详解Redis终端操作与Redis-plus-plus接口使用教程

来源：互联网 2026-07-07 09:13:01

Redis简介：内存数据库的核心概念与经典应用场景我们先从几个核心概念说起。相比MySQL，Redis也可以当作数据库来用，而且快得多——因为它把所有数据都塞在内存里。但内存空间远小于硬盘，所以存储量有限，功能也比较“克制”，比如不支持多表查询这类操作。这就引出了经典的“二八原则”：20%的数据

Redis简介：内存数据库的核心概念与经典应用场景

我们先从几个核心概念说起。相比MySQL，Redis也可以当作数据库来用，而且快得多——因为它把所有数据都塞在内存里。但内存空间远小于硬盘，所以存储量有限，功能也比较“克制”，比如不支持多表查询这类操作。

长期稳定更新的攒劲资源： >>>点此立即查看<<<

这就引出了经典的“二八原则”：20%的数据扛起了80%的访问需求。典型的做法是Redis搭配MySQL，用Redis缓存热点数据，剩下的数据老老实实放在MySQL里，只在需要时去取。当然，这样做的代价是系统复杂度上去了，还得解决Redis和MySQL之间的数据同步问题。

说到Redis的初衷，它最初是想当消息队列用的（也就是分布式系统里的生产者-消费者模型）。另外，MySQL的主从分离和读写分离大家也熟悉：读请求远多于写请求，所以只有主库处理写操作，然后把变更同步给从库，从库只负责读。上层再搞个负载均衡，把读请求分散到各个从节点上。

Redis存放、获取键值的操作

1. 存放键值对

在Redis里，key始终是字符串类型，这点得记牢。存放键值对直接用set keyname keyvalue就好，Redis不区分大小写，也不严格要求引号——写不写都行。

更多玩法：set keyname value [ex seconds | px milliseconds] [nx|xx]。ex指定超时时间（秒），px是毫秒；nx表示键不存在才插入，xx表示键存在时才修改。

批量操作：mset keyname value [keyname value]，一次设置多组键值对。

还有几个快捷指令：setnx（不存在才设）、setex（设过期时间，秒）、psetex（设过期时间，毫秒）。

2. 获取键值对

取值用get keyname，批量取值用mget。

获取键值对时的匹配原则

匹配任意单个字符，比如ke能找出key。
* 匹配任意多个字符，用法和Linux文件通配符一样。
[abcdefg] 匹配中括号中的任一字符。
[^e] 排除字符e。
[a-c] 范围匹配。

不过，实际开发中几乎没人用*来扫全库的key——因为Redis是单线程的，这么做会导致线程卡在检索上，大量请求拿不到缓存数据，一股脑涌向数据库，数据库很容易被压垮。

3. 查看键值对是否存在

用exists keyname1 keyname2 ...一次检查多个key是否存在。为什么Redis支持一次带多个key？因为Redis是客户端-服务器架构，每次请求都要走网络，网络传输和协议封装解包很耗时，所以干脆一次多带几个，省掉多次往返的延迟。

4. 删除键值对

删除用del keyname1 keyname2。

5. 设置过期时间

expire keyname seconds – 秒为单位。
pexpire keyname microseconds – 毫秒为单位。

6. 查看存活时间

ttl keyname，返回剩余存活时间。没设过期时间返回-1，key不存在返回-2。

Redis怎样删除已经过期的key？

Redis采用两种策略结合：定期删除和惰性删除。定期删除会定时抽一小部分key检查，因为Redis是单线程，不能花太多时间在这里，否则会阻塞。惰性删除则是在访问某个key时，发现它过期了，顺手就删掉。它没有用定时器来处理过期——不过定时器方案本身也值得了解，比如优先级队列和时间轮。

优先级队列

把有过期时间的任务按过期时间建成小根堆，线程根据堆顶的过期时间休眠，到点再唤醒。如果中间有新任务进来，就唤醒线程重新计算。

时间轮

用一个环形队列，每个格子指向一个链表头，链表里的任务过期时间落在某个范围内。检测线程定期走一格，处理该格中到期的任务。环形和周期叠加，一个链表中可能有不同时间的任务。时间轮对时间粒度和队列长度设计要求比较高。

