Redis Set和Zset使用详解

来源：互联网 2026-07-10 08:42:07

Set 集合集合类型同样是用来存储多个字符串元素的数据结构，但与列表类型不同——集合中的元素是无序的，且不允许重复。可以将其想象成一个装满各种颜色球的无序袋子，每种颜色在袋子中只能出现一个球。一个集合最多可以存储 2^32-1 个元素，这一容量在绝大多数日常应用中已经足够使用。 Redis 的

Set 集合

集合类型同样是用来存储多个字符串元素的数据结构，但与列表类型不同——集合中的元素是无序的，且不允许重复。可以将其想象成一个装满各种颜色球的无序袋子，每种颜色在袋子中只能出现一个球。

一个集合最多可以存储 2^32-1 个元素，这一容量在绝大多数日常应用中已经足够使用。

长期稳定更新的攒劲资源： >>>点此立即查看<<<

Redis 的 Set 不仅支持常规的增删改查操作，还提供了多个集合之间的交集、并集、差集运算。合理利用这一特性，可以在实际开发中解决许多棘手问题。

基础命令

SADD

向集合中添加一个或多个元素。如果添加的元素已经存在，集合会自动忽略该元素。

语法：

SADD key member [member ...]

返回值：本次实际成功添加的元素个数。

示例：

SMEMBERS

查看集合中所有元素。由于集合是无序的，返回的元素顺序不固定。

语法：

SMEMBERS key

返回值：所有元素的列表。

示例：

SISMEMBER

判断一个元素是否存在于集合中。

语法：

SISMEMBER key member

返回值：1 表示存在，0 表示不存在（或 key 本身不存在）。

示例：

SCARD

获取集合的大小，即集合中元素的个数。

语法：

SCARD key

返回值：集合内的元素个数。

示例：

SPOP

从集合中随机删除并返回一个或多个元素。由于集合无序，删除哪个元素是随机的。

语法：

SPOP key [count]

count 指定要删除的个数，不写默认删除 1 个。

返回值：被随机取出的元素。

示例：

SRANDMEMBER

与 SPOP 类似，但只随机查询元素，不进行删除。

语法：

srandmember key [count]

示例：

SMOVE

将一个元素从一个集合移动到另一个集合。

语法：

SMOVE source destination member

返回值：1 表示成功，0 表示失败（例如源集合中不存在该元素）。

示例：

SREM

从集合中删除指定的一个或多个元素。

语法：

SREM key member [member ...]

返回值：本次操作实际删除的元素个数。

示例：

集合间操作

真正让 Set 脱颖而出的，是它支持的三种基本集合运算：交集（inter）、并集（union）和差集（diff）。概念上并不复杂：

SINTER

获取多个集合的交集（即同时存在于这些集合中的元素）。

语法：

SINTER key [key ...]

返回值：交集元素列表。

示例：

SINTERSTORE

计算交集，并将结果保存到一个新的集合中。

语法：

SINTERSTORE destination key [key ...]

返回值：结果集合的元素个数。

示例：

SUNION

获取多个集合的并集（即出现在任意一个集合中的元素）。

语法：

SUNION key [key ...]

返回值：并集元素列表。

示例：

SUNIONSTORE

计算并集，并将结果保存到一个新的集合中。

语法：

SUNIONSTORE destination key [key ...]

返回值：结果集合的元素个数。

示例：

SDIFF

获取多个集合的差集（即只在第一个集合中存在，而不在其他集合中的元素）。

语法：

SDIFF key [key ...]

返回值：差集元素列表。

示例：

SDIFFSTORE

计算差集，并将结果保存到一个新的集合中。

语法：

SDIFFSTORE destination key [key ...]

返回值：结果集合的元素个数。

示例：

命令小结

内部编码

Redis 中的 Set 底层有两种存储方式，具体使用哪种由 Redis 自动选择：

intset（整数集合）：如果集合中的所有元素都是整数，且元素数量少于配置项 set-max-intset-entries（默认 512 个），则 Redis 采用紧凑的整数存储方式，可节省大量内存。
hashtable（哈希表）：当不满足 intset 条件时（例如元素不是整数，或元素数量过多），存储方式会退化为 hashtable。

使用场景

Set 最经典的应用场景是标签系统。例如，为用户打上“喜欢娱乐”、“喜欢体育”、“历史迷”等标签。通过这些标签，可以方便地找出具有共同爱好的人群，或计算某个用户的所有标签。在电商网站中，针对不同标签的用户进行商品推荐，转化效果往往能得到显著提升。

