瞭解Redis這個核心數據類型

string 字元串

tring 類型是二進位安全的，即 string 中可以包含任何數據。

Redis 中的普通 string 採用 raw encoding 即原始編碼方式，該編碼方式會動態擴容，並通過提前預分配冗餘空間，來減少記憶體頻繁分配的開銷。

在字元串長度小於 1MB 時，按所需長度的 2 倍來分配，超過 1MB，則按照每次額外增加 1MB 的容量來預分配。

Redis 中的數字也存為 string 類型，但編碼方式跟普通 string 不同，數字採用整型編碼，字元串內容直接設為整數值的二進位位元組序列。

在存儲普通字元串，序列化對象，以及計數器等場景時，都可以使用 Redis 的字元串類型，字元串數據類型對應使用的指令包括 set、get、mset、incr、decr 等。

list 列表

list 列表，是一個快速雙向鏈表，存儲了一系列的 string 類型的字串值

對於常規的 pop、push 元素，性能很高，時間複雜度為 O(1)，因為是列表直接追加或彈出。但對於通過隨機插入、隨機刪除，以及隨機範圍獲取，需要輪詢列表確定位置，性能就比較低下了。

操作 list 列表時，可以用 lpush、lpop、rpush、rpop、lrange 來進行常規的隊列進出及範圍獲取操作，在某些特殊場景下，也可以用 lset、linsert 進行隨機插入操作，用 lrem 進行指定元素刪除操作；最後，在消息列表的消費時，還可以用 Blpop、Brpop 進行阻塞式獲取，從而在列表暫時沒有元素時，可以安靜的等待新元素的插入，而不需要額外持續的查詢。

set 集合

set 是 string 類型的無序集合，set 中的元素是唯一的，即 set 中不會出現重覆的元素。Redis 中的集合一般是通過 dict 哈希表實現的，所以插入、刪除，以及查詢元素，可以根據元素 hash 值直接定位，時間複雜度為 O(1)。

操作

• sismember 指令判斷該 key 對應的 set 數據結構中，是否存在某個元素，如果存在返回 1，否則返回 0；
• sdiff 指令來對多個 set 集合執行差集；
• sinter 指令對多個集合執行交集；
• sunion 指令對多個集合執行並集；
• spop 指令彈出一個隨機元素；
• srandmember 指令返回一個或多個隨機元素。

在社交系統中，可以用於存儲關註的好友列表，用來判斷是否關註，還可以用來做好友推薦使用。另外，還可以利用 set 的唯一性，來對服務的來源業務、來源 IP 進行精確統計。

sorted set 有序集合

有序集合中，每個元素都會關聯一個 double 類型的 score 分數值。有序集合通過這個 score 值進行由小到大的排序。有序集合中，元素不允許重覆，但 score 分數值卻允許重覆。

操作

• zscan 指令：按順序獲取有序集合中的元素；
• zscore 指令：獲取元素的 score 值；
• zrange指令：通過指定 score 返回指定 score 範圍內的元素；
• 在某個元素的 score 值發生變更時，還可以通過 zincrby 指令對該元素的 score 值進行加減。
• 通過 zinterstore、zunionstore 指令對多個有序集合進行取交集和並集，然後將新的有序集合存到一個新的 key 中，如果有重覆元素，重覆元素的 score 進行相加，然後作為新集合中該元素的 score 值。

可以用有序集合來統計排行榜，實時刷新榜單，還可以用來記錄學生成績，從而輕鬆獲取某個成績範圍內的學生名單，還可以用來對系統統計增加權重值，從而在 dashboard 實時展示。

hash 哈希

略

bitmap

點陣圖是一串連續的二進位數字，底層實際是基於 string 進行封裝存儲的

按 bit 位進行指令操作的。bitmap 中每一 bit 位所在的位置就是 offset 偏移，可以用 setbit、bitfield 對 bitmap 中每個 bit 進行置 0 或置 1 操作，也可以用 bitcount 來統計 bitmap 中的被置 1 的 bit 數，還可以用 bitop 來對多個 bitmap 進行求與、或、異或等操作。

bitmap 點陣圖的特點是按位設置、求與、求或等操作很高效，而且存儲成本非常低，用來存對象標簽屬性的話，一個 bit 即可存一個標簽。可以用 bitmap，存用戶最近 N 天的登錄情況，每天用 1 bit，登錄則置 1。