7. 查看类型

type keyname 能查看key对应value的数据类型。

Redis数据类型与实现方式

Redis对外承诺了多种数据类型，但内部实现可能偷偷换了马甲。

1. string

raw – 普通字符串存储。
int – 如果字符串是数字，直接按整数存。
embstr – 对短字符串做了优化，也能存小数，但整数比较时就会慢一点，因为得先转成数字再比。

2. hash

hashtable – Redis自己实现的哈希表。
ziplist – 压缩列表。当哈希表元素很少时，用ziplist遍历也快，而且内存更紧凑。元素多了效率就下来了。

3. list

老版本用linkedlist + ziplist，Redis 3.2以后改为quicklist，类似C++的deque。

4. set

hashtable – 哈希表。
intset – 整数集合，数据少且全是整数时使用。

5. zset

skiplist – 跳表，每个节点有多个指针域，能实现O(log N)的查询。
ziplist – 元素少或元素体积小时使用。

查看具体存储方式

用object encoding keyname 就能看到某个value实际采用了哪种底层结构。

Redis的单线程工作模型

客户端发请求是并发的，但Redis服务器处理核心逻辑是单线程的，所有请求串行执行，没有并发问题。所以如果一个操作阻塞太久，可能整个服务就挂了。反过来讲，Redis处理的业务都是短平快的，对并行需求很低，单线程完全够用。

为什么说Redis快，效率高？

首先，Redis快主要是和MySQL这类磁盘数据库比。内存操作比磁盘操作快好几个数量级，先天优势。其次，Redis功能精简，没有约束检查、多表联查这些复杂操作，省掉了大量额外开销。

string 类型

1. incr和incrby

incr – 给value加1，只有int类型才能用。
incrby – 加n，n可以是负数。key不存在就从0开始算。

2. decr和decrby

和incr系列相反，做减法。

3. incrbyfloat

支持小数加减，想减就传负数。

4. append

追加字符串，返回追加后的长度。注意：Redis不会对字符集做特殊处理，输入中文默认按原编码存储。可以在启动客户端时加--raw参数，让客户端试着把二进制数据转成可读的中文。

5. getrange

getrange keyname start end 取[start, end]区间的字节内容。因为按字节操作，中文可能被截成乱码（UTF-8或GBK一个汉字占多个字节）。end可以是负数，-1代表最后一个字符。如果start>end会取不到内容。

6. setrange

setrange key start value，从start位置开始覆盖为value，覆盖长度取决于value的长度。如果key不存在，会用空格填充到start位置。如果start超过了原内容长度，中间也用空格补齐。

7. strlen

返回字符串value的字节长度，中文按实际字节数算。

Redis中的hash类型

Redis的hash结构是field-value对，value只能是字符串。

1. hset、hget、hexists、hdel

hset keyname fieldname value – 设置哈希表中的字段。
hget keyname fieldname – 获取字段值。
hexists keyname fieldname – 判断字段是否存在。
hdel keyname fieldname – 删除字段。

2. hkeys、hvals

hkeys key获取所有field，hvals key获取所有value。慎用这两个命令，跟keys *一样可能阻塞Redis。

hlen、hsetnx、hincrby、hincrbyfloat

hlen keyname – 哈希表的大小。
hsetnx – 不存在则插入，存在则失败。
hincrby – 给某个value加n（数字类型）。
hincrbyfloat – 加小数。

使用哈希存储的场景

可以把哈希当作“对象”用，存储一个实体的多个属性，省去大量独立的key。更新某个字段时不用把整个数据读出来再写回去。另外，哈希有稀疏性——不需要的字段可以不存，而关系型数据库里即使没有值也得用NULL占位。

