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Redis 官方的文档链接：https://redis.io/docs/latest/
或者在 Redis 命令行中输入 help 查看所有命令。

Redis 的通用命令

查找通用命令只要在方才的两个地方找 generic 的命令分类，或者命令行输入 help @generic 即可。

那如果你不知道某一个命令的详细信息，也可以在 Redis 命令行中输入 help <command> 查看该命令的详细信息。

在 Redis 中，通用命令是指不针对特定数据结构（如 String、List、Hash 等），而是用于管理和操作 Key 本身的指令。

1. 键查询与探测

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`EXISTS` (Exists / 存在性检查)	`EXISTS key [key ...]`	判断一个或多个键是否存在。返回存在的键的数量。	`EXISTS mykey`
`TYPE` (Type / 数据类型)	`TYPE key`	返回键的数据类型（如 `string`、`hash`、`list`、`set`、`zset`）。	`TYPE mykey`
`KEYS` (Keys / 键查询)	`KEYS pattern`	查找所有符合给定模式的键。例如 `KEYS *` 会列出所有键。	`KEYS user:*`

⚠️ 生产环境安全警告（KEYS 命令）：在包含大量 Key 的生产环境数据库中，绝对不要运行 KEYS *。该命令会阻塞 Redis 单线程服务器，导致其他所有客户端请求超时。如果需要检索 Key，请使用非阻塞的 SCAN
(Scan / 渐进式扫描) 命令。

2. 键删除与修改

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`DEL` (Delete / 同步删除)	`DEL key [key ...]`	同步删除一个或多个键。返回被成功删除的键的数量。	`DEL key1 key2`
`UNLINK` (Unlink / 异步删除)	`UNLINK key [key ...]`	非阻塞删除。后台线程异步释放内存，适合删除包含大量元素的大 Key（如几百万个元素的 Hash/List），不会阻塞主线程。	`UNLINK big_list_key`
`RENAME` (Rename / 重命名)	`RENAME key newkey`	重命名键。如果 `newkey` 已经存在，会直接覆盖它。	`RENAME old_key new_key`
`RENAMENX` (Rename if Not Exists / 不存在时重命名)	`RENAMENX key newkey`	仅当 `newkey` 不存在时，才进行重命名操作。	`RENAMENX a b`

3. 生存时间（TTL）管理

在 Redis 中，我们可以为 Key 设置一个”生存时间”，过期后 Redis 会自动将其删除。

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`EXPIRE` (Expire / 设置秒级过期时间)	`EXPIRE key seconds`	为键设置过期时间，单位为秒。	`EXPIRE token_key 3600`
`PEXPIRE` (Millisecond Expire / 设置毫秒级过期时间)	`PEXPIRE key milliseconds`	为键设置过期时间，单位为毫秒。	`PEXPIRE token_key 5000`
`TTL` (Time To Live / 剩余生存时间)	`TTL key`	查询键的剩余存活时间（秒）。根据返回值有三种结果： • 返回 `>= 0`：剩余存活秒数。 • 返回 `-1`：没有设置过期时间（永久）。 • 返回 `-2`：该键不存在。	`TTL token_key`
`PERSIST` (Persist / 移除过期时间并持久化)	`PERSIST key`	移除键的过期时间，使该键重新变为永久有效。	`PERSIST token_key`

4. 数据库全局操作

Redis 默认提供 16 个数据库，编号为 0 到 15（默认连接的是 0 号库）。

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`SELECT` (Select / 选择数据库)	`SELECT index`	切换到指定编号的数据库。	`SELECT 1`
`DBSIZE` (Database Size / 数据库键总数)	`DBSIZE`	返回当前数据库的键总数。	`DBSIZE`
`FLUSHDB` (Flush Database / 清空当前数据库)	`FLUSHDB [ASYNC]`	高危命令：清空当前数据库的所有数据。	`FLUSHDB`
`FLUSHALL` (Flush All / 清空所有数据库)	`FLUSHALL [ASYNC]`	高危命令：清空所有数据库的数据。	`FLUSHALL`

