redis的数据结构

redis是一个提供kv服务的组件，其中存储的数据都是以key-value形式来组织的。所以需要快速根据key找到对应的value。那就需要对数据进行构建索引加速。常见的索引有很多，比如hash表、B+树、字典树、倒排索引、跳跃表等等。memcached和redis都采用的是hash表作为其内存索引、rocksdb采用的是跳跃表作为其内存中的key-value索引、而mysql采用的是B+树、很多newsql(比如Tidb)采用的是LSM tree等等。数据存储结构B+树 vs LSM Tree

对于redis和memcached来说，其kv数据都是保存在内存中的，内存具有高效的随机访问特性，这于hash表的O(1)复杂度高效数据访问也正好匹配。

键值数据基本都是保存在内存中的，而内存的高性能随机访问特性可以很好地与哈希表 O(1) 的操作复杂度相匹配

对于redis来说，其value支持了很多中类型，比如String、List、Map、Set、SortedSet、HyperLogLog等，而这些类型其底层又是一个比较复杂的数据结构来支撑。所以对于redis来说，全局的这个hash表的value不是存的具体的值，而是这个值的指针。

redis的整体数据结构：

1. 全局是一个hash表。hash桶里存放的entry不是数据本身，而是指向数据的指针。

2. 采用链表法解决hash冲突。

如果某个hash值冲突比较大，那么在这个hash桶里的元素查找就是O(n)的顺序遍历，效率就遍地了。jdk中的HashMap采用的方式就是当同一个hash桶里的元素超过8个，就会变成红黑树，红黑树中的查找是个O(logn)的，随着元素删除、或者rehash，同一个桶里的元素小于6个的时候，又会退化成链表。

redis对hash冲突的并没有链表转红黑树的操作，而是依靠扩容hash桶、rehash将原本冲突的放在一个hash桶里的元素分散出去。

3. 扩容rehash。因为数组的扩容是要重新申请一个新数组，然后copy数据的，这个过程是相对耗时的，会影响效率的。比如jdk的HashMap就有可能遇到rehash造成性能波动。

redis要支持大流量高并发，这种rehash过程stop the world是不能忍受的。所以redis其本上就是一个online rehash。

它采用了两个全局hash桶，平常只会使用一个。当需要rehash的时候，另一个进行二倍扩容，然后切换到新hash桶上去使用、但是并不是一次性将旧的桶里的数据一次性重新计算hash值然后copy到新桶里，而是当有请求访问到某个桶的数据的时候，一方面返回数据，另一方面将这个桶里链表上的所有数据重新计算hash，copy到新桶里。这样就将数据的copy进行了分散，避免一次性copy所有数据。

其实会发现，如果value是String类型，那么数据的访问就是一个O(1)的，但是如果value是其他类型，那么O(1)定位到value后，还需要进一步操作，所以整个操作就不一定是O(1)的了。这就需要结合访问操作类型以及value的类型来看不同操作的访问效率了。

string类型

基本原理结构

在redis的value类型中，其实会发现是没有变成语言中的一些基本类型的：比如数字类型(int、long、float、double等)、字节/字节位(byte、bit)等。其实这些都是用String来承担的，包括incre()/decre()这种自增/自减的操作，其实虽然value是String类型，但要求存入的value一定是数字，否则就会报错。

在redis中，value是string类型的时候，采用了简单动态字符串Simple Dynamic String，SDS）来实现，它包含如下三个部分：

会发现，不管实际放在value的字符是多长，那么固定开销都会有8个字节+1个字节的\0。如果说value就一个字符，那么这些元数据的占用空间，比数据本身都还大了。

在实际的实现中，全局hash表的桶位上存储的是entry结构，包含三部分：

• key指针

• value指针：指向的value值。它实际桑是指向了一个RedisObject的结构，真实的value数据就是存放在RedisObject中的。redisObject包含两部分：

