Redis 是后端面试三巨头之一（Redis + MySQL + 消息队列）， 也是实际工作中用得最多的「非数据库」。它是个 基于内存的 KV 存储，所以快 —— 单机每秒十万次读写。 这篇讲最常用的部分，够你应付日常开发。

测试环境：Redis 7.2，本地 Docker 起。

一、先跑起来

docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis:7-alpine
docker exec -it redis redis-cli

进去之后是个交互式命令行，敲 ping，回 PONG 就成了。

二、五种数据结构（按使用频率）

String：最简单的 KV

SET user:1:name "张三"
GET user:1:name          # "张三"

SET page:home:views 100
INCR page:home:views     # 101，原子自增（计数器场景神器）
EXPIRE page:home:views 3600   # 一小时后自动消失

计数器、限流 token、分布式锁的值，都用 String。 INCR 是原子操作，多客户端同时加也不会错乱 —— 这是它比「先 GET 再 SET」强的地方。

Hash：一个 key 存多个字段

HSET user:1 name "张三" age 25 email "zs@example.com"
HGET user:1 name         # "张三"
HGETALL user:1           # 整个对象
HINCRBY user:1 age 1     # age 变 26

适合存「对象」—— 比把整个对象 JSON 序列化成 String 更灵活： 能单独改某个字段，不用整个读出来改完再写回去。

List：双端队列

LPUSH queue:tasks "task1"      # 左边进
RPUSH queue:tasks "task2"      # 右边进
LPOP queue:tasks               # 左边出（FIFO 队列）
LRANGE queue:tasks 0 -1        # 看全部

简单消息队列、最新 N 条动态（朋友圈、最新评论）。 注意：它是「简单队列」，别拿它当专业 MQ 用 —— 没有确认机制、没有持久化保证、消费者组也没有。

Set：去重集合

SADD tags:post:1 "vue" "redis" "docker"
SISMEMBER tags:post:1 "vue"        # 1，在不在
SADD user:1:liked 101 102 103      # 用户点赞过的文章
SCARD user:1:liked                 # 3，点赞数
SINTER user:1:liked user:2:liked   # 两人共同点赞的文章（交集）

去重、共同好友、共同关注，SINTER/SUNION/SDIFF 三个集合运算 在 Redis 里是一句话的事，在 MySQL 里要写半天 JOIN。

ZSet：带分数的集合

ZADD leaderboard 100 "player1" 95 "player2" 110 "player3"
ZREVRANGE leaderboard 0 2 WITHSCORES   # 分数前三名
ZINCRBY leaderboard 5 "player1"        # 加 5 分

排行榜、延迟队列（score 存时间戳）、范围查询。 ZSet 是 Redis 最被低估的结构，带排序的有序集合， 很多场景（热搜榜、Top N）非它不可。

三、三个最常用场景

1. 缓存：挡在数据库前面的盾

请求 → Redis 有？ → 有：直接返回（快）
                  → 没有：查 DB → 写回 Redis → 返回

读多写少的数据（商品信息、配置、用户资料）都该缓存。 数据库 QPS 几千，Redis QPS 十万，中间挡一层， 数据库压力直接掉一个量级。

2. 计数器/限流

INCR api:rate:user:10086        # 这个用户第几次请求
EXPIRE api:rate:user:10086 60   # 每分钟窗口

超过阈值就拒。INCR + EXPIRE 两行搞定固定窗口限流。

3. 分布式锁

SET lock:order:123 "request-id" NX EX 30

NX（不存在才设）+ EX（30 秒过期），保证同一时刻只有一个 客户端拿到锁。秒杀、定时任务单实例执行这类场景用。 释放锁时要校验 value 是不是自己的 request-id， 否则可能删了别人的锁（这个细节坑过无数人）。

四、必须知道的坑：缓存穿透

经典三连击：

缓存穿透：查一个根本不存在的 key（比如 id=-1）， Redis 没有，DB 也没有，每次请求都打到 DB。 恶意刷这种请求，DB 就挂了。

• 防：空结果也缓存（SET key "" EX 60），或者布隆过滤器。

缓存击穿：某个热点 key 过期瞬间，大量请求同时涌向 DB。

• 防：热点 key 不设过期时间，或者加互斥锁只让一个请求回源。

缓存雪崩：大量 key 同一时间集体过期（或者 Redis 挂了）， DB 被洪峰冲垮。

• 防：过期时间加随机值（TTL = 基础值 + random(0, 300)）， 高可用上哨兵/集群。

面试问「Redis 相关问题」，八成是这三个。记住口诀： 穿透查不存在，击穿热点过期，雪崩集体到期。

五、和数据库的分工

一句话：MySQL 是账本（要准确、要持久），Redis 是便签 （要快、可丢）。

• 便签丢了不影响账本，所以 Redis 敢纯内存、敢异步持久化；
• 但「敢丢」不等于「能随便丢」：Redis 挂了正在重建缓存时， DB 压力会飙起来，所以生产要配持久化（RDB/AOF）和主从。

六、本地练手

# Docker 起一个，随便折腾
docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis:7-alpine

# 交互式客户端
docker exec -it redis redis-cli

在线教程：try.redis.io，浏览器里边玩边学。

小结

Redis 日常就这些：五种数据结构（String/Hash/List/Set/ZSet）、 三个场景（缓存/计数/锁）、三个坑（穿透/击穿/雪崩）。 入门半天够用，精通要看源码和运维 —— 但日常开发， 真到不了需要精通的地步。