Redis String（字符串）类型与常用命令笔记

String（字符串） 是 Redis 最基础、最常用的数据类型。

二进制安全（Binary-safe）：意味着它可以存储任何类型的数据，不仅是普通文本，还可以是 JSON 字符串、XML、序列化的 C++ 对象，甚至是图片或音频等纯二进制流。
最大容量：单个 String 键值对的最大限制为 512 MB。
典型场景：缓存数据（如用户信息、配置）、计数器（如点赞数、播放量）、分布式锁、Session 共享等。

1. 基础读写操作

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`SET` (Set / 设置)	`SET key value`	设置指定键的值。如果键已存在，则覆盖旧值。	`SET name "iqwqi"`
`GET` (Get / 获取)	`GET key`	获取指定键的值。如果键不存在，返回 `(nil)`。	`GET name`
`STRLEN` (String Length / 字符串长度)	`STRLEN key`	获取指定键存储的字符串长度。	`STRLEN name`
`APPEND` (Append / 追加)	`APPEND key value`	如果键已存在，将 `value` 追加到旧值末尾；若键不存在，则相当于 `SET`。	`APPEND name "123"`

2. 条件与带过期时间的写入（分布式锁基础）

虽然 SETNX 和 SETEX 是经典命令，但自 Redis 2.6.12 起，推荐统一使用 SET 命令的扩展参数来实现这些功能，因为它可以保证”设置值”和”设置过期时间”是原子操作。

常用参数写法（参数全拼 / 中文）	对应经典命令（全拼 / 中文）	说明	示例
`SET key value NX` (Not Exists / 若不存在则设置)	`SETNX` (Set if Not Exists / 若不存在则设置)	仅在键不存在时才写入，如果已存在则不作任何操作。	`SET lock_key "1" NX`
`SET key value EX sec` (Expire / 过期秒数)	`SETEX` (Set with Expire / 设置并指定秒级过期时间)	写入值的同时，设置以秒为单位的过期时间。	`SET code "9527" EX 60`
`SET key val NX EX sec`	（无直接对应，由参数组合实现）	原子操作：仅在不存在时写入，并同时设置过期时间（常用于实现简易分布式锁）。	`SET lock "uuid" NX EX 10`

3. 数值递增与递减（计数器）

如果 String 存储的是一个能够解析为数字的字符串（例如 "10"），Redis 允许直接对其进行原子性（线程安全）的加减操作。

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`INCR` (Increment / 递增)	`INCR key`	将键存储的整数值加 1。如果键不存在，会先初始化为 `0` 再加 1。	`INCR page_view`
`DECR` (Decrement / 递减)	`DECR key`	将键存储的整数值减 1。	`DECR stock_count`
`INCRBY` (Increment By / 按整型值递增)	`INCRBY key increment`	将键存储的整数值加上指定的整数。	`INCRBY score 10`
`DECRBY` (Decrement By / 按整型值递减)	`DECRBY key decrement`	将键存储的整数值减去指定的整数。	`DECRBY score 5`
`INCRBYFLOAT` (Increment By Float / 按浮点数值递增)	`INCRBYFLOAT key increment`	将键存储的值加上指定的浮点数（支持小数加减）。	`INCRBYFLOAT money 1.5`

💡 C++ 开发者视角：这些加减操作在 Redis 内部是原子性的，类似于 C++ 中的 std::atomic。在多线程或多进程的高并发场景下，直接使用 INCR 计数，无需加锁，也不会出现数据竞争（Race Condition）导致的计数偏差。

4. 批量操作（批量读写）

为了减少网络往返延迟（RTT），在需要一次性操作多个键时，应优先使用批量命令。

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`MSET` (Multiple Set / 批量设置)	`MSET key value [key value ...]`	同时设置一个或多个键值对。	`MSET k1 "v1" k2 "v2"`
`MGET` (Multiple Get / 批量获取)	`MGET key [key ...]`	同时获取一个或多个键的值。	`MGET k1 k2 k3`

Redis Hash（哈希/散列）类型与常用命令笔记

Hash（哈希/散列） 是一个键值对集合，非常适合用于存储对象（Object），例如一个用户的属性列表。

数据模型：Redis 的 Hash 在概念上非常类似于 C++ 中的 std::unordered_map<std::string, std::string>，或者一个嵌套的 JSON 对象。
存储容量：每个 Hash 键最多可以存储 $2^{32} - 1$ 个键值对（超过 40 亿个）。
典型场景：存储结构化数据（如用户信息：姓名、年龄、邮箱），可以独立读取或修改其中的某个属性，而不需要像 String 那样反序列化整个对象。

