三、Redis 数据类型和使用场景
- Hash：对象类型的数据，购物车
- List：队列/栈
- Set：String类型的无序集合，intset，抽奖、签到、打卡，商品评价标签
- Sorted Set：存储有序的元素，ziplist，skiplist+ dict，排行榜
- Geo：地理位置信息
- Hyperloglogs：基于基数的统计
- Streams：流计算
3.1 基础命令
| 命令 | 作用 | 示例 | 返回值 |
|---|---|---|---|
| keys * | 查看所有键 | keys * | 所有键列表 |
| dbsize | 键总数 | dbsize | 键的总数 |
| exists key | 检查键是否存在 | exists java | 1 或 0 |
| del key [key] | 删除键 | del java | 删除个数 |
| expire key seconds | 设置键的过期时间 | expire hello 10 | 1 或 0 |
| ttl key | 查看键的剩余过期时间 | ttl hello | 剩余时间 |
| type key | 查看键的数据结构类型 | type hello | 数据类型 |
3.1.1 单个键管理
| 功能 | 命令 | 说明 |
|---|---|---|
| 键重命名 | rename key newkey | 将指定键重命名为新键名。如果新键名已存在，则会覆盖原有键的值。 |
| 随机返回一个键 | randomkey | 从当前数据库中随机返回一个键的名称。 |
| 键过期 | expire key seconds | 设置键在指定秒数后过期。 |
| expireat key timestamp | 设置键在指定时间戳后过期。 | |
| pexpire key milliseconds | 以毫秒为单位设置键在指定毫秒数后过期。 | |
| pexpireat key milliseconds-timestamp | 以毫秒为单位设置键在指定毫秒级时间戳后过期。 | |
| ttl key | 获取键的剩余过期时间（单位：秒）。 | |
| pttl key | 获取键的剩余过期时间（单位：毫秒）。 | |
| persist key | 移除键的过期时间，使其永久有效。 | |
| 键迁移 | move key db | 将指定键移动到另一个数据库。 |
| dump key+restore key ttl value | 在不同 Redis 实例之间进行数据迁移。 | |
| `migrate host port key | “” destination-db timeout [copy] [replace] [keys key [key …]]` |
3.1.2 键的遍历
对应 mysql limit
| 功能 | 命令 | 说明 |
|---|---|---|
| 全量遍历键 | keys pattern | 返回匹配给定模式的所有键。pattern 可以包含通配符，如 ***** 匹配所有键，? 匹配单个字符，[] 匹配指定范围的字符。Keys 命令可能会导致 Redis 阻塞，不建议在生产环境中使用，但在某些情况下，如数据量较小或者在从节点上执行，可以使用。 |
| 渐进式遍历 | scan cursor [match pattern] [count number] | 使用游标方式逐步遍历所有键。cursor 是游标值，从 0 开始，每次遍历完毕后会返回新的游标值。match 可选参数用于模式匹配，count 可选参数表示每次遍历的键个数，默认为 10。Scan 命令可以有效避免阻塞，但无法保证完全遍历所有键。可用于检测过期或闲置时间、寻找大对象等场景。 |
| 面向哈希类型扫描 | hscan key cursor [match pattern] [count number] | 渐进式遍历哈希类型键的所有字段。与 scan 类似，但专用于哈希类型。 |
| 面向集合类型扫描 | sscan key cursor [match pattern] [count number] | 渐进式遍历集合类型键的所有元素。与 scan 类似，但专用于集合类型。 |
| 面向有序集合扫描 | zscan key cursor [match pattern] [count number] | 渐进式遍历有序集合类型键的所有成员。与 scan 类似，但专用于有序集合类型。 |
3.2 字符串
- Redis的字符串类型是最基础的数据结构。
- 所有键都是字符串类型，其他数据结构都是在字符串类型基础上构建的。
- 值可以是简单字符串、复杂字符串（如JSON、XML）、数字（整数、浮点数）甚至是二进制（图片、音频、视频），但值的最大大小不能超过512MB。
3.2.1 命令
常用命令
- 设置值
- set key value [ex seconds] [px milliseconds] [nx|xx]: 设置键的值，并可选地设置过期时间和条件。
- setex key seconds value: 设置键的值，并同时设置过期时间（秒）。
- setnx key value: 仅当键不存在时设置键的值。
- setxx key value: 仅当键存在时设置键的值。
- 获取值
- get key: 获取键的值。
- mget key [key …]: 批量获取多个键的值。
- 批量操作
- mset key value [key value …]: 批量设置多个键值对。
- mget key [key …]: 批量获取多个键的值。
- 计数
- incr key: 对键的值进行自增操作。
