位置> <结束位置>；获得值的范围，类似java中的substring，前包，后包；
（13）setrange <key> <起始位置> <value>：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)。
（14）setex <key> <过期时间> <value>：设置键值的同时，设置过期时间，单位秒。
（15）getset <key> <value>：以新换旧，设置了新值同时获得旧值。
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。
4、原子性
所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；
这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch （切换到另一个线程）。
（1）在单线程中， 能够在单条指令中完成的操作都可以认为是"原子操作"，因为中断只能发生于指令之间。
（2）在多线程中，不能被其它进程（线程）打断的操作就叫原子操作。
Redis单命令的原子性主要得益于Redis的单线程。
案例：java中的i++是否是原子操作？
不是原子操作！！！
i = 0，两个线程分别对 i 进行 ++100次，值是多少？
如果两个线程正常运行，各加100次，最终值是 200。
如果两个线程不正常切换运行，最后两次执行了赋值，就会导致结果等于 2。
所以，最终结果会在 2 ~ 200 之间。
分析：
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
lpush/rpush <key><value1><value2><value3> .... ：从左边/右边插入一个或多个值。
lpop/rpop <key>：从左边/右边吐出一个值。值在键在，值光键亡。
rpoplpush <key1> <key2>：从<key1>列表右边吐出一个值，插到<key2>列表左边。
lrange <key> <start> <stop>：按照索引下标获得元素(从左到右)
lrange mylist 0 -1 ：0左边第一个，-1右边第一个，（0-1表示获取所有）
lindex <key> <index>：按照索引下标获得元素(从左到右)
llen <key>：获得列表长度
linsert <key> before/after <value> <newvalue>：在<value>的前面/后面插入<newvalue>插入值
lrem <key> <n> <value>：从左边删除n个value(从左到右)
lset <key> <index> <value>：将列表key下标为index的值替换成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
sadd <key> <value1> <value2> ..... ：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； smembers <key>：取出该集合的所有值； sismember <key> <value>：判断集合<key>是否为含有该<value>值，有1，没有0； scard <key>：返回该集合的元素个数； srem <key> <value1> <value2> .... ：删除集合中的某个元素； spop <key>：随机从该集合中吐出一个值； srandmember <key> <n>：随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 ； smove <source><destination> value：把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合； sinter <key1><key2>：返回两个集合的交集元素；
sunion <key1> <key2>：返回两个集合的并集元素；
sdiff <key1> <key2>：返回两个集合的差集元素(key1中的，不包含key2中的)
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
主要有以下2种存储方式：
方式一：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。
方式二：用户ID数据冗余
方式三：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
hset <key> <field> <value>：给<key>集合中的 <field>键赋值<value>；
hget <key1> <field>：从<key1>集合<field>取出 value ；
hmset <key1> <field1> <value1> <field2> <value2>... ：批量设置hash的值；
hexists <key1> <field>：查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在；
hkeys <key>列出该hash集合的所有field；
hvals <key>列出该hash集合的所有value；
hincrby <key> <field> <increment>：为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1，-1即可减一；
hsetnx <key> <field> <value>：将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ，当且仅当域 field 不存在；
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
zadd <key> <score1> <value1> <score2> <value2>… 将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中； zrange <key><start> <stop> [WITHSCORES] 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； zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count] 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 )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。 zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count] 同上，改为从大到小排列。 zincrby <key><increment><value>：为元素的score加上增量； zrem <key> <value>：删除该集合下，指定值的元素；
zcount <key> <min> <max>：统计该集合，分数区间内的元素个数 ； zrank <key> <value>：返回该值在集合中的排名，从0开始；
案例：如何利用zset实现一个文章访问量的排行榜？
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（跳表）
（1）简介
有序集合在生活中比较常见，例如根据成绩对学生排名，根据得分对玩家排名等。对于有序集合的底层实现，可以用数组、平衡树、链表等。数组不便元素的插入、删除；平衡树或红黑树虽然效率高但结构复杂；链表查询需要遍历所有效率低。Redis采用的是跳跃表。跳跃表效率堪比红黑树，实现远比红黑树简单。
（2）实例
对比有序链表和跳跃表，从链表中查询出51
① 有序链表
要查找值为51的元素，需要从第一个元素开始依次查找、比较才能找到。共需要6次比较。
② 跳跃表
从第2层开始，1节点比51节点小，向后比较。
21节点比51节点小，继续向后比较，后面就是NULL了，所以从21节点向下到第1层
在第1层，41节点比51节点小，继续向后，61节点比51节点大，所以从41向下
在第0层，51节点为要查找的节点，节点被找到，共查找4次。
从此可以看出跳跃表比有序链表效率要高。