1. 基础读写与删除

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`HSET` (Hash Set / 设置哈希字段值)	`HSET key field value`	设置哈希表中指定字段的值。如果字段已存在，则覆盖。	`HSET user:100 name "zbh"`
`HGET` (Hash Get / 获取哈希字段值)	`HGET key field`	获取哈希表中指定字段的值。如果字段不存在，返回 `(nil)`。	`HGET user:100 name`
`HDEL` (Hash Delete / 删除哈希字段)	`HDEL key field [field ...]`	删除哈希表中一个或多个指定的字段。返回成功删除的字段数量。	`HDEL user:100 age email`

2. 探测与全局检索

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`HEXISTS` (Hash Exists / 检查哈希字段是否存在)	`HEXISTS key field`	检查哈希表中是否存在指定的字段。存在返回 `1`，不存在返回 `0`。	`HEXISTS user:100 name`
`HLEN` (Hash Length / 获取哈希字段数量)	`HLEN key`	获取哈希表中包含的字段总数。	`HLEN user:100`
`HKEYS` (Hash Keys / 获取哈希所有字段名)	`HKEYS key`	获取哈希表中所有的字段名列表（类似于 C++ Map 中的所有 Key）。	`HKEYS user:100`
`HVALS` (Hash Values / 获取哈希所有字段值)	`HVALS key`	获取哈希表中所有字段的值的列表（类似于 C++ Map 中的所有 Value）。	`HVALS user:100`
`HGETALL` (Hash Get All / 获取哈希所有字段和值)	`HGETALL key`	获取哈希表中的所有字段名和对应的值。	`HGETALL user:100`

3. 批量操作

为了减少网络 RTT 延迟，当需要同时读写多个字段时，应当使用批量命令。

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`HSET` (Hash Set / 批量设置哈希字段值)	`HSET key field value [field value ...]`	注意：自 Redis 4.0 起，`HSET` 原生支持设置多个键值对，因此经典的批量设置命令 `HMSET` (Hash Multiple Set / 批量设置) 已被逐步弃用。	`HSET user:100 age 18 email "zbh@test.com"`
`HMGET` (Hash Multiple Get / 批量获取哈希字段值)	`HMGET key field [field ...]`	获取哈希表中一个或多个指定字段的值。	`HMGET user:100 name age`

4. 条件与数值操作

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`HSETNX` (Hash Set if Not Exists / 若哈希字段不存在则设置)	`HSETNX key field value`	仅在指定的哈希字段不存在时才设置该字段的值。若已存在，则不进行任何操作。	`HSETNX user:100 points 100`
`HINCRBY` (Hash Increment By / 哈希字段整型值递增)	`HINCRBY key field increment`	将指定哈希字段存储的数值加上给定的整数值。支持负数。	`HINCRBY user:100 age 1`
`HINCRBYFLOAT` (Hash Increment By Float / 哈希字段浮点数值递增)	`HINCRBYFLOAT key field increment`	将指定哈希字段存储的数值加上给定的浮点数值。	`HINCRBYFLOAT user:100 score 1.5`

💡 C++ 开发者建议（关于对象存储的选型）：在存储结构化对象（例如 User、Product）时，通常面临两种方案：

方案 A (String + JSON)：将整个对象序列化为 JSON 字符串，用 SET 存储。

方案 B (Hash)：将对象的每个属性映射为哈希表的 Field，用 HSET 存储。

选择方案 A 的场景：对象属性极少变更，每次读取都是获取完整的对象（序列化和反序列化开销低）。

选择方案 B 的场景：需要高频且单独地修改或读取对象的某几个属性（例如游戏角色属性、在线用户的积分值等），这样能有效减少带宽消耗并避免并发写入时属性互相覆盖。

Redis List（列表）类型与常用命令笔记

List（列表） 是简单的字符串列表，按照元素的插入顺序排序。

数据模型：Redis 中的 List 在底层是一个 双向链表（Doubly Linked List），其特性非常类似于 C++ 中的 std::list<std::string>。
时间复杂度：在列表的头部（左端）和尾部（右端）插入或删除元素的时间复杂度为 $O(1)$ （极快）；但在其中间位置通过索引进行查找或修改的时间复杂度为 $O(N)$ 。
典型场景：最新消息时间线（Timeline）、高性能消息队列、任务分发队列。

