Redis里头怎么搞交集，底层原理到底是咋回事儿，想弄明白这事儿得先了解啥机制

想知道Redis里怎么搞交集,底层原理是啥，咱们得先弄明白一个最核心的东西：Redis的键值对里，这个“值”到底能是啥玩意儿，你不能一上来就盯着交集命令看，那就像只学炒菜步骤却不认识油盐酱醋一样，容易迷糊。

第一件事：得知道Redis的“集合”是个啥

Redis不是个简单的存字符串的字典,它支持好几种数据结构，“集合”（Set）就是其中之一，你可以把它想象成一个麻袋，里面扔进去一堆东西，比如把所有喜欢看科幻小说的用户ID扔进一个叫“sci-fi-fans”的麻袋里，这个麻袋有俩特点：1. 里面的东西是无序的，没有先来后到，2. 里面的东西都是唯一的，同一个用户ID你扔进去一百遍，麻袋里也只有一个。

明白了集合是这么个东西,交集就很好理解了，假设我们还有另一个麻袋叫“comedy-fans”，里面装的是喜欢看喜剧片的用户ID。“既喜欢科幻片又喜欢喜剧片”的用户是哪些人呢？答案就是把“sci-fi-fans”和“comedy-fans”这两个麻袋都倒出来，找出里面都有的那些用户ID，这个找共同部分的过程，就是求交集，在Redis里，用的命令就是 SINTER key1 key2 ...。

第二件事：光知道命令不行，得瞅瞅麻袋的里子（底层结构）

Redis这个“集合”麻袋，可不是随便拿个布袋子做的，它内部有两种实现方式，相当于有时候用“帆布麻袋”，有时候用“金属保险箱”，用哪个，取决于里面装的东西多不多、大不大。

• 第一种：整数集合（Intset），这就像个紧凑的小盒子，当你往集合里塞的数据全都是整数，并且数量不多的时候（Redis会有个配置参数决定多少算“不多”，比如默认512个），Redis就会用这个“整数集合”，它的好处是特别省地方，把所有整数按顺序紧凑地排列在一起，找起来也快，因为有序嘛，可以用二分查找，这可以理解为一种“内存优化模式”。

• 第二种：哈希表（Hash Table），这是更通用、更常用的“大麻袋”，一旦你的集合里出现了非整数的数据（比如字符串），或者里面的元素数量超过了整数集合的承受能力，Redis就会自动把这个“集合”从“整数集合”升级成“哈希表”，哈希表是啥？你可以把它想象成一个大仓库，里面有好多好多小柜子，当你存一个元素时，Redis会用一个函数（哈希函数）算一下这个元素的“地址”，然后把它放进对应编号的小柜子里，下次要找这个元素在不在，同样算一下地址，直接去那个柜子里看一眼就行，速度极快，几乎不受仓库里货物总数的影响。

回到交集原理：Redis是怎么在两个麻袋里找共同东西的？

理解了底层是哈希表,交集的算法就清晰了，假设我们现在有两个集合A和B，Redis要计算 SINTER A B，它不会傻乎乎地把A和B里每个元素都两两比较一遍，那样太慢了。

它会用一个非常聪明的策略：

1. 判断大小：先看看A和B哪个集合的元素数量更少，假设A更小。
2. 遍历小的：Redis会把小的集合A里的所有元素，一个一个地取出来。
3. 检查大的：每取出A的一个元素，就立刻去大的集合B里查一下，看这个元素在不在B里面，因为集合B底层是哈希表，这个“检查存在”的操作非常快，几乎是瞬间完成的（时间复杂度是O(1)）。
4. 收集结果：如果这个元素在B里也存在，那它就是交集的一员，把它放到结果集合里，如果不在，就跳过。

这个过程,专业点叫“用时间复杂度为O(1)的查找操作，去遍历较小的那个集合”，它的总耗时主要取决于较小集合的大小，而不是两个集合加起来的大小，这就像你要在一大堆人中找出和你同一天生日的人，你不会去问每一个人，而是直接喊一句“谁也是X月X日生日？”，然后看谁举手，这里，“喊一句”就相当于在大的哈希表里做一次快速查找。

想弄明白Redis交集的机制，你得先了解：

1. 集合的本质：一个无序、唯一种类的数据结构，这是进行集合运算（交、并、差）的基础。
2. 底层的两种实现：整数集合（Intset）用于优化存储小规模整数集；哈希表（Hash Table）是通用且高效的实现方式，其O(1)复杂度的查找特性是关键。
3. 高效的算法策略：SINTER 命令的核心原理是利用哈希表的快速查找能力，通过遍历较小的集合来高效地确定交集，避免了低效的全量比较。

你下次用 SINTER 的时候，脑子里就可以想象这个画面：Redis拎起那个元素少的麻袋，把里面的东西一件一件拿出来，然后对着那个大的哈希表仓库喊：“喂，我手里这个号码的柜子里有东西吗？” 有，就收进结果框；没有，就下一个，就是这么简单直接又高效。