個性推薦在社交應用中非常重要，可以對新聞、feed 設置一系列標簽，如軍事、娛樂、視頻、圖片、文字等，用 bitmap 來存儲這些標簽，在對應標簽 bit 位上置 1。對用戶，也可以採用類似方式，記錄用戶的多種屬性，並可以很方便的根據標簽來進行多維度統計。bitmap 點陣圖的重要指令包括：setbit、 getbit、bitcount、bitfield、 bitop、bitpos 等。

使用經歷

統計用戶登錄情況 ： 1 2 3 5 天內登錄
bitmap : 1 1 1 0 1

GEO 地理位置

在存儲某個位置點時，首先利用 Geohash 演算法，將該位置二維的經緯度，映射編碼成一維的 52 位整數值，將位置名稱、經緯度編碼 score 作為鍵值對，存儲到分類 key 對應的 sorted set 中。

需要計算某個位置點 A 附近的人時，首先以指定位置 A 為中心點，以距離作為半徑，算出 GEO 哈希 8 個方位的範圍， 然後依次輪詢方位範圍內的所有位置點，只要這些位置點到中心位置 A 的距離在要求距離範圍內，就是目標位置點。輪詢完所有範圍內的位置點後，重新排序即得到位置點 A 附近的所有目標。

使用 geoadd，將位置名稱（如人、車輛、店名）與對應的地理位置信息添加到指定的位置分類 key 中；

使用 geopos 方便地查詢某個名稱所在的位置信息；

使用 georadius 獲取指定位置附近，不超過指定距離的所有元素；

Redis GEO 地理位置，利用 Geohash 將大量的二維經緯度轉一維的整數值，這樣可以方便的對地理位置進行查詢、距離測量、範圍搜索。但由於地理位置點非常多，一個地理分類 key 下可能會有大量元素，在 GEO 設計時，需要提前進行規劃，避免單 key 過度膨脹。

Redis 的 GEO 地理位置數據結構，應用場景很多，比如查詢某個地方的具體位置，查當前位置到目的地的距離，查附近的人、餐廳、電影院等。GEO 地理位置數據結構中，重要指令包括 geoadd、geopos、geodist、georadius、georadiusbymember 等。

使用 geodist 來獲取指定的兩個位置之間的距離。

hyperLogLog 基數統計

hyperLogLog 是用來做基數統計的數據類型，當輸入巨大數量的元素做統計時，只需要很小的記憶體即可完成。HyperLogLog 不保存元數據，只記錄待統計元素的估算數量，這個估算數量是一個帶有 0.81% 標準差的近似值，在大多數業務場景，對海量數據，不足 1% 的誤差是可以接受的。

Redis 的 HyperLogLog 在統計時，如果計數數量不大，採用稀疏矩陣存儲，隨著計數的增加，稀疏矩陣占用的空間也會逐漸增加，當超過閥值後，則改為稠密矩陣，稠密矩陣占用的空間是固定的，約為12KB位元組。

通過 hyperLoglog 數據類型，你可以利用 pfadd 向基數統計中增加新的元素，可以用 pfcount 獲得 hyperLogLog 結構中存儲的近似基數數量，還可以用 hypermerge 將多個 hyperLogLog 合併為一個 hyperLogLog 結構，從而可以方便的獲取合併後的基數數量。

hyperLogLog 的特點是統計過程不記錄獨立元素，占用記憶體非常少，非常適合統計海量數據。在大中型系統中，統計每日、每月的 UV 即獨立訪客數，或者統計海量用戶搜索的獨立詞條數，都可以用 hyperLogLog 數據類型來進行處理。