1. 两端添加与弹出

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`LPUSH` (Left Push / 左侧头部插入)	`LPUSH key element [element ...]`	将一个或多个元素插入到列表的左侧（头部）。返回插入后列表的长度。	`LPUSH mylist "a" "b"`
`RPUSH` (Right Push / 右侧尾部插入)	`RPUSH key element [element ...]`	将一个或多个元素插入到列表的右侧（尾部）。	`RPUSH mylist "c"`
`LPOP` (Left Pop / 左侧头部弹出)	`LPOP key [count]`	移除并返回列表左侧（头部）的第一个元素（或指定数量的元素）。若列表已空，返回 `(nil)`。	`LPOP mylist`
`RPOP` (Right Pop / 右侧尾部弹出)	`RPOP key [count]`	移除并返回列表右侧（尾部）的第一个元素（或指定数量的元素）。	`RPOP mylist`

2. 查询与检索

在进行区间查询时，Redis 支持负数索引：0 表示第一个元素，-1 表示最后一个元素，-2 表示倒数第二个元素，以此类推。

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`LRANGE` (List Range / 获取指定区间元素)	`LRANGE key start stop`	获取列表指定区间内的所有元素（包含 `start` 和 `stop`）。常使用 `0 -1` 获取全部元素。	`LRANGE mylist 0 -1`
`LINDEX` (List Index / 按索引获取元素)	`LINDEX key index`	获取列表中指定索引位置的元素。索引从 `0` 开始。	`LINDEX mylist 2`
`LLEN` (List Length / 获取列表长度)	`LLEN key`	获取列表的长度。若键不存在，返回 `0`。	`LLEN mylist`

3. 裁剪与删除

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`LREM` (List Remove / 移除指定元素)	`LREM key count element`	移除列表中与 `element` 相等的值。根据 `count` 值确定行为： • `count > 0`：从左往右删除前 `count` 个。 • `count < 0`：从右往左删除前 `count` 的绝对值个。 • `count = 0`：删除所有匹配元素。	`LREM mylist 2 "a"`
`LTRIM` (List Trim / 裁剪列表以保留指定区间)	`LTRIM key start stop`	让列表只保留指定区间内的元素，区间之外的元素全部删除。常用它来限制列表最大容量（例如：始终只保留最新的 100 条记录）。	`LTRIM mylist 0 99`

4. 阻塞弹出（高性能消息队列必备）

这两个命令常用于消费队列。当列表中没有数据时，它们会让客户端进入阻塞（等待）状态，直到有新数据被 LPUSH / RPUSH 写入，或者超时。

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`BLPOP` (Blocking Left Pop / 阻塞式左侧弹出)	`BLPOP key [key ...] timeout`	`LPOP` 的阻塞版本。在给定的 `timeout`（单位：秒）时间内，如果列表中有元素则立即弹出；若没有，则进入阻塞等待。如果 `timeout` 为 `0`，则无限期等待。	`BLPOP queue_key 5`
`BRPOP` (Blocking Right Pop / 阻塞式右侧弹出)	`BRPOP key [key ...] timeout`	`RPOP` 的阻塞版本。行为与 `BLPOP` 相同，区别在于它是从尾部（右端）弹出。	`BRPOP queue_key 0`

💡 C++ 开发者建议（生产者-消费者模型构建）：在 C++ 多线程开发中，传统的线程安全队列需要使用 std::mutex（互斥锁）和 std::condition_variable（条件变量）来实现多线程间的数据同步与等待。

而当使用 Redis 的 LPUSH + BRPOP 组合时：

生产者（C++ 进程 A）：直接调用 LPUSH 将任务序列化后压入 Redis 列表。

消费者（C++ 进程 B）：在一个独立线程中开启死循环，并运行 BRPOP queue_key 0 阻塞等待。

这样不需要在 C++ 端编写任何复杂的锁逻辑，就能轻松实现跨物理机、跨语言的高并发、分布式的生产者-消费者架构。

Redis Set（集合）类型与常用命令笔记

Set（集合） 是无序的、且不重复的字符串集合。

数据模型：Redis 中的 Set 在底层主要基于哈希表（Hashtable）实现，其特性非常类似于 C++ 中的 std::unordered_set<std::string>。
时间复杂度：对集合中元素的添加、删除以及判断成员是否存在，时间复杂度均为 $O(1)$ （极快）。
典型场景：唯一标签管理（Tagging）、独立访客去重（UV 统计）、社交网络关系计算（如共同好友、共同关注）、随机抽奖/推荐系统。