Zset 有序集合

相较于前几种数据类型，有序集合（Sorted Set）可能让新手感到有些陌生。它和 Set 一样，不允许出现重复成员，但每个成员都关联着一个分数——一个浮点数。正是这个分数，使得集合中的元素变得有序。这种有序并非基于下标，而是按照分数从低到高进行排序。

其大致结构如下，以三国武将的武力值排序为例：

除了常规操作，Zset 还支持按分数范围查找、计算成员排名等功能。合理运用这些特性，许多场景的处理会变得非常便捷。

重要提醒：Zset 中元素不能重复，但分数可以重复。好比一场考试，每个人只能有一个分数，但同分的情况很常见。

下面的表格有助于快速区分列表、集合和有序集合：

基础命令

ZADD

向有序集合中添加元素及其分数。分数必须是 double 类型，同时支持 +inf/-inf 表示正负无穷。

ZADD 附带了一些选项，虽然用得不多，但足够灵活：

XX：只更新已存在的元素。
NX：只添加新元素。
CH：默认返回新添加的元素个数；带上此选项后，更新的元素也会被计入。
INCR：类似于 ZINCRBY 的效果，为元素增加指定分数。
LT：更新已存在的元素，但仅当新分数低于当前分数时才执行更新。
GT：更新已存在的元素，但仅当新分数高于当前分数时才执行更新。

语法：

ZADD key [NX | XX] [GT | LT] [CH] [INCR] score member [score member ...]

返回值：本次添加成功的元素个数。

示例：

当前查询结果是有序的（升序）：

修改赵云的分数：

带上 nx 选项，仅在元素不存在时添加，返回值是新增元素的个数。

带上 xx 选项，仅当元素存在时才更新。由于没有新增元素，返回 0。

不加 ch 时，只返回新增元素个数；带上 ch 后，修改的元素也会被计入。

ZCARD

获取有序集合中的元素个数。

语法：

ZCARD key

返回值：有序集合内的元素个数。

示例：

ZCOUNT

统计分数在指定范围内的元素个数。默认包含边界，可以使用 ( 排除边界值。

语法：

ZCOUNT key min max

返回值：符合条件的元素个数。

示例：

默认包含边界：

如果不包含边界，需要加上 (。

ZRANGE

按分数升序，返回指定下标范围内的元素。加上 WITHSCORES 可同时返回分数。

语法：

ZRANGE key start stop [WITHSCORES]

start 和 stop 为下标，从 0 开始，支持负数。

返回值：区间内的元素列表。

示例：

ZREVRANGE

与 ZRANGE 几乎相同，但分数按降序排列。需要注意的是，该命令可能在 6.2.0 版本后被废弃，并合并到 ZRANGE 中。

语法：

ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]

示例：

ZRANGEBYSCORE

按分数范围返回元素，默认包含边界。同样，该命令可能在 6.2.0 之后被废弃，并合并到 ZRANGE 中。

语法：

ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES]

示例：

ZPOPMAX

删除并返回分数最高的一个或多个元素。

语法：

ZPOPMAX key [count]

示例：

一个有趣的细节：如果分数最高的元素有多个，ZPOPMAX 仍然只会删除其中一个。

BZPOPMAX

ZPOPMAX 的阻塞版本。如果指定的 key 中没有元素，它会一直等待，直到有新的最大元素出现。

语法：

BZPOPMAX key [key ...] timeout

示例：

可以看到，刚开始 key 中没有数据，命令被阻塞，插入元素后立即返回。

ZPOPMIN

删除并返回分数最低的一个或多个元素。

语法：

ZPOPMIN key [count]

示例：

BZPOPMIN

ZPOPMIN 的阻塞版本。

语法：

BZPOPMIN key [key ...] timeout

ZRANK

返回指定元素按分数升序排列的排名（从 0 开始）。

语法：

ZRANK key member

示例：

ZREVRANK

返回指定元素按分数降序排列的排名。

语法：

ZREVRANK key member

ZSCORE

直接查询指定元素的分数。

语法：

ZSCORE key member

示例：

ZREM

删除指定的一个或多个元素。

语法：

ZREM key member [member ...]