- decr key: 对键的值进行自减操作。
- incrby key increment: 对键的值进行指定数字的自增操作。
- decrby key decrement: 对键的值进行指定数字的自减操作。
- incrbyfloat key increment: 对键的值进行浮点数的自增操作。
不常用命令
- 追加值
- append key value: 向键的值尾部追加字符串。
- 字符串长度
- strlen key: 返回键的值的长度。
- 设置并返回原值
- getset key value: 设置键的值并返回键原来的值。
- 设置指定位置的字符
- setrange key offset value: 设置键值的指定位置的字符。
- 获取部分字符串
- getrange key start end: 获取键值的指定范围的子字符串。
时间复杂度
| 命令 | 时间复杂度 |
|---|---|
| set | O(1) |
| get | O(1) |
| mset | O(N) |
| mget | O(N) |
| incr | O(1) |
| decr | O(1) |
| incrby | O(1) |
| decrby | O(1) |
| incrbyfloat | O(1) |
| append | O(1) |
| strlen | O(1) |
| getset | O(1) |
| setrange | O(1) |
| getrange | O(N) |
3.2.2 内部编码
Redis字符串类型的内部编码与底层数据结构密切相关，不同的编码方式会对应不同的底层数据结构，如下所示：
- int：采用8个字节的长整型存储，底层数据结构为整数类型, 节省内存空间和提高访问速度。
127.0.0.1:6379> set key 8653 OK
127.0.0.1:6379> object encoding key "int"
- embstr：对于小于等于39个字节的字符串，采用内嵌字符串编码，底层数据结构为简单的字符数组,避免额外的内存分配和释放操作。
# 小于等于39个字节的字符串：embstr
127.0.0.1:6379> set key "hello,world" OK
127.0.0.1:6379> object encoding key "embstr"
- raw：对于大于39个字节的字符串，采用原始字符串编码，底层数据结构为动态字符串（dynamic string），通常是一个结构体，内部包含了指向字符数组的指针以及该字符串的长度等信息。
# 大于39个字节的字符串：raw
127.0.0.1:6379> set key "one string greater than 39 byte........." OK
127.0.0.1:6379> object encoding key "raw"
127.0.0.1:6379> strlen key (integer) 40
3.2.3 应用场景
缓存功能
典型的缓存使用场景是将 Redis 作为缓存层，通过 Redis 快速获取数据，减轻后端数据库的压力。下面是模拟的代码示例：
UserInfo getUserInfo(long id){String userRedisKey = "user:info:" + id;String value = redis.get(userRedisKey);UserInfo userInfo;if (value != null) {userInfo = deserialize(value);} else {userInfo = mysql.get(id);if (userInfo != null) {redis.setex(userRedisKey, 3600, serialize(userInfo));}}return userInfo;
}
计数功能
Redis 可以作为计数的基础工具，用于实现快速计数和查询缓存的功能。以下是一个简单的示例：
long incrVideoCounter(long id) {String key = "video:playCount:" + id;return redis.incr(key);
}
共享 Session
使用 Redis 可以集中管理用户的 Session 信息，解决分布式 Web 服务中的 Session 分散管理问题，确保用户登录状态的一致性。示例代码如下：
// 在登录时将用户的 Session 信息存储到 Redis
redis.setex(sessionId, 3600, serialize(userInfo));// 在需要获取 Session 信息时，直接从 Redis 中获取
UserInfo userInfo = deserialize(redis.get(sessionId));
限速功能
通过 Redis 实现对特定操作的限速，如限制用户获取验证码的频率、限制 IP 地址的访问频率等。示例代码如下：
String phoneNum = "138xxxxxxxx";
String key = "shortMsg:limit:" + phoneNum;// SET key value EX 60 NX
String isExists = redis.set(key, "1", "EX 60", "NX");if (isExists != null || redis.incr(key) <= 5) {// 允许操作
} else {// 限速
}
3.3 哈希
3.3.1 命令
| 命令 | 示例 | 说明 |
|---|---|---|
| hset key field value | hset user:1 name tom | 为指定键的哈希类型设置字段及其对应的值 |