1. 基础添加与删除

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`SADD` (Set Add / 添加集合成员)	`SADD key member [member ...]`	向集合中添加一个或多个成员。如果成员已存在，则忽略。返回实际新增成功的成员数量。	`SADD tags "C++" "Redis" "C++"`
`SREM` (Set Remove / 移除集合成员)	`SREM key member [member ...]`	移除集合中的一个或多个指定成员。返回被成功移除的成员数量。	`SREM tags "Redis"`

2. 探测与全局检索

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`SISMEMBER` (Set Is Member / 判断元素是否为集合成员)	`SISMEMBER key member`	判断指定元素是否存在于集合中。存在返回 `1`，不存在返回 `0`。	`SISMEMBER tags "C++"`
`SCARD` (Set Cardinality / 获取集合成员数量)	`SCARD key`	获取集合中的成员数量（基数）。如果键不存在，返回 `0`。	`SCARD tags`
`SMEMBERS` (Set Members / 获取集合所有成员)	`SMEMBERS key`	获取集合中的所有成员列表（无序）。	`SMEMBERS tags`

⚠️ 性能警告（SMEMBERS 命令）：与 KEYS 命令类似，如果集合中的成员数量极其庞大（例如数十万个），运行 SMEMBERS 可能会阻塞 Redis 主线程。在生产环境下对于大集合推荐使用 SSCAN
(Set Scan / 渐进式集合扫描) 命令进行分批迭代。

3. 随机抽取操作（抽奖/随机推荐常用）

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`SRANDMEMBER` (Set Random Member / 随机获取成员)	`SRANDMEMBER key [count]`	随机返回集合中的一个或多个成员（不移除）。若指定 `count`，则返回指定数量的成员。	`SRANDMEMBER tags 3`
`SPOP` (Set Pop / 随机弹出成员)	`SPOP key [count]`	随机移除并返回集合中的一个或多个成员（移除）。	`SPOP lottery_pool 1`

4. 集合间运算（社交关系计算）

命令（全拼 / 中文）	格式	说明	示例
`SINTER` (Set Intersection / 集合交集)	`SINTER key [key ...]`	返回给定所有集合的交集（即同时存在于所有集合中的成员）。	`SINTER userA:follows userB:follows`
`SUNION` (Set Union / 集合并集)	`SUNION key [key ...]`	返回给定所有集合的并集（即所有集合中的所有成员，去重后）。	`SUNION userA:follows userB:follows`
`SDIFF` (Set Difference / 集合差集)	`SDIFF key [key ...]`	返回第一个集合与其他集合的差集（即存在于第一个集合但不存在于其他集合的成员）。	`SDIFF userA:follows userB:follows`
`SINTERSTORE` (Set Intersection Store / 存储交集)	`SINTERSTORE destination key [key ...]`	计算给定集合的交集，并将结果存储到 `destination` 集合中。	`SINTERSTORE common_friends userA:follows userB:follows`
`SUNIONSTORE` (Set Union Store / 存储并集)	`SUNIONSTORE destination key [key ...]`	计算给定集合的并集，并将结果存储到 `destination` 集合中。	`SUNIONSTORE all_tags tags1 tags2`
`SDIFFSTORE` (Set Difference Store / 存储差集)	`SDIFFSTORE destination key [key ...]`	计算第一个集合与其他集合的差集，并将结果存储到 `destination` 集合中。	`SDIFFSTORE unique_to_A userA:follows userB:follows`

💡 C++ 开发者建议（社交网络应用）：在社交网络中，集合运算非常适合用于计算用户关系：

共同好友：使用 SINTER 计算 A 和 B 的关注列表交集。

二度人脉：先计算 A 的关注列表与 B 的关注列表的交集，再对结果进行扩展。

好友推荐：使用 SDIFF 计算 A 的好友关注了但 A 还没关注的人。

这些操作在 Redis 中都是高度优化的，性能远优于在应用层进行循环比对。

总结一下

内容太多了，我们就不总结了哈~