redis set（长文讲解）

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什么是 Redis Set？

Redis Set 是一种无序、不重复的字符串元素集合，类似于数学中的集合概念。它通过哈希表实现，支持快速添加、删除和查询元素，同时提供交集、并集、差集等集合运算功能。对于需要存储唯一值且频繁进行集合操作的场景，Redis Set 是理想的选择。

例如，你可以用 Redis Set 存储网站的独立访客 ID，或者管理标签与文章的关联关系。它的核心特性包括：

• 元素唯一性：同一个 Set 中不能有重复元素。
• 无序性：元素存储顺序与添加顺序无关。
• 高效性：所有操作的时间复杂度均为 O(1) 或 O(N)，适合高并发场景。

Redis Set 的基础操作命令

1. 添加元素：SADD

SADD key member [member ...] 命令用于向 Set 中添加一个或多个元素。若元素已存在，则忽略该操作。

示例代码：

SADD fruits apple banana orange  
SADD fruits apple mango       # 第二次添加 apple 会被忽略  

2. 查询元素：SISMEMBER

SISMEMBER key member 返回 1 表示存在，0 表示不存在。

示例代码：

SISMEMBER fruits banana      # 返回 1  
SISMEMBER fruits grape       # 返回 0  

3. 获取所有元素：SMEMBERS

SMEMBERS key 返回 Set 中的所有元素，结果以列表形式展示。

示例代码：

SMEMBERS fruits              # 输出 [apple, banana, orange, mango]  

4. 删除元素：SREM

SREM key member [member ...] 用于删除指定元素。若元素不存在，不会报错。

示例代码：

SREM fruits banana           # 删除 banana  
SMEMBERS fruits              # 输出 [apple, orange, mango]  

5. 获取元素数量：SCARD

SCARD key 返回 Set 中元素的总数。

示例代码：

SCARD fruits                 # 返回 3  

Redis Set 的集合运算

Redis Set 的强大之处在于支持多种集合运算，这些操作在社交网络、推荐系统等场景中非常实用。

1. 交集运算：SINTER

SINTER key [key ...] 返回多个 Set 的共同元素。

示例场景：
假设用户 A 和用户 B 分别收藏了以下电影：

SADD user_a_movies "Inception" "Interstellar" "The Matrix"  
SADD user_b_movies "Inception" "The Dark Knight" "The Matrix"  

通过 SINTER user_a_movies user_b_movies 可以找到两人共同喜欢的电影：

["Inception", "The Matrix"]  

2. 并集运算：SUNION

SUNION key [key ...] 返回多个 Set 的所有元素（去重后）。

示例场景：
统计网站 A 和网站 B 的独立访客总数：

SADD website_a_visitors "user1" "user2" "user3"  
SADD website_b_visitors "user2" "user4" "user5"  
SUNION website_a_visitors website_b_visitors    # 输出 ["user1", "user2", "user3", "user4", "user5"]  

3. 差集运算：SDIFF

SDIFF key destination_key [key ...] 返回第一个 Set 中存在但其他 Set 中不存在的元素。

示例场景：
找出仅在用户 A 的收藏列表中出现的电影：

SDIFF user_a_movies user_b_movies   # 输出 ["Interstellar"]  

集合运算的存储操作

若希望将运算结果存储到新 Set 中，可以使用带 STORE 后缀的命令：

• SINTERSTORE：存储交集结果
• SUNIONSTORE：存储并集结果
• SDIFFSTORE：存储差集结果

示例代码：

SINTERSTORE common_movies user_a_movies user_b_movies  
SMEMBERS common_movies                 # 输出 ["Inception", "The Matrix"]  

Redis Set 的实际应用场景

场景 1：统计独立访客

假设你需要统计某篇文章的独立阅读次数。每次用户访问时，将用户 ID 添加到一个 Set 中：

SADD article_123_views user_id_123  

最终通过 SCARD 获取总访问人数：

SCARD article_123_views    # 返回唯一访问者的数量  

场景 2：实现标签系统

文章与标签的关联可通过 Set 实现。例如，文章 1001 标有 "技术" 和 "编程" 标签：

SADD article_1001_tags "技术" "编程"  

查询所有带有 "编程" 标签的文章，可以通过遍历所有文章的标签 Set，但这可能效率较低。更好的方式是反向索引：

SADD tag_编程_articles "article_1001" "article_2002"  

场景 3：抽奖系统

从大量用户中随机抽取幸运用户时，可以先将所有用户存入一个 Set，然后使用 SRANDMEMBER 随机获取元素：

SADD participants user_1 user_2 ... user_10000  
SRANDMEMBER participants 5     # 随机选取5个用户  

Redis Set 的高级用法

1. 随机元素获取：SRANDMEMBER

SRANDMEMBER key [count] 可以随机返回一个或多个元素，且支持重复获取（通过 REPLACE 参数）。

示例代码：

SRANDMEMBER fruits 2          # 返回两个随机元素，如 ["mango", "apple"]  

2. 原子性操作：SPOP

SPOP key [count] 用于随机删除并返回元素，常用于实现分布式锁或任务队列。

示例场景：
从任务池中取出待处理的任务：

SADD task_pool "task_1" "task_2" "task_3"  
SPOP task_pool 1               # 返回一个任务并从集合中删除  

3. 有序集合与 Set 的结合

虽然 Set 本身无序，但可以通过 SORTED SET（ZSET）结合分数实现有序存储。例如，记录用户的登录时间：

ZADD last_login_times user_123 1704987600    # 时间戳作为分数  

Redis Set 的性能优化

1. 避免频繁的集合运算

集合运算的时间复杂度为 O(N)，当数据量极大时可能影响性能。建议：

• 对于超大规模数据，分批次处理或使用 Lua 脚本优化
• 使用 Redis 6.0+ 的 SINTERCARD 直接获取交集元素数量，避免实际计算集合

2. 合理设置过期时间

通过 EXPIRE 或 PEXIRE 为 Set 设置过期时间，避免内存浪费。例如：

EXPIRE session_set 3600       # Set 1小时后自动失效  

3. 使用 Pipeline 提升批量操作效率

当需要频繁添加或删除元素时，使用 Pipeline 可减少网络延迟。例如：

MULTI  
  SADD fruits grape  
  SADD fruits kiwi  
EXEC  

常见问题与解决方案

问题 1：元素重复添加后如何处理？

Redis Set 会自动去重，无需额外操作。但若需记录重复次数，可改用 Hash 或 Sorted Set。

问题 2：如何实现 Set 的增量更新？

使用 SUNIONSTORE 将两个 Set 合并到新 Set 中：

SUNIONSTORE new_set set_a set_b  

问题 3：Set 的最大容量是多少？

Redis Set 的理论容量为 2^32-1 元素（约43亿），但实际受限于内存。建议合理规划数据规模。

总结

Redis Set 作为一种轻量级、高性能的集合数据结构，为开发者提供了丰富的操作接口和灵活的使用场景。无论是统计独立用户、实现推荐系统，还是处理复杂的数据关系，Redis Set 都能以简洁的方式解决问题。

通过本文的讲解，读者应能掌握 Set 的基本操作、集合运算、实际应用及优化技巧。在后续实践中，建议结合具体业务需求，探索更多高级功能（如与发布/订阅的结合）或与其他数据类型的组合使用，进一步提升系统性能与扩展性。

（全文约 1800 字）