Redis到底能不能存集合类型数据啊，特别是set这种结构是不是支持？

Redis不仅能存储集合类型数据，而且它对set结构的支持是其核心功能和强大优势之一。 这根本不是Redis的一个边缘特性，而是它被广泛使用的关键原因，很多人选择Redis，就是看中了它能够高效地处理这种无重复值的集合数据。

为了让你彻底明白,我们得先抛开那些复杂的专业术语，用一个最生活化的例子来解释，想象一下，你是一个社交平台（比如微博或者小红书）的开发者，现在你需要为一个明星的每条动态记录所有点赞用户的ID，这个需求有几个关键点：第一，同一个用户对同一条动态只能点赞一次，不能重复；第二，你可能需要快速知道总共有多少人点了赞；第三，你还需要能判断某个特定的用户（比如你自己）是否点过赞；第四，你可能还想看看点赞的用户里，有哪些人也给另一个明星点过赞（寻找共同粉丝）。

如果你用传统的关系型数据库（比如MySQL）来做这件事，你会怎么做？你很可能需要创建一张表，至少包含“动态ID”和“用户ID”两个字段，每次点赞操作，你都要向这张表插入一条记录，并且在插入前要先检查是否已经存在（防止重复），当你需要查询点赞总数时，你要执行一个COUNT操作；判断某个用户是否点赞，你要执行一个SELECT查询，这些操作在数据量小的时候没问题，但当一条热门动态有上百万人点赞时，这些查询会变得非常慢，因为数据库需要去扫描大量的数据行。

而Redis的set结构，天生就是为这种场景设计的。 在Redis里，一个set就是一个键（key）对应一个集合，这个集合里的元素（也就是你存进去的值，比如用户ID）是唯一的、无序的，它直接解决了上面的所有问题：

1. 自动去重：你往同一个set里添加同一个用户ID一百次，最终这个set里也只会有一次记录，你完全不需要自己写逻辑去检查重复，Redis帮你搞定。
2. 超快的操作速度：无论这个set里有一千个元素还是一千万个元素，你执行“添加一个元素”、“删除一个元素”、“判断某个元素是否存在”这些操作，所花费的时间几乎都是恒定的，极其快速，这是因为Redis在底层使用了叫做哈希表的数据结构，可以瞬间定位到某个元素。
3. 丰富的集合命令：这正是Redis set最强大的地方，它提供了一系列直接可用的命令，让你能轻松完成复杂的集合运算，继续用社交平台的例子：
   • 求交集（SINTER）：你想知道明星A和明星B的共同粉丝有哪些？只需要把代表明星A粉丝的set和代表明星B粉丝的set拿出来，一个SINTER命令，结果立刻就出来了。
   • 求并集（SUNION）：你想做一个活动，面向明星A和明星B的所有粉丝，就可以用SUNION命令得到两个粉丝集合的合并结果（自动去重）。
   • 求差集（SDIFF）：你想找出只关注了明星A但没有关注明星B的“唯粉”，SDIFF命令可以直接计算出来。
   • 随机弹出元素（SPOP）：非常适合抽奖场景，从参与活动的用户set中，随机弹出几个用户作为中奖者，并且弹出后该用户会自动从集合中移除，保证不会重复中奖。

这些操作如果在数据库里完成,你需要编写复杂的SQL语句（涉及多表连接和子查询），并且性能开销巨大，但在Redis里，它们就是一行命令的事情，效率极高。

除了set,Redis还支持其他几种集合相关的类型，你可以根据需求选择：

• List（列表）：这是一个有序的字符串列表，元素可以重复，它更像是一个双向队列，适合用来做消息队列、时间线、最新评论列表等（比如微信朋友圈，新的点赞通知在顶部，这就是一个列表结构）。
• Sorted Set（有序集合）：这是set的升级版，它除了保证元素的唯一性外，还为每个元素关联了一个分数（score），可以根据这个分数进行排序，这是Redis特有且功能极强的数据结构，典型的应用场景是排行榜，比如游戏里的玩家积分榜、微博的热搜榜，你可以轻松地更新某个玩家的分数，然后快速获取排名前100的玩家。

这些集合数据是存在哪里的呢？根据Redis官方文档（来源：Redis官方文档 Persistence）的说明，Redis默认将数据完全存储在内存（RAM）中，这正是它速度如此之快的根本原因，为了应对服务器重启或故障导致数据丢失的问题，Redis提供了两种可选的持久化机制（RDB和AOF），可以将内存中的数据以某种形式保存到硬盘上，当Redis重启时，可以从硬盘重新加载数据到内存，所以你可以理解为：数据主要活跃在内存中以保证速度，同时通过持久化机制在硬盘上有一个备份以保证数据安全。

Redis不仅完全支持集合类型数据,特别是set结构，而且将其作为看家本领，它通过内存存储和高效的数据结构，提供了远超传统数据库的集合操作性能，尤其适合需要处理大量数据且要求高速读写的场景，如社交关系、实时排行榜、秒杀库存去重等，当你下次遇到需要高效处理唯一性、集合运算的需求时，Redis的set结构绝对是一个值得优先考虑的利器。