| hget key field | hget user:1 name | 获取指定键的哈希类型中指定字段的值 |
| hdel key field [field …] | hdel user:1 name | 删除指定键的哈希类型中一个或多个字段 |
| hlen key | hlen user:1 | 计算指定键的哈希类型中字段的数量 |
| hmset key field value [field value …] | hmset user:1 name mike age 12 city tianjin | 批量设置指定键的哈希类型中的多个字段及其对应的值 |
| hexists key field | hexists user:1 name | 判断指定键的哈希类型中是否存在指定字段 |
| hkeys key | hkeys user:1 | 获取指定键的哈希类型中所有字段的名称 |
| hvals key | hvals user:1 | 获取指定键的哈希类型中所有字段的值 |
| hgetall key | hgetall user:1 | 获取指定键的哈希类型中所有字段及其对应的值 |
| hincrby key field increment | hincrby user:1 age 1 | 将指定键的哈希类型中指定字段的值按指定增量增加 |
| hstrlen key field | hstrlen user:1 name | 计算指定键的哈希类型中指定字段的值的字符串长度 |
3.3.2 内部编码
哈希类型是 Redis 中常用的数据结构之一，其内部编码有两种：ziplist（压缩列表）和hashtable（哈希表）。
根据哈希类型元素个数和值的大小，Redis会动态选择使用合适的内部编码来存储数据。
-
ziplist（压缩列表）：
-
当哈希类型元素个数小于 hash-max-ziplist-entries 配置（默认512个）且所有值都小于 hash-max-ziplist-value 配置（默认64字节）时，Redis会使用ziplist作为哈希的内部实现。
-
Ziplist 使用紧凑的结构实现多个元素的连续存储，因此在节省内存方面比 hashtable 更加优秀。
-
hashtable（哈希表）：
-
当哈希类型无法满足 ziplist 的条件时，Redis会使用 hashtable 作为哈希的内部实现。因为此时 ziplist 的读写效率会下降，而 hashtable 的读写时间复杂度为O（1）。
下面是示例演示了哈希类型的内部编码，以及相应的变化：
当field个数比较少且没有大的value时，内部编码为ziplist：
127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 f2 v2 OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey "ziplist"
当有value大于64字节时，内部编码会由ziplist变为hashtable：
127.0.0.1:6379> hset hashkey f3 "one string is bigger than 64 byte...忽略..." OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey "hashtable"
当field个数超过512，内部编码也会由ziplist变为hashtable：
127.0.0.1:6379> hmset hashkey f1 v1 f2 v2 f3 v3 ...忽略... f513 v513 OK
127.0.0.1:6379> object encoding hashkey "hashtable"
这种动态选择内部编码的机制有效地节省了内存空间，并提高了 Redis 在处理哈希类型数据时的效率。
3.3.3 应用场景
缓存用户信息
将用户信息存储为哈希类型，每个用户的属性作为field，属性值作为value。这种方式相比于使用字符串序列化缓存用户信息更加直观，并且在更新操作上更为便捷。
UserInfo getUserInfo(long id) {String userRedisKey = "user:info:" + id;Map<String, String> userInfoMap = redis.hgetAll(userRedisKey);UserInfo userInfo;if (userInfoMap != null) {userInfo = transferMapToUserInfo(userInfoMap);} else {userInfo = mysql.get(id);redis.hmset(userRedisKey, transferUserInfoToMap(userInfo));redis.expire(userRedisKey, 3600);}return userInfo;
}
缓存对象属性
类似于缓存用户信息，哈希类型也可用于缓存对象的属性。每个对象的属性作为field，属性值作为value。这样可以在对象更新时只更新相应的属性，而不需要更新整个对象。
数据存储和索引
哈希类型可以用于存储数据并建立索引，例如存储文章内容和相应的标签。文章内容可以作为value，而标签可以作为field，这样可以快速地根据标签检索到相关的文章内容。
统计数据
哈希类型可以用于存储统计数据，例如用户的访问次数、订单数量等。每个用户或对象的ID作为key，相应的统计数据作为field和value。这样可以方便地对数据进行更新和查询。
3.3.4 优缺点分析
