前言

字符串类型 是 Redis 最基础的数据结构。字符串类型 的值实际可以是 字符串（简单和复杂的字符串，例如 JSON、XML）、数字（整数、浮点数），甚至是 二进制（图片、音频、视频），但是值最大不能超过 512MB。

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正文

1. 相关命令

1.1. 常见命令

1.1.1. 设置值

set key value [ex seconds] [px milliseconds] [nx|xx]

set 命令有几个选项：

ex seconds：为键设置 秒级过期时间。
px milliseconds：为键设置 毫秒级过期时间。
nx：键必须 不存在，才可以设置成功，用于添加。
xx：与 nx 相反，键必须存在，才可以设置成功，用于更新。

除了 set 选项，Redis 还提供了 setex 和 setnx 两个命令：

setex key seconds value setnx key value

setex：设定键的值，并指定此键值对应的 有效时间。

127.0.0.1:6379> setex key1 5 value1
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"value1"
127.0.0.1:6379> get key1
(nil)复制代码

setnx：键必须 不存在，才可以设置成功。如果键已经存在，返回 0。

127.0.0.1:6379> set key2 value1
OK
127.0.0.1:6379> setnx key2 value2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get key2
"value1"
复制代码

1.1.2. 获取值

get key

如果要获取的 键不存在，则返回 nil（空）。

127.0.0.1:6379> get not_exist_key
(nil)
复制代码

1.1.3. 批量设置值

mset key value [key value ...]

下面操作通过 mset 命令一次性设置 4 个 键值对：

127.0.0.1:6379> mset a 1 b 2 c 3 d 4
OK
复制代码

1.1.4. 批量获取值

mget key [key ...]

通过下面操作 批量获取 键 a、b、c、d 的值：

127.0.0.1:6379> mget a b c d
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "4"
复制代码

批量操作 命令，可以有效提高 开发效率，假如没有 mget 这样的命令，要执行 n 次 get 命令的过程和耗时如下：

n次get时间 = n次网络时间 + n次命令时间

使用 mget 命令后，执行 n 次 get 命令的过程和耗时如下：

n次get时间 = 1次网络时间 + n次命令时间

Redis 可以支撑 每秒数万 的 读写操作，但这指的是 Redis 服务端 的处理能力，对于 客户端 来说，一次命令除了 命令时间 还是有 网络时间。

假设 网络时间 为 1 毫秒，命令时间为 0.1 毫秒（按照每秒处理 1 万条命令算），那么执行 1000 次 get 命令和 1 次 mget 命令的区别如表所示：

操作	时间
1000次get操作	1000 * 1 + 1000 * 0.1 = 1100ms = 1.1s
1次mget操作	1 * 1 + 1000 * 0.1 = 101ms = 0.101s

1.1.5. 计数

incr key

incr 命令用于对值做 自增操作，返回结果分为三种情况：

值不是整数，返回错误。
值是整数，返回自增后的结果。
键不存在，按照值为 0 自增，返回结果为 1。

127.0.0.1:6379> exists key
(integer) 0
127.0.0.1:6379> incr key
(integer) 1
复制代码

除了 incr 命令，Redis 还提供了 decr（自减）、incrby（自增指定数字）、decrby（自减指定数字）、incrbyfloat（自增浮点数）等命令操作：

decr key incrby key increment decrby key decrement incrbyfloat key increment

很多 存储系统 和 编程语言 内部使用 CAS 机制实现 计数功能，会有一定的 CPU 开销。但在 Redis 中完全不存在这个问题，因为 Redis 是 单线程架构，任何命令到了 Redis 服务端 都要 顺序执行。

1.2. 不常用命令

1.2.1. 追加值

append key value

append 可以向 字符串尾部 追加值。

127.0.0.1:6379> get key
"redis"
127.0.0.1:6379> append key world
(integer) 10
127.0.0.1:6379> get key
"redisworld"
复制代码

1.2.2. 字符串长度

strlen key

比如说，当前值为 redisworld，所以返回值为 10：

127.0.0.1:6379> get key
"redisworld"
127.0.0.1:6379> strlen key
(integer) 10
复制代码

