Redis的核心数据结构包括String、List、Set、Hash、Sorted Set和Bitmap等，这些结构在数据库优化中应用广泛。比如在缓存用户session时，用String类型简单高效；在排行榜场景，用Sorted Set按分数排序实时更新数据。实战中，结合GEO位置服务，可以快速查询附近用户，实现外卖推荐或打车匹配。优化技巧：用管道批量操作减少网络往返，设置key过期时间避免内存爆炸。通过这些，数据库查询速度可提升10倍以上，是优化必读。

Redis String 类型详解

String 是 Redis 最简单的数据结构，实际上是字节数组，可以存储字符串、整数或序列化对象。最大容量 512MB，常用于缓存、计数器、分布式锁。实战场景：网站访问计数用 INCR 命令原子递增；session 存储用 SETEX 设置过期时间自动清理；分布式锁用 SETNX + EXPIRE 实现互斥。优化点：避免大 key，用 hash 分片存储大对象。

Redis List 队列应用

List 是一个双向链表，支持从两端推入弹出元素，完美实现队列和栈。常见场景：消息队列用 LPUSH + BRPOP 阻塞读取；最新新闻列表用 LPUSH + LTRIM 保持固定长度；任务队列处理异步任务。实战中，电商订单处理用 List 作为待处理队列，消费者多进程消费提高吞吐。注意：List 不适合随机访问，用时评估数据规模。

Redis Hash 对象存储

Hash 像一个 mini dict，field-value 存储，适合存对象属性。比 String 序列化更省空间。场景：用户信息存储，HSET user:100 name 张三 age 25；购物车 HSET cart:100 goods:1 2。优化数据库：热点数据全放 Redis，减少 MySQL 压力。HINCRBY 原子更新库存计数器，防止超卖。

Redis Set 去重集合

Set 是无序不重复集合，支持交并差运算。标签系统用 SADD 添加，SINTER 求共同标签推荐；抽奖去重用 SISMEMBER 检查中奖。实战：实时统计访问 IP 用 SADD，SINTER 找共同访客。比 List 高效，避免重复元素浪费空间。

Redis Sorted Set 排行榜

Sorted Set 带分数的集合，按分数自动排序。游戏排行 ZADD score 100 player1，ZRANGE 0 9 获取前10。电商热销榜 ZINCRBY 销量+1。支持范围查询 ZRANGEBYSCORE，高效分页。优化：用多 ZSet 分段存储海量数据。

Redis GEO 地理位置

GEO 基于 Sorted Set 存储经纬度，用 GEOADD 添加位置，GEORADIUS 查询半径内点，实现 LBS 服务。外卖 APP GEORADIUS china 116.3 39.9 5000 km 返回5km内商家。距离计算精确，结合 ZRANGE 排序最近优先。实战提升用户体验，数据库优化神器。

Redis 缓存策略实战

缓存穿透：用布隆过滤器预判不存在 key；缓存击穿：加互斥锁单线程加载；雪崩：随机过期时间+热点降级。写策略：Cache Aside 先更新缓存再数据库；读策略：先查缓存 miss 回源。结合 Lua 脚本原子执行多命令，确保一致性。实际项目中，QPS 从 1000 升到 50000。

FAQ
Q: Redis 适合存哪些数据？
A: 小型结构化数据如 session、配置、排行，热点读多写少场景。
Q: 如何避免 Redis 内存不足？
A: 设置 maxmemory 和淘汰策略如 allkeys-lru，监控 bigkey。
Q: Redis 和 MySQL 如何协作？
A: 读热点数据放 Redis，双写一致用 Canal 同步或延迟双删。
Q: GEO 如何提高查询效率？
A: 预计算附近点，用 pipeline 批量查询，结合 Sorted Set 排序。
Q: 分布式锁怎么实现？
A: 用 SET key value NX PX 30000，解锁用 Lua 脚本判断 value 匹配。