使用哈希类型缓存用户信息的优缺点如下：
优点
- 简单直观，易于理解和实现。
- 每个属性都支持更新操作，可以灵活地更新部分属性而不影响其他属性。
- 如果合理使用哈希类型的内部编码和控制字段数量，可以有效地减少内存占用。
缺点
- 在使用hashtable作为内部实现时，会消耗更多的内存。
- 如果哈希表的field数量过多，会导致内存占用增加，需要合理控制field数量。
- Redis不支持复杂的关系查询，因此在模拟关系型数据库的复杂查询时开发困难，维护成本高。
3.3.5 用户信息缓存方案比较
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 原生字符串类型 | 简单直观每个属性支持更新操作 | 占用过多的键内存占用量较大 用户信息内聚性较差，不利于维护 | 适用于简单的数据结构，且数据量较小的场景 |
| 序列化字符串类型 | 简化编程可提高内存使用效率（如果合理使用序列化） | 序列化和反序列化有一定开销 更新属性需要反序列化、更新、再序列化，操作复杂且开销较大 | 适用于需要简化编程且数据结构较为复杂的场景，数据量较小、读取频率高、更新频率低 |
| 哈希类型 | 简单直观 每个用户属性使用一对field-value，内存空间使用相对较少（如果合理使用） | 需要控制哈希内部编码的转换，转换为hashtable会消耗更多内存无法针对某个 field 进行失效处理 | 适用于结构化数据，且字段较多的场景，需要减少内存空间的使用、提高数据存取效率的场景 |
3.4 列表
3.4.1 命令
| 操作类型 | 描述 | 命令 | 示例用法 |
|---|---|---|---|
| 添加操作 | 从右向左插入元素到列表。 | rpush key value [value …] | rpush listkey c b a |
| 添加操作 | 从左向右插入元素到列表。 | lpush key value [value …] | lpush listkey c b a |
| 添加操作 | 向某个元素前或者后插入元素 | linsert key before|after pivot value | |
| 查找 | 获取指定范围内的元素列表。 | lrange key start end | lrange listkey 1 3 |
| 查找 | 获取指定索引下标的元素。 | lindex key index | lindex listkey -1 |
| 查找 | 获取列表长度。 | llen key | llen listkey |
| 删除 | 从列表左侧弹出元素。 | lpop key | lpop listkey |
| 删除 | 从列表右侧弹出元素。 | rpop key | rpop listkey |
| 删除 | 删除指定元素。 | lrem key count value | lrem listkey 4 a |
| 删除 | 按照索引范围修剪列表。 | ltrim key start end | ltrim listkey 1 3 |
| 修改 | 修改指定索引下标的元素。 | lset key index newValue | lset listkey 2 python |
| 阻塞操作 | 从左至右阻塞弹出元素。 | blpop key [key …] timeout | blpop list:test 3 |
| 阻塞操作 | 从右至左阻塞弹出元素。 | brpop key [key …] timeout | brpop list:test 3 |
3.4.2 内部编码
Redis 列表类型的内部编码主要有两种：ziplist（压缩列表）和 linkedlist（链表）。选择合适的内部编码类型取决于列表的大小和元素的特性。
- ziplist（压缩列表）：
- 当列表的元素个数小于 list-max-ziplist-entries 配置（默认 512 个），并且列表中每个元素的值都小于 list-max-ziplist-value 配置（默认 64 字节）时，Redis 会选用 ziplist 作为列表的内部实现来减少内存的使用。
- ziplist 是一种紧凑且高效的数据结构，适用于存储少量元素且元素值较小的列表。
- linkedlist（链表）：
- 当列表类型无法满足 ziplist 的条件时，Redis 会使用 linkedlist 作为列表的内部实现。
- linkedlist 是一种灵活的数据结构，适用于存储大量元素或者元素值较大的列表。
示例演示
- 当元素个数较少且没有大元素时，内部编码为 ziplist：
bashCopy code
127.0.0.1:6379> rpush listkey e1 e2 e3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding listkey
"ziplist"
2.1 当元素个数超过 512 个，内部编码变为 linkedlist：
bashCopy code
127.0.0.1:6379> rpush listkey e4 e5 ...忽略... e512 e513
(integer) 513
127.0.0.1:6379> object encoding listkey
"linkedlist"
2.2 或者当某个元素超过 64 字节，内部编码也会变为 linkedlist：
bashCopy code
127.0.0.1:6379> rpush listkey "one string is bigger than 64 byte...............
................."