列表

列表类似顺序表，但底层用类似deque的容器，在头尾插入删除效率高。列表是有序的：元素相同但顺序不同就是两个不同的列表。

lpush lpop rpush rpop

分别对应push_front、pop_front、push_back、pop_back。

lrem lindex lrange

lrem key count value – 删除列表中前count个等于value的元素。
lrange key start stop – 返回[start, stop]区间的元素（显示结果时前面的数字是序号，不是下标）。
lindex key index – 获取指定下标的元素。

lpushx 和 rpushx

只有列表存在时才插入，带x表示exist。

lpop 和 rpop

lpop keyname [count] 从左端删除count个（低版本可能不支持count参数），rpop同理。搭配lpush/rpush可以当栈或队列用。

linsert

linsert keyname [before|after] pivot value，在pivot值的前或后插入value，pivot从左到右找第一个。

lrem

lrem keyname count element：count>0从左到右删count个；count=0删所有等于element的；count<0从右到左删|count|个。

ltrim 和 lset

ltrim keyname start stop – 只保留[start, stop]区间，其余丢弃。
lset keyname index element – 将index位置设为element，超出范围会报错。

blpop 和 brpop

阻塞等待。Redis的阻塞是特殊的，不会影响核心逻辑。不会考虑队列满的情况，只考虑队列为空时阻塞等待。blpop keyname timeout，timeout=0表示一直等。可以同时等多个队列，从左到右第一个有数据的返回。

list列表的应用场景

时间轴、消息轴：用lpush插新内容，lrange分页，ltrim保留部分。消息队列：lpush + brpop就能搭一个阻塞队列。

set集合

set和list不同：set无序，且元素不能重复。

sadd smember sismember scard

sadd key elements – 添加元素。
smembers key – 获取所有元素。
sismember key member – 判断member是否在集合中。
scard keyname – 获取元素个数。

spop srandmember

spop keyname – 随机弹出一个元素并删除。
srandmember keyname – 随机返回一个元素，但不删除。

srem smove

srem keyname element – 删除指定元素。
smove source destination element – 把source中的element移到destination中。如果destination已存在该元素，操作成功但不会重复。

sinter sinternstore 交集

sinter set1 set2 ... – 求交集。
sinterstore dest set1 set2 ... – 求交集并存入dest。

sunion sunionstore sdiff sdiffstore

并集和差集，用法与交集相同。

set的应用场景

用户画像：用标签（小字符串）打标签。好友推荐：set求交集很方便。UV统计：UV需要去重，set正合适（PV是Page View，统计访问次数；UV是User View，统计独立用户数）。

zset

zset也是有序的，但它的“有序”是真正的排序——基于score。每个member关联一个score，类似pair。

zadd

zadd key [nx|xx] [gt|lt] [ch] [incr] score member [score member ...]

默认返回新增元素个数；如果加了ch，返回被修改的元素个数。
gt/lt：当新score大于/小于原score时才更新。
nx/xx：只增/只改。
incr：像incrby一样操作score。

zrange

zrange key start end [withscore] – 展示元素。
zrevrange key start end [withscore] – 逆序展示。
zrangebyscore key start end [withscore] – 按score范围展示，start/end是score区间。

zcount

zcount key start end – 统计score区间内的member个数。用(表示开区间，比如(2 (5，支持-inf和inf。

zcard

zcard key – 统计member个数。

zpopmax

zset默认升序排列，zpopmax会删除score最大的member并返回。可加count一次取多个，时间复杂度O(log N * M)。

bzpopmax

bzpopmax key [key...] timeout – 阻塞式取最大member。可同时等多个key，任一有数据就返回。

zpopmin bzpopmin

和zpopmax/bzpopmax相反，操作最小值。

zrank zrevrank zscore

zrank key member – 查询member从前往后的排名（类似数组下标）。
zrevrank key member – 从后往前的排名（最后一个元素下标为0）。
zscore key member – 查分数，Redis用空间换时间，这个操作是O(1)。

zrem zremrangebyrank zremrangebyscore

zrem key member – 删除member，O(log N)。
zremrangebyrank key start end – 删除排名区间内的member。
zremrangebyscore key min max – 删除score区间内的member，支持(开区间。