示例：

ZREMRANGEBYRANK

按排名（升序）删除指定范围内的元素。范围是左闭右闭。

语法：

ZREMRANGEBYRANK key start stop

示例：

ZREMRANGEBYSCORE

按分数范围删除元素，默认包含边界，可使用 ( 排除边界值。

语法：

ZREMRANGEBYSCORE key min max

示例：

ZINCRBY

为指定元素的分数增加一个值。

语法：

ZINCRBY key increment member

返回值：增加后的新分数。

示例：

集合间操作

Zset 也支持交集和并集操作，但比 Set 更复杂——因为涉及分数的合并和重新计算。

有序集合的交集操作：

ZINTERSTORE

计算多个有序集合的交集，并将结果保存到目标有序集合中。合并时，每个元素会按照指定的聚合方式（SUM/MIN/MAX）和权重（WEIGHTS）生成新的分数。

语法：

ZINTERSTORE destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE ]

返回值：结果集合中的元素个数。

示例 1：

示例 2：

这里 weights 2 3 表示：第一个集合的分数都乘以 2（10,20,30 → 20,40,60），第二个集合的分数都乘以 3（15,25,35 → 45,75,105）。最终交集得到的 zhangshan 分数为 20+45=65。

示例 3：

通过 AGGREGATE 可以指定分数合并的方式，默认是 SUM，也可以选择 MIN 或 MAX。

有序集合的并集操作：

ZUNIONSTORE

计算多个有序集合的并集，并将结果保存到目标有序集合中。与交集类似，只是运算改为并集。

语法：

ZUNIONSTORE destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight [weight ...]] [AGGREGATE ]

示例 1：

示例 2：

命令小结

内部编码

有序集合的底层也有两种编码方式：

ziplist（压缩列表）：当元素个数少于配置项 zset-max-ziplist-entries（默认 128 个），且每个元素的值小于 zset-max-ziplist-value（默认 64 字节）时，会使用 ziplist 以节省内存。
skiplist（跳表）：当不满足 ziplist 条件时，存储方式会切换为 skiplist。它具有较高的查询效率，是应对大数据量的主流方案。

使用场景

Zset 最经典的使用场景是各种排行榜。例如，网站的实时热门内容可以按照阅读量、点赞量或时间进行排序，使用 Zset 实现起来非常便捷。

渐进式遍历

使用过 KEYS 命令的用户可能都吃过它的亏——数据量大时，会阻塞整个 Redis 实例。为解决这一问题，Redis 提供了 SCAN 命令，它可以将一次大操作拆分为多次小操作，每次只返回一小部分数据。每次 SCAN 的时间复杂度为 O(1)，但要遍历完所有数据，需要多次执行。

大致过程如下：

第一次 scan 从 0 开始。
当 scan 返回的下次位置为 0 时，表示遍历结束。

SCAN

语法：

SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count] [TYPE type]

其中 COUNT 后面接数字，表示建议每次返回多少条。需要注意的是，这只是建议，实际返回的条数可能与之不同。

返回值：下一次 scan 的游标（cursor）以及本次获取到的键。

示例：

第一次遍历，返回了游标 15，因此下次应从 15 开始。第二次返回的游标是 0，遍历结束。

示例 2：

当设置 COUNT 3 时，实际返回了 4 条，再次说明 count 只是一个建议。

除了 SCAN，Redis 还针对哈希、集合、有序集合分别提供了 HSCAN、SSCAN、ZSCAN 命令，用法大同小异。

需要特别留意的是：渐进式遍历解决了阻塞问题，但由于在遍历过程中键可能被增、删、改，因此有可能出现重复遍历或遗漏的情况。这在生产环境中需要仔细考量。

数据库管理

Redis 提供了几个数据库级别的管理命令：dbsize、select、flushdb、flushall。

切换数据库

select dbIndex

与 MySQL 这类关系型数据库不同，Redis 使用数字来标识不同的数据库。默认配置下，Redis 有 16 个数据库，编号从 0 到 15。执行 select 0 会切换到第一个数据库，select 15 则是最后一个。不同数据库之间互不干扰。

不过，经过多年的实践，目前并不建议在项目中使用多数据库功能。如果需要完全隔离的两套数据，更好的做法是启动多个 Redis 实例，而不是在同一个实例中切换数据库。原因很简单：Redis 本身对多数据库的支持有限，底层依然是单线程模型，切换数据库仍需排队。此外，多数据库会使开发调试和运维变得复杂。因此，通常的做法是始终使用第 0 号数据库，其他号码可以忽略。

示例：