(integer) 4
127.0.0.1:6379> object encoding listkey
"linkedlist"
3.4.3 应用场景
1. 消息队列
消息队列常用于解耦系统组件，实现异步通信和削峰填谷等功能。在 Redis 中，可以使用 lpush 和 brpop 命令组合来实现阻塞队列：
- 生产者客户端使用 lpush 从列表左侧插入元素。
- 多个消费者客户端使用 brpop 命令阻塞式地获取列表尾部的元素。
这样设计可以保证消费的负载均衡和高可用性。
2. 文章列表
文章列表通常需要按照一定的规则进行排序和分页展示。在 Redis 中，可以使用列表存储每个用户的文章列表，并进行分页展示：
- 每篇文章使用哈希结构存储，例如每篇文章有标题、时间戳和内容等属性。
hmset article:1 title "xx" timestamp 1476536196 content "xxxx"
hmset article:k title "yy" timestamp 1476512536 content "yyyy"
- 向用户文章列表添加文章，使用 lpush 将文章 ID 插入用户文章列表的左侧。
lpush user:1:articles article:1 article3 ...
lpush user:k:articles article:5 ...
- 分页获取用户文章列表，使用 lrange 命令按照索引范围获取指定用户的文章列表，然后根据文章 ID 获取文章内容。
articles = lrange user:1:articles 0 9
for article in articleshgetall article
开发提示
在使用列表时，可以根据以下口诀选择合适的操作组合：
- lpush + lpop = 栈（Stack）
- lpush + rpop = 队列（Queue）
- lpush + ltrim = 有限集合（Capped Collection）
- lpush + brpop = 消息队列（Message Queue）
3.5 Set 集合
3.5.1 命令
| 操作 | 命令 | 返回值 |
|---|---|---|
| 添加元素 | sadd key element [element …] | 成功添加的元素个数 |
| 删除元素 | srem key element [element …] | 成功删除的元素个数 |
| 计算元素个数 | scard key | 集合中元素的数量 |
| 判断元素是否在集合中 | sismember key element | 1（存在）或 0（不存在） |
| 随机返回指定个数的元素 | srandmember key [count] | 随机元素或元素数组 |
| 从集合中随机弹出元素 | spop key | 被弹出的元素 |
| 获取所有元素 | smembers key | 集合中的所有元素 |
| 求多个集合的交集 | sinter key [key …] | 交集元素的数组 |
| 求多个集合的并集 | sunion key [key …] | 并集元素的数组 |
| 求多个集合的差集 | sdiff key [key …] | 差集元素的数组 |
| 保存交集、并集、差集的结果 | sinterstore destination key [key …] | 保存结果的集合的元素个数 |
| sunionstore destination key [key …] | 保存结果的集合的元素个数 | |
| sdiffstore destination key [key …] | 保存结果的集合的元素个数 |
3.5.2 内部编码
- intset（整数集合）：当集合中的元素都是整数且元素个数小于 set-maxintset-entries 配置（默认512个）时，Redis会选用intset来作为集合的内部实现，从而减少内存的使用。
- hashtable（哈希表）：当集合类型无法满足intset的条件时，Redis会使用hashtable作为集合的内部实现。
示例：
- 当元素个数较少且都为整数时，内部编码为intset：
rubyCopy code
127.0.0.1:6379> sadd setkey 1 2 3 4 (integer) 4
127.0.0.1:6379> object encoding setkey "intset"
- 当元素个数超过512个，内部编码变为hashtable：
rubyCopy code
127.0.0.1:6379> sadd setkey 1 2 3 4 5 6 ... 512 513 (integer) 509
127.0.0.1:6379> scard setkey (integer) 513
127.0.0.1:6379> object encoding listkey "hashtable"
- 当某个元素不为整数时，内部编码也会变为hashtable：
rubyCopy code
127.0.0.1:6379> sadd setkey a (integer) 1
127.0.0.1:6379> object encoding setkey "hashtable"
3.5.3 应用场景
用户的兴趣可以被表示为一组标签，例如，一个用户可能对娱乐、体育感兴趣，而另一个用户可能对历史、新闻感兴趣。以下是使用集合类型实现标签功能的一些功能：
- 给用户添加标签：
sadd user:1:tags tag1 tag2 tag5
sadd user:2:tags tag2 tag3 tag5
sadd user:k:tags tag1 tag2 tag4
- 给标签添加用户：
sqlCopy code
sadd tag1:users user:1 user:3
sadd tag2:users user:1 user:2 user:3
sadd tagk:users user:1 user:2
- 删除用户下的标签：
srem user:1:tags tag1 tag5
- 删除标签下的用户：
bashCopy code
srem tag1:users user:1
srem tag5:users user:1
- 计算用户共同感兴趣的标签：
rubyCopy code
sinter user:1:tags user:2:tags