zincrby

zincrby key increment member – 给member的score增加increment（可为负）。

zinterstore

zinterstore dest keynum key [key...] weights [weight...] [aggregate sum | min | max]

dest存交集结果，keynum指定参与求交的zset个数。
weights设置权重，与member的score相乘后按aggregate策略合并（sum/min/max）。
最坏时间复杂度O(N*K) + O(M*log M)，N为最小集合元素数，K为集合数，M为交集元素数。

zunionstore

用法类似zinterstore，求并集。时间复杂度O(N) + O(M*log M)，N是总元素数，M是并集元素数。

zset的应用场景

排行榜系统：微博热搜、游戏天梯、成绩排名。加权排行：维护多个zset，用zinterstore/zunionstore按权重合并。

其他类型

stream – 阻塞队列，让Redis当消息队列用。
geospatial – 存经纬度坐标，按半径或矩形区域查找。
hyperloglog – 估算集合元素个数，最多12KB空间，误差约0.8%，适合对精度要求不高的UV/PV统计。
bitmap – 优化过的set，省空间但只支持整数。
bitfield – 位域，类似C语言位段，可以对字节中的位做读写计算，目标是省空间。

渐进式遍历

传统keys *一次扫全库容易阻塞，渐进式遍历一次只查一小部分，避免卡住。scan cursor [MATCH match] [COUNT count] [TYPE type]。cursor不是下标，而是服务器返回的下次遍历的开始位置。输入0开始，返回0表示遍历结束。match支持通配符，count默认10。注意：scan不保留状态，中途可以停，但遍历过程中如果数据发生变化，结果可能不准确。

Redis数据库操作

Redis也有“数据库”的概念，不过比MySQL弱。默认有16个库，不能增删，默认操作在0号库。select index切换库（0-15）。dbsize看当前库key数。flushdb [async|sync]清空当前库（异步或同步），flushall清空所有库。

Redis自定义客户端编写

RESP协议

Redis客户端和服务器之间用RESP协议通信，基于TCP，一问一答。客户端用Bulk String数组发送命令，服务器根据命令返回不同格式。

协议格式

+OK\r\n

Simple String，以+开头

-ERR\r\n

Error，以-开头

:1000\r\n

整数，以:开头

$5\r\nhello\r\n

Bulk String，以$开头，可传二进制数据

*2\r\n$5\r\nhello\r\n$5\r\nworld\r\n

Array，以*开头

Redis-plus-plus

声明连接对象：

#include 
sw::redis::Redis redis("tcp://127.0.0.1:6379");

然后可以通过ping检查连通性。

String

set、get方法：

sw::redis::Redis redis("tcp://127.0.0.1:6379");
using namespace std::chrono_literals;
redis.set("key1", "val1", 0s, sw::redis::UpdateType::NO_EXIST);
auto ret = redis.get("key1");
if(ret) std::cout << ret.value() << std::endl;

set方法用sw::redis::StringView作为key和value，高效只读。返回值是sw::redis::OptionalString，可隐式转bool判断是否存在，有效时用value()取出。第三个参数是过期时间（std::chrono::milliseconds），第四是更新策略：EXIST对应setxx，NOT_EXIST对应setnx，ALWAYS就是普通set。

exists和del：

sw::redis::Redis redis("tcp://127.0.0.1:6379");
auto ret = redis.exists("key1");
ret = redis.del({"key1", "key2"});

keys：

sw::redis::Redis redis("tcp://127.0.0.1:6379");
vector ret; 
auto it = std::back_inserter(ret);
redis.keys("*", it);

expire和ttl：

sw::redis::Redis redis("tcp://127.0.0.1:6379");
using namespace std::chrono_literals;
bool ret = redis.expire("key", 10s);  
std::this_thread::sleep_for(5s);
long long len = redis.ttl("key");

type：

sw::redis::Redis redis("tcp://127.0.0.1:6379");
redis.set("key", "val");
std::string ret = redis.type("key");