1.2.3. 设置并返回原值

getset key value

getset 和 set 一样会 设置值，但是不同的是，它同时会返回 键原来的值，例如：

127.0.0.1:6379> getset hello world
(nil)
127.0.0.1:6379> getset hello redis
"world"
复制代码

1.2.4. 设置指定位置的字符

setrange key offeset value

下面操作将值由 pest 变为了 best：

127.0.0.1:6379> set redis pest
OK
127.0.0.1:6379> setrange redis 0 b
(integer) 4
127.0.0.1:6379> get redis
"best"
复制代码

1.2.5. 获取部分字符串

getrange key start end

start 和 end 分别是开始和结束的 偏移量，偏移量 从 0 开始计算，例如获取值 best 的 前两个字符 的命令如下：

127.0.0.1:6379> getrange redis 0 1
"be"
复制代码

最后给出 字符串 类型命令的 时间复杂度 说明：

2. 内部编码

字符串 类型的 内部编码 有 3 种：

int：8 个字节的 长整型。
embstr：小于等于 39 个字节的字符串。
raw：大于 39 个字节的字符串。

Redis 会根据当前值的类型和长度决定使用哪种 内部编码实现。

整数类型

127.0.0.1:6379> set key 8653
OK
127.0.0.1:6379> object encoding key
"int"
复制代码

短字符串

#小于等于39个字节的字符串：embstr
127.0.0.1:6379> set key "hello,world"
OK
127.0.0.1:6379> object encoding key
"embstr"
复制代码

长字符串

#大于39个字节的字符串：raw
127.0.0.1:6379> set key "one string greater than 39 byte........."
OK
127.0.0.1:6379> object encoding key
"raw"
127.0.0.1:6379> strlen key
(integer) 40
复制代码

3. 典型使用场景

3.1. 缓存功能

下面是一种比较典型的缓存使用场景，其中 Redis 作为 缓存层，MySQL 作为 存储层，绝大部分请求的数据都是从 Redis 中获取。由于 Redis 具有支撑 高并发 的特性，所以缓存通常能起到 加速读写 和 降低后端压力 的作用。

整个功能的伪代码如下：

public UserInfo getUserInfo(long id) {String userRedisKey = "user:info:" + id;String value = redis.get(userRedisKey);UserInfo userInfo;    if (value != null) {userInfo = deserialize(value);     } else {        userInfo = mysql.get(id);   if (userInfo != null) { redis.setex(userRedisKey, 3600, serialize(userInfo));}return userInfo;}
}
复制代码

3.2. 计数

许多应用都会使用 Redis 作为计数的基础工具，它可以实现 快速计数、查询缓存 的功能，同时数据可以 异步落地 到其他 数据源。一般来说，视频播放数系统，就是使用 Redis 作为 视频播放数计数 的基础组件，用户每播放一次视频，相应的视频播放数就会自增 1。

public long incrVideoCounter (long id) {String key = "video:playCount:" + id;return redis.incr(key);
}
复制代码

实际上，一个真实的 计数系统 要考虑的问题会很多：防作弊、按照 不同维度 计数，数据持久化 到 底层数据源等。

3.3. 共享Session

一个 分布式 Web 服务将用户的 Session 信息（例如 用户登录信息）保存在各自的服务器中。这样会造成一个问题，出于 负载均衡 的考虑，分布式服务 会将用户的访问均衡到不同服务器上，用户 刷新一次访问 可能会发现需要 重新登录，这个问题是用户无法容忍的。

为了解决这个问题，可以使用 Redis 将用户的 Session 进行 集中管理。在这种模式下，只要保证 Redis 是 高可用 和 扩展性的，每次用户更新或者查询登录信息都直接从 Redis 中集中获取。

3.4. 限速

很多应用出于安全的考虑，会在每次进行登录时，让用户输入 手机验证码，从而确定是否是用户本人。但是为了 短信接口 不被 频繁访问，会限制用户每分钟获取 验证码 的频率。例如一分钟不能超过 5 次，如图所示：

此功能可以使用 Redis 来实现，伪代码如下：

String phoneNum = "138xxxxxxxx";
String key = "shortMsg:limit:" + phoneNum;
// SET key value EX 60 NX
boolean isExists = redis.set(key, 1, "EX 60", "NX");
if (isExists != null || redis.incr(key) <= 5) {// 通过
} else {// 限速
}
复制代码