Redis 里怎么搞交集运算，实际用法和底层原理聊聊

Redis里进行交集运算主要使用SINTER和SINTERSTORE这两个命令，实际用法很简单：假设你有三个集合，分别代表不同的用户标签，喜欢音乐的用户”、“在北京的用户”、“90后用户”，你可以直接用SINTER命令，把这三个集合的名字作为参数传进去，Redis就会立刻返回同时属于这三个集合的所有成员，也就是“在北京的90后且喜欢音乐的用户”列表，如果你需要频繁使用这个结果，可以用SINTERSTORE命令，它会把计算出的交集存到一个新的集合里，方便后续直接调用,避免了重复计算。

底层原理方面，这涉及到Redis集合的存储方式，根据集合元素的数量和类型，Redis会选择不同的内部编码，当集合元素全是整数且数量较少时，会采用一种叫intset（整数集合）的结构，它本质上是一个有序的整数数组，查找和去重效率很高，对于其他情况，则会使用更通用的hashtable（哈希表），进行交集运算时，Redis会采用一种优化的算法，它通常会先检查所有参与运算的集合，并选择其中元素数量最小的那个集合作为基准，遍历这个最小集合的每一个元素，去其他所有集合中检查是否存在，这个策略很聪明，因为检查一个元素是否在一个集合里，在哈希表中是很快的操作（时间复杂度接近O(1)），而遍历最小的集合能保证总的检查次数最少，如果所有集合都使用哈希表编码，这个过程的效率就非常高，如果遇到intset，因为其本身有序,也能通过二分查找等方式高效完成判断。

需要注意的是，SINTER命令在计算过程中会阻塞其他命令，直到计算完成，如果参与交集的集合非常大，这个操作可能会比较耗时，在线上环境中，对于大数据集的交集运算需要谨慎，避免长时间阻塞Redis服务，一个实践建议是，如果交集结果需要被多次使用，务必使用SINTERSTORE将其存储起来，用空间换时间，集合运算（并集、差集）的原理也类似,都是基于遍历和查找实现的。

这些设计在《Redis设计与实现》一书中有详细阐述，Redis官方文档也对命令的时间复杂度有明确说明，理解这些底层机制，有助于我们在实际开发中做出更合理的数据结构选择,并预判命令的性能表现。