mget/mset：

sw::redis::Redis redis("tcp://127.0.0.1:6379");
redis.mset({std::make_pair("key1", "val1"), std::make_pair("key2", "val2")});
std::vector keys;
redis.mset(keys.begin(), keys.end());
std::vector vals; 
auto bit = std::back_inserter(vals);
redis.mget({"key1", "key2"}, bit);
std::vector vals2 = {"key1", "key2"};
redis.mget(vals2.begin(), vals2.end(), bit);

getrange/setrange：

sw::redis::Redis redis("tcp://127.0.0.1:6379");
std::string ret = redis.getrange("key", 5, 10);
long long val = redis.setrange("key", 5, "ins_val");

incr/decr：

sw::redis::Redis redis("tcp://127.0.0.1:6379");
long long ret1 = redis.incr("key");
long long ret2 = redis.decr("key");

list

lpush/lrange/rpush/rpop/lpop：

sw::redis::Redis server("tcp://127.0.0.1:6379");
server.lpush("list1", "1");
server.lpush("list1", {"1", "2", "3"});
std::vector vals = "1", "2", "3";
server.lpush("list1", vals.begin(), vals.end());
std::vector rets;
auto bit = std::back_inserter(rets);
server.lrange("list1", bit);
auto ret1 = server.rpop("list1"); 
auto ret2 = server.lpop();

brpop/blpop：

sw::redis::Redis server("tcp://127.0.0.1:6379");
auto ret = server.blpop("list1", std::chrono::seconds(1));
if(ret){
    std::cout << ret.value().first << ret.value().second << std::endl;
}

llen：

sw::redis::Redis server("tcp://127.0.0.1:6379");
long long server.llen("list");

Set

sadd/smembers：

sw::redis::Redis server("tcp://127.0.0.1:6379");
server.sadd("set", "1");
set mems; 
auto in = std::inserter(mems, mems.end());
server.smembers("set", in);

sismember/spop/scard：

sw::redis::Redis server("tcp://127.0.0.1:6379");
bool exists = server.ismember("set", "1");
auto ret = spop("set"); 
if(ret) std::cout << ret.value() << std::endl;
long long num = scard("set");

Hash

hget/hset：

sw::redis::Redis server("tcp://127.0.0.1:6379");
long long ret = server.hset("hash1", "1", "zhangsan");
ret = server.hset("hash1", {std::make_pair("2", "lisi"), std::make_pair("3", "wangwu")});
auto val = server.hget("hash1", "1"); 
if(val) std::cout << val.value() << std::endl;

hexists/hdel/hlen：

sw::redis::Redis server("tcp://127.0.0.1:6379");
bool exists = server.hexists("hash1", "1");
long long ret = server.hdel("hash1", {"1", "2"});
ret = server.hlen("hash1");

hmset/hmget/hkeys/hvals：

std::vector keys;    
auto it = std::back_inserter(keys);
server.hkeys("hash1", it);
std::vector vals;
it = std::back_inserter(vals);
server.hvals("hash1", it);
server.hmget("hash1", {"3", "4", "5"}, it);

ZSet

zadd/zrange：

server.zadd("zset1", "zhangsan", 1);
server.zadd("zset1", {std::make_pair("lisi", 2), std::make_pair("wangwu", 3)});
std::vector> pairs = {
    std::make_pair("zhouliu", "4"),
    std::make_pair("tianqi", "5")
};
server.zadd("zset1", pairs.begin(), pairs.end());
std::vector withnoscore;
auto it = std::back_inserter(withnoscore);
std::vector> withscore;
auto it2 = std::back_inserter(withscore);
server.zrange("zset1", 0, -1, it2);

zcard/zscore/zrank/zrem：

long long ret = server.zcard("zset1");
auto score = server.zscore("zset1", "tianqi");
auto rank = server.zrank("zset1", "zhangsan");
server.zrem("zset1", "lisi");

侠游戏发布此文仅为了传递信息，不代表侠游戏网站认同其观点或证实其描述