Redis的数据结构

1、String

字符串类型，可以包含任何数据，最大可以是512MB，内部的实现结构和ArrayList类似，采用内分配冗余的形式，来减少内存的频繁分配（降低CPU压力)
虽然 Redis 是用 C 语言写的，但是 Redis 并没有使用 C 的字符串表示，而是自己构建了一种 简单动态字符串（simple dynamic string，SDS）。相比于 C 的原生字符串，Redis 的 SDS 不光可以保存文本数据还可以保存二进制数据，并且获取字符串长度复杂度为 O(1)（C 字符串为 O(N)）,除此之外,Redis 的 SDS API 是安全的，不会造成缓冲区溢出。

常用指令

set name Bruce   --存放字符串键值对
mset name Bruce    age 20 --批量存放键值对
SETNX name Bruce   --如果不存在key为name，那么就设置value（分布式锁的原理）
get name   -- 获取key
mget name age  --批量获取key
DEL key -- 删除key
expire key 60 --设置过期时间，单位为秒
INCR key -- 将key中存储的数字加1
DECR key -- 将key中存储的数字减1
INCRBY key 2  --将key中存储的值都加上2
DECRBY key 2 --将key中存储的值都减去2

需要注意的是，尽量避免同时操作大批量的key，比如给所有的key设置过期时间，因为redis是单线程的，如果操作耗费太多时间，会造成redis的假死（暂时不对外提供服务）

使用场景

1. 不需要持久化的数据或者频繁更新的数据，比如验证码，点赞数
2. 对象缓存
   可以通过序列化工具类，来缓存java对象，比如将某个对象序列化为json，需要用的时候再取出来，反序列化。常见的使用方式有mybatis二级缓存，接口级别缓存等等。
3. 使用setnx来实现分布式锁，（使用分布式锁时一定要设置过期时间，防止不能释放锁，造成死锁）
4. 可以用incr，decr来实现点赞数
5. 分布式全局id
   在一个大型的系统下，如果涉及到分库分表后，mysql 的自增id，肯定满足不了需要，如果用户量不大，可以每次从redis 这里通过自增获取id，但是如果用户量大，每次都拿肯定会给redis造成压力，可以一次取1000个，放本地缓存里，等用完了再去取。

2、 List

list 即是 链表。链表是一种非常常见的数据结构，特点是易于数据元素的插入和删除并且且可以灵活调整链表长度，但是链表的随机访问困难。许多高级编程语言都内置了链表的实现比如 Java 中的 LinkedList，但是 C 语言并没有实现链表，所以 Redis 实现了自己的链表数据结构。Redis 的 list 的实现为一个 双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销。

常用指令

rpush myList valu5e1 --向 list 的头部（右边）添加元素
rpush myList value2 value3 --向list的头部（最右边）添加多个元素
lpop myList # 将 list的尾部(最左边)元素取出
lpush myList2 value1 --尾插

通过图来解释，理解起来会好一些

使用场景

发布与订阅或者说消息队列、慢查询。

3、Hash

是一个key-value的键值对，和java里的hashMap相似，当数据量较小是采用的是ziphash（默认），当数据量较大时采用hashtable。至于什么转换可以在配置文件进行配置。

hash-max-ziplist-entries 512  //配置当field-value超过512时(合起来1024),使用hashtable编码
                              
hash-max-ziplist-value 64  //配置当key的单个field或value长度超过64时,使用hashtable编码

常用命令

hset hash name bruce --设置值，
hget hash name  -- 获取值
hmset hash name bruce age 18 --批量设置
hmget hash name age --批量获取
hgetall hash 获取key的所有值
hkeys hash 获取hashmap中所有的key
hvals hash 获取hashmap中所有的value

使用场景

可以用于存储系统中对象的数据。

4、Set

set 类似于 Java 中的 HashSet 。Redis 中的 set 类型是一种无序集合，集合中的元素没有先后顺序。当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set 是一个很好的选择，并且 set 提供了判断某个成员是否在一个 set 集合内的重要接口，这个也是 list 所不能提供的。

