Redis里怎么快速查数据有没有值，简单又实用的方法分享

在Redis里，怎么才能又快又简单地检查一个数据到底存不存在？别整那些复杂的概念，就聊最直接、最常用的方法。

你得知道Redis最基本的一个操作，就是EXISTS命令，这个方法可以说是最简单直接的了，你用不着管这个键对应的值是什么，是字符串还是列表，你只关心它有没有，这时候，EXISTS命令就派上用场了，根据Redis官方文档（来源：Redis命令文档）的说明，你只需要把你想查的那个键（key）的名字跟在EXISTS后面就行了，你有个键叫 user:1001:name，你想知道Redis里有没有存着这个东西，你就输入命令 EXISTS user:1001:name，Redis会给你返回一个数字，如果是1，那就表示这个键存在；如果是0，那就表示没找到，不存在，这个方法的好处是啥呢？就是直白，你问什么，它就直接回答是还是否，速度非常快，因为Redis直接在它内存里的哈希表里查一下就行了，几乎是瞬间完成,这应该是你首先想到的方法。

有时候情况会稍微复杂一点点，比如说，你不是查一个键，而是想一口气查好几个键，看看它们是不是都存在，你可能会想，那我写个循环，一个一个地用EXISTS命令去查呗，这样当然可以，但不是最快的办法，因为每个命令都要从你的客户端发到Redis服务器，服务器再处理再返回，这个来回通信的时间（网络延迟）如果多了，就会慢，那有没有更高效的办法呢？有的，Redis的EXISTS命令很贴心，它支持一次查多个键，你可以直接把好几个键的名字都跟在命令后面，像这样：EXISTS key1 key2 key3，然后Redis会返回一个数字，这个数字不是告诉你每个键的情况，而是告诉你传入的这些键里面，有几个是存在的，比如你查三个键，返回2，就表示有三个键里有两个是存在的，如果你需要知道具体是哪几个存在，这个方法就不够了，但如果你只是想知道这一批键里是不是都存在，或者存在几个，这个方法就非常高效,一次网络通信就全搞定了。

咱们再往深里想一层，有时候啊，我们检查一个键是否存在，并不是最终目的，我们的真实目的可能是：如果存在，我就把它拿出来用；如果不存在，我可能要去数据库查一下，然后塞到Redis里，方便下次用，这是一个非常非常常见的缓存使用模式，叫做“缓存查询”，如果你按照刚才的思路，先EXISTS一下，如果存在，再发一个GET命令去取数据，这就有个问题：你发了两次命令，跑了两次网络通信，在需要高性能的场景下，这两次通信的延迟加起来,可能就有点慢了。

那有没有办法合二为一呢？答案是肯定的，这里就要提到另一个非常实用的命令了，叫GET命令本身，没错，就是那个用来取值的GET命令，根据Redis的设计（来源：Redis数据类型文档），当你对一个不存在的键使用GET命令时，它不会报错，而是会返回一个特殊的值 nil，这个特性可以被我们巧妙地利用起来，你的操作可以变成这样：直接尝试用GET命令去拿这个键的值，如果返回的不是nil，太好了，数据直接到手，一步完成，如果返回的是nil，那就说明键不存在，这时候你再去数据库查询，然后用SET命令把数据设置到Redis里，你看，这样就把检查存在和获取值两个步骤，在一次通信中完成了，这种方法比先EXISTS再GET要更高效，因为它减少了网络往返的次数，这种方法有个小前提，就是你确实需要这个键的值，如果你仅仅是做存在性检查，完全不需要它的值，那还是用EXISTS更纯粹。

除了这些基本方法，还有一种数据结构能帮上忙，叫做布隆过滤器（Bloom Filter），不过这个东西稍微高级一点点，但因为它对于解决“是否存在”这个问题特别高效，所以也值得简单提一下，布隆过滤器的特点是，它能告诉你一个东西“肯定不存在”或者“可能存在”，注意这个“可能存在”，它有一点点误判的概率，但好处是速度极快，而且非常节省内存，根据布隆过滤器的原理介绍（来源：计算机科学常用算法），它特别适合用在那种数据量非常大，而且绝大多数情况下数据都不存在的场景，检查一个用户名是否已经被注册了，通常大部分输入的用户名都是没被注册的，布隆过滤器能瞬间告诉你“肯定不存在”，你就可以放心注册了，对于那些它说“可能存在”的，你再去数据库做一次精确查询确认一下，在Redis里，你可以通过RedisBloom这个模块来使用布隆过滤器，虽然需要额外安装模块，但在特定的大数据量排查场景下,它的速度优势是前面几种方法无法比拟的。

所以总结一下,在Redis里快速查数据有没有值：

1. 最简单直接：用 EXISTS 命令，适合只关心是否存在，不关心具体值的场景,查多个键可以一次完成。
2. 最常见实用：直接使用 GET 命令，通过判断返回值是否为 nil 来同时完成“检查”和“获取”两个动作,是缓存查询模式下的最佳实践。
3. 应对海量数据：考虑使用布隆过滤器（如果Redis安装了相应模块），用极小的内存空间实现高效的存在性预判,适合允许有微小误判率的场景。

你就根据你实际的需求，从这几个方法里挑一个最合适的用就行，第二种方法，也就是直接GET，在构建缓存时是用得最多的,因为它最符合我们的实际操作逻辑。