Redis 基础
Redis 是一个内存键值存储数据库。与传统关系型数据库不同，它所有数据都在内存中，因此读写速度极快（微秒级）。它不是用来替代 MySQL 的——而是作为缓存、会话存储、消息队列和实时计数器，与持久化的关系型数据库协同工作。
Redis 的核心价值：快。快到你可以用它做频率限制、排行榜、分布式锁，而不用担心性能瓶颈。
环境搭建
bash
# macOS
brew install redis
brew services start redis
# 验证
redis-cli ping # 返回 PONG 表示运行正常- 默认端口：6379
- 命令行：
redis-cli - GUI 工具：RedisInsight（官方免费，推荐）
为什么 Redis 这么快？
| 原因 | 说明 |
|---|---|
| 纯内存操作 | 数据存在 RAM 中，无磁盘 I/O |
| 单线程模型 | 无锁竞争、无上下文切换开销（6.0+ 网络 I/O 多线程，命令执行仍单线程） |
| IO 多路复用 | 一个线程处理大量并发连接 |
| 简单数据结构 | 高度优化的数据结构实现 |
五大数据类型
String（字符串）——最基础
bash
SET user:1:name "张三"
GET user:1:name # "张三"
SET counter 0
INCR counter # 1（原子递增，并发安全）
INCRBY counter 10 # 11
SETEX session:token 3600 "user_1" # 带过期时间（秒）
TTL session:token # 查看剩余时间String 可以存字符串、整数、浮点数，也可以存序列化的 JSON（不要存太大的值，Redis 单个 key 建议不超过 10KB）。
Hash（哈希）——存对象
bash
HSET user:1 name "张三" email "zhangsan@example.com" age 25
HGET user:1 name # "张三"
HGETALL user:1 # 所有字段
HINCRBY user:1 age 1 # 原子递增Hash 适合存储对象属性。与
JSON.stringify存 String 的区别：Hash 可以单独读写某个字段，不用整体序列化。
List（列表）——队列/栈
bash
LPUSH tasks "任务1" "任务2" # 左侧插入
RPUSH tasks "任务3" # 右侧插入
LPOP tasks # 左侧弹出（队列：FIFO）
RPOP tasks # 右侧弹出（栈：LIFO）
LRANGE tasks 0 -1 # 查看全部List 底层是双向链表，在头尾插入弹出都是 O(1)。适合做消息队列、最新消息列表。
Set（集合）——去重、交并差
bash
SADD tags:1 "redis" "database" "cache"
SADD tags:2 "redis" "python"
SISMEMBER tags:1 "redis" # 是否存在
SINTER tags:1 tags:2 # 交集：["redis"]
SUNION tags:1 tags:2 # 并集
SDIFF tags:1 tags:2 # 差集：tags:1 有但 tags:2 没有适合：标签、共同好友、去重计数。
Sorted Set（有序集合）——排行榜
bash
ZADD leaderboard 100 "张三" 85 "李四" 92 "王五"
ZRANGE leaderboard 0 -1 REV WITHSCORES # 按分数降序
ZRANK leaderboard "张三" # 排名（升序索引）
ZINCRBY leaderboard 10 "张三" # 加分Sorted Set 是 Redis 最强大的数据结构之一——既能按分数排序，又能快速查排名。适合：排行榜、延迟队列、带权重的标签。
通用操作
bash
KEYS user:* # 查找匹配的 key（生产环境禁用，用 SCAN）
SCAN 0 MATCH user:* # 安全遍历 key
EXISTS user:1:name # 是否存在
DEL user:1:name # 删除
TYPE user:1 # 查看类型
EXPIRE key 3600 # 设置过期时间（秒）
PERSIST key # 取消过期批量操作（Pipeline）
bash
# 在 redis-cli 中
redis-cli --pipe < commands.txt用代码演示更直观：
js
import { createClient } from 'redis';
const client = await createClient().connect();
// Pipeline：一次网络往返执行多条命令
const pipeline = client.multi();
for (let i = 1; i <= 1000; i++) {
pipeline.set(`user:${i}:name`, `user_${i}`);
}
await pipeline.exec(); // 批量执行，比逐条执行快 10~50 倍
await client.quit();缓存实战
缓存模式：旁路缓存
┌─────────┐
请求 ──→ │ 应用层 │
└────┬────┘
│ 1. 先查 Redis
┌────▼────┐ 命中 → 直接返回
│ Redis │
└────┬────┘ 未命中
│ 2. 查 MySQL
┌────▼────┐
│ MySQL │
└────┬────┘
│ 3. 写回 Redis（设置过期时间）
┌────▼────┐
│ Redis │
└─────────┘js
async function getUser(id) {
// 1. 查缓存
const cached = await redis.get(`user:${id}`);
if (cached) return JSON.parse(cached);
// 2. 缓存未命中，查数据库
const user = await db.query('SELECT * FROM users WHERE id = ?', [id]);
if (!user) return null;
// 3. 写入缓存（过期时间随机化，防止缓存雪崩）
const ttl = 3600 + Math.floor(Math.random() * 600); // 3600~4200 秒
await redis.setEx(`user:${id}`, ttl, JSON.stringify(user));
return user;
}缓存常见问题速查
| 问题 | 原因 | 方案 |
|---|---|---|
| 缓存穿透 | 查询不存在的数据，每次穿透到 DB | 缓存空值（null，短 TTL）、布隆过滤器 |
| 缓存击穿 | 热点 key 过期，大量请求打到 DB | 互斥锁/分布式锁只让一个请求去查 DB |
| 缓存雪崩 | 大量 key 同时过期，DB 瞬间被打爆 | TTL 加随机值、多级缓存、限流 |
学习小结
- [x] 理解了 Redis 的定位：内存缓存 + 数据结构服务器
- [x] 掌握了五大基本类型：String / Hash / List / Set / Sorted Set
- [x] 熟悉了 Pipeline 批量操作的性能优势
- [x] 理解了旁路缓存模式和缓存穿透/击穿/雪崩的应对方案
- [x] 能使用 RedisInsight 可视化浏览和管理数据