在开发中，需要注意以下几点：
- 用户和标签的关系维护应该在一个事务内执行，以防止部分命令失败造成数据不一致。
- 计算用户共同感兴趣的标签可以使用 sinter 命令。
3.6 Zset 有序集合
3.6.1 命令
| 命令 | 描述 | 时间复杂度 |
|---|---|---|
| zadd key score member [score member …] | 添加成员及其分数到有序集合 | O(log(N)) |
| zcard key | 获取有序集合的成员个数 | O(1) |
| zscore key member | 获取成员的分数 | O(1) |
| zrank key member | 获取成员的排名（升序） | O(log(N)) |
| zrevrank key member | 获取成员的排名（降序） | O(log(N)) |
| zrem key member [member …] | 删除成员 | O(log(N)+M) |
| zincrby key increment member | 增加成员的分数 | O(log(N)) |
| zrange key start end [withscores] | 返回指定排名范围的成员（升序） | O(log(N)+M) |
| zrevrange key start end [withscores] | 返回指定排名范围的成员（降序） | O(log(N)+M) |
| zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count] | 返回指定分数范围的成员（升序） | O(log(N)+M) |
| zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count] | 返回指定分数范围的成员（降序） | O(log(N)+M) |
| zcount key min max | 返回指定分数范围内的成员个数 | O(log(N)) |
| zremrangebyrank key start end | 删除指定排名范围的成员 | O(log(N)+M) |
| zremrangebyscore key min max | 删除指定分数范围的成员 | O(log(N)+M) |
| `zinterstore destination numkeys key [key …] [weights weight [weight …]] [aggregate sum | min | max]` |
| `zunionstore destination numkeys key [key …] [weights weight [weight …]] [aggregate sum | min | max]` |
其中，N 表示有序集合的基数（即成员的个数），M 表示返回结果的基数。
3.6.2 内部编码
有序集合类型的内部编码有两种：ziplist（压缩列表）和skiplist（跳跃表）。
- Ziplist（压缩列表）：当有序集合的元素个数小于zset-max-ziplist-entries配置（默认128个），同时每个元素的值都小于zset-max-ziplist-value配置（默认64字节）时，Redis会用ziplist来作为有序集合的内部实现。Ziplist可以有效减少内存的使用。
- Skiplist（跳跃表）：当ziplist条件不满足时，有序集合会使用skiplist作为内部实现，因为此时ziplist的读写效率会下降。
以下是示例说明：
- 当元素个数较少且每个元素较小时，内部编码为skiplist。
127.0.0.1:6379> zadd zsetkey 50 e1 60 e2 30 e3 (integer) 3
127.0.0.1:6379> object encoding zsetkey "ziplist"
- 当元素个数超过128个时，内部编码变为ziplist。
127.0.0.1:6379> zadd zsetkey 50 e1 60 e2 30 e3 12 e4 ...忽略... 84 e129 (integer) 129
127.0.0.1:6379> object encoding zsetkey "skiplist"
- 当某个元素大于64字节时，内部编码也会变为hashtable。
127.0.0.1:6379> zadd zsetkey 20 "one string is bigger than 64 byte............." (integer) 1
127.0.0.1:6379> object encoding zsetkey "skiplist"
3.6.3 应用场景
添加用户赞数
用户上传视频后，根据获得的赞数将用户添加到相应日期的排行榜中。可以使用有序集合的zadd和zincrby功能。例如，用户mike上传了一个视频，并获得了3个赞：
zadd user:ranking:2016_03_15 mike 3
如果之后再获得一个赞：
zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1
取消用户赞数
- 当用户注销或发生其他需要将用户从排行榜中删除的情况时，可以使用zrem命令删除用户。例如，删除用户mike：
zrem user:ranking:2016_03_15 mike
展示获取赞数最多的十个用户
使用zrevrange命令可以获取指定日期排行榜中获取赞数最多的前十个用户的信息：
zrevrange user:ranking:2016_03_15 0 9
展示用户信息以及用户分数
可以将用户的详细信息保存在哈希类型中，并通过hgetall命令获取用户信息。同时，可以使用zscore和zrank命令获取用户在排行榜中的分数和排名：
hgetall user:info:tom
zscore user:ranking:2016_03_15 mike
zrank user:ranking:2016_03_15 mike
以上功能实现了一个基本的排行榜系统，用户可以根据赞数排行查看排名前十的用户，并查看每个用户的详细信息以及其在排行榜中的分数和排名。
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