• 8字节的元素据：比如当前key最近访问时间等

• 8字节的指针，指向真实的数据。比如value是map结构的时候，那value就执行的是一个hashmap等。

• next指针：链表法解决hash冲突，指向冲突的下一个元素

当value类型是String的时候，以为前面也说了redis的string类型承担的不仅仅是字符串的角色，其实value的数字类型也是通过string来实现的。所以redis在实现string的时候，又系分了三种情况

1. 如果value是个数字，那么就不会初始化SDS结构来存储了。而是直接将数字存放在RedisObject的8字节指针处，正好是一个long型数据。

RedisObject的这种布局，又称为int编码方式

2. 如果value包含字符，但是字符数小于44个，即短小的字符串时。

如果RedisObject和SDS也是各自申请分配内存，那么会发现RedisObject占16字节、SDS最多也就占53字节(9字节的固定开销+44个字符)。也就是说会向操作系统申请很多这种小块内存。那么随着key的过期删除，这些小块内存回收后，就成了内存碎片了。为了减少内存碎片的产生，所以redis在value字符串小于44改个的时候，是将RedisObject和SDS放在一个连续内存的，即两个合并在一起申请内存。

RedisObject的这种布局，又称为embstr编码方式

3. 如果value包含字符，但是字符数大于44个。

这个时候当然字符串数据肯定是放在SDS中的，RedisObject中的指针也就是指向了SDS。只是RedisObject和SDS是分开申请内存的，他们两就不一定是放在一块连续的内存了。

RedisObject的这种布局，又称为raw编码方式

所以会发现，哪怕用户使用redis的时候，value是个string类型，其实内部的在内存中的 布局实现是有可能不一样的。

当包含字符的时候，一个value所占用的内存包含：

1. entry中 的value指针8字节

next指正不一定有可能是空的，这里算value的内存开销，暂时忽略key的内存开销

2. RedisObject的固定16字节

3. SDS的固定9字节

4. 字符串本身占用的内存

所以一个非数字的string类型的value，固定占用41字节。所以当value的内容都是比较短的内容的时候，其实使用String类型效率是非常低的。这里还没有算key的开销，再算上key的开销，那效率就更低了。

所以当value是比较小的字符串的时候，使用string类型的value，效率其实是比较低的，其本质就是string的内部实现决定的。

jedis客户端使用示例

// jedis客户端使用示例 
private void stringTest() {
        jedis.set("key", "strvale");

        SetParams setParams = new SetParams();
        setParams.ex(10);// 10s后过期。单位：秒。等同于jedis.setex()
        setParams.exAt(12312);// 在指定unix时间点过期，单位：秒
        setParams.px(10L);// 10ms后过期，单位：毫秒
        setParams.pxAt(1000L);//在指定unix时间点过期，单位：ms
        setParams.nx();// 当key不存在的时候，才插入；已经存在不会覆盖。默认是不存在就插入、存在就覆盖。等同于jedis.setnx()
        setParams.xx();// 如果不存在就报错、存在就覆盖。
        //setParams.keepttl();
        jedis.set("strkeyparam", "strvalueparam", setParams);

        // 批量读取
        jedis.mget("strkey1", "strkey2");

        // 如下几个取value子串的方法，因为要在value上计算，不是一个O(1)的性能。
        jedis.substr("key", 0, 1);
        jedis.getrange("strkey", 0, 10);
        jedis.setrange("strkey", 0, "value");
    }

private void numerictest() {
        // 这个其内部实现其实是将string转换成了int/float，然后开始增加和减少的。
        // 所以使用这个方法的时候，value一定要是数字。否则就会报错
        jedis.incr("numkey");
        jedis.decr("numkey");

        jedis.incrByFloat("floatkey", 1.0D);
}

private void bitTest() {
        // 查询指定偏移量的bit是0还是1
        jedis.getbit("key", 1);

        // 设置指定偏移量的bit为0或者1
        jedis.setbit("key", 2, true);

        jedis.bitcount("key");

        jedis.bitfield("key", "