學習下Redis這個核心數據類型

string 字符串

tring 類型是二進制安全的，即 string 中能夠包含任何數據。

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，並經過提早預分配冗餘空間，來減小內存頻繁分配的開銷。

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

Redis 中的數字也存爲 string 類型，但編碼方式跟普通 string 不一樣，數字採用整型編碼，字符串內容直接設爲整數值的二進制字節序列。

在存儲普通字符串，序列化對象，以及計數器等場景時，均可以使用 Redis 的字符串類型，字符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，時間複雜度爲 O(1)，由於是列表直接追加或彈出。但對於經過隨機插入、隨機刪除，以及隨機範圍獲取，須要輪詢列表肯定位置，性能就比較低下了。

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

set 集合

set 是 string 類型的無序集合，set 中的元素是惟一的，即 set 中不會出現重複的元素。Redis 中的集合通常是經過 dict 哈希表實現的，因此插入、刪除，以及查詢元素，能夠根據元素 hash 值直接定位，時間複雜度爲 O(1)。

操做

• sismember 指令判斷該 key 對應的 set 數據結構中，是否存在某個元素，若是存在返回 1，不然返回 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，能夠用於存儲關注的好友列表，用來判斷是否關注，還能夠用來作好友推薦使用。另外，還能夠利用 set 的惟一性，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，每一個元素都會關聯一個 double 類型的 score 分數值。有序集合經過這個 score 值進行由小到大的排序。有序集合中，元素不容許重複，但 score 分數值卻容許重複。

操做

• 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：經過指定 score 返回指定 score 範圍內的元素；
• 在某個元素的 score 值發生變動時，還能夠經過 zincrby 指令對該元素的 score 值進行加減。
• 經過 zinterstore、zunionstore 指令對多個有序集合進行取交集和並集，而後將新的有序集合存到一個新的 key 中，若是有重複元素，重複元素的 score 進行相加，而後做爲新集合中該元素的 score 值。

能夠用有序集合來統計排行榜，實時刷新榜單，還能夠用來記錄學生成績，從而輕鬆獲取某個成績範圍內的學生名單，還能夠用來對系通通計增長權重值，從而在 dashboard 實時展現。

hash 哈希

略

bitmap

位圖是一串連續的二進制數字，底層實際是基於 string 進行封裝存儲的

按 bit 位進行指令操做的。bitmap 中每一 bit 位所在的位置就是 offset 偏移，能夠用 setbit、bitfield 對 bitmap 中每一個 bit 進行置 0 或置 1 操做，也能夠用 bitcount 來統計 bitmap 中的被置 1 的 bit 數，還能夠用 bitop 來對多個 bitmap 進行求與、或、異或等操做。

bitmap 位圖的特色是按位設置、求與、求或等操做很高效，並且存儲成本很是低，用來存對象標籤屬性的話，一個 bit 便可存一個標籤。能夠用 bitmap，存用戶最近 N 天的登陸狀況，天天用 1 bit，登陸則置 1。

個性推薦在社交應用中很是重要，能夠對新聞、feed 設置一系列標籤，如軍事、娛樂、視頻、圖片、文字等，用 bitmap 來存儲這些標籤，在對應標籤 bit 位上置 1。對用戶，也能夠採用相似方式，記錄用戶的多種屬性，並能夠很方便的根據標籤來進行多維度統計。bitmap 位圖的重要指令包括：setbit、 getbit、bitcount、bitfield、 bitop、bitpos 等。

使用經歷

統計用戶登陸狀況 ： 1 2 3 5 天內登陸
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 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 做爲鍵值對，存儲到分類 key 對應的 sorted set 中。

須要計算某個位置點 A 附近的人時，首先以指定位置 A 爲中心點，以距離做爲半徑，算出 GEO 哈希 8 個方位的範圍， 而後依次輪詢方位範圍內的全部位置點，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。輪詢完全部範圍內的位置點後，從新排序即獲得位置點 A 附近的全部目標。

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，不超過指定距離的全部元素；

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，這樣能夠方便的對地理位置進行查詢、距離測量、範圍搜索。但因爲地理位置點很是多，一個地理分類 key 下可能會有大量元素，在 GEO 設計時，須要提早進行規劃，避免單 key 過分膨脹。

Redis 的 GEO 地理位置數據結構，應用場景不少，好比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 是用來作基數統計的數據類型，當輸入巨大數量的元素作統計時，只須要很小的內存便可完成。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% 的偏差是能夠接受的。

Redis 的 HyperLogLog 在統計時，若是計數數量不大，採用稀疏矩陣存儲，隨着計數的增長，稀疏矩陣佔用的空間也會逐漸增長，當超過閥值後，則改成稠密矩陣，稠密矩陣佔用的空間是固定的，約爲12KB字節。

經過 hyperLoglog 數據類型，你能夠利用 pfadd 向基數統計中增長新的元素，能夠用 pfcount 得到 hyperLogLog 結構中存儲的近似基數數量，還能夠用 hypermerge 將多個 hyperLogLog 合併爲一個 hyperLogLog 結構，從而能夠方便的獲取合併後的基數數量。

hyperLogLog 的特色是統計過程不記錄獨立元素，佔用內存很是少，很是適合統計海量數據。在大中型系統中，統計每日、每個月的 UV 即獨立訪客數，或者統計海量用戶搜索的獨立詞條數，均可以用 hyperLogLog 數據類型來進行處理。

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