常用命令

127.0.0.1:6379> sadd mySet value1 value2 # 添加元素进去
(integer) 2
127.0.0.1:6379> sadd mySet value1 # 不允许有重复元素
(integer) 0
127.0.0.1:6379> smembers mySet # 查看 set 中所有的元素
1) "value1"
2) "value2"
127.0.0.1:6379> scard mySet # 查看 set 的长度
(integer) 2
127.0.0.1:6379> sismember mySet value1 # 检查某个元素是否存在set 中，只能接收单个元素
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd mySet2 value2 value3
(integer) 2
127.0.0.1:6379> sinterstore mySet3 mySet mySet2 # 获取 mySet 和 mySet2 的交集并存放在 mySet3 中
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers mySet3
1) "value2"

使用场景

可以基于 set 轻易实现交集、并集、差集的操作。比如：你可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。Redis 可以非常方便的实现如共同关注、共同粉丝、共同喜好等功能。这个过程也就是求交集的过程。

5、SortSet

和set很相似，sortedSet是一个有序不重复的列表。SortedSet里面的每个节点都关联了一个权重，用来排序。（集合里的每个节点是唯一的，但是评分却可以是相同的），利用这个特性我们可以利用redis来实现排行榜。也可以很快速的获取到一个区间内的节点。
SortedSet的底层是hash和跳表（一个很典型的数据机构，牺牲空间来换取时间）。hash的作用是存储每个节点和权重，跳表的作用是用来快速获取一个区间里的节点。

常用指令

127.0.0.1:6379> zadd myZset 3.0 value1 # 添加元素到 sorted set 中 3.0 为权重
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myZset 2.0 value2 1.0 value3 # 一次添加多个元素
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zcard myZset # 查看 sorted set 中的元素数量
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zscore myZset value1 # 查看某个 value 的权重
"3"
127.0.0.1:6379> zrange  myZset 0 -1 # 顺序输出某个范围区间的元素，0 -1 表示输出所有元素
1) "value3"
2) "value2"
3) "value1"
127.0.0.1:6379> zrange  myZset 0 1 # 顺序输出某个范围区间的元素，0 为 start  1 为 stop
1) "value3"
2) "value2"
127.0.0.1:6379> zrevrange  myZset 0 1 # 逆序输出某个范围区间的元素，0 为 start  1 为 stop
1) "value1"
2) "value2"

使用场景

需要对数据根据某个权重进行排序的场景。比如在直播系统中，实时排行信息包含直播间在线用户列表，各种礼物排行榜，弹幕消息（可以理解为按消息维度的消息排行榜）等信息。

6、Geospatial

地理位置的缩写，可以表示一个区域的二维坐标，redis提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度hash等操作。

常用指令

geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member …]
geoadd 添加地理位置，可以将指定的地理空间位置（经度、纬度、名称）添加到指定的 key 中。
geoadd china:city 116.405285 39.904989 beijing

geopos key member [member …]
geopos 获取指定城市的地理位置经纬度，可以从 key 里返回所有给定地理位置的经纬度。
geopos china:city beijing

geodist key member1 member2 [unit]
geodist 返回两个坐标之间的距离。如果两个位置之间的其中一个不存在，则会返回空值。指定单位的参数 unit 必须是以下单位的其中之一：
m 表示单位为米（默认）
km 表示单位为千米
mi 表示单位为英里
ft 表示单位为英尺
geodist china:city  beijing shanghai km :返回北京和上海之间的距离，单位 km。

georadius key lopngitude latitude radius unit[WITHCOORD] [WITHDIST] [COUNT count] [ASC|DESC]
georadius 以给定的经纬度为中心，返回与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。
georadius  china:city 116.405285 39.904989 1100km 找出离北京 1100km 的地方
加上 WITHCOORD 可以返回经纬度
加上 WITHDIST 可以显示到中心的距离
加上 COUNT 可以只返回指定数量结果：COUNT 2 返回两条
加上 ASC 可以按距离升序排序，加上 DESC 可以按距离降序排序

7、BloomFilter(布隆过滤器)

布隆过滤器是一段很长的二进制向量和一系列随机映射函数，用来快速检索一个元素是否在一个集合里。但是他的准确率不是百分之百，有可能判断失误。因此他不适合零失误的场景。
优点：1，支持海量数据场景下，判断元素是否存在。
2，存储空间占用量小，不存储数据本身，存储的是hash值
3，不存储数据本身，可以用来存储加密数据
缺点：不支持计数，同一个元素可以多次插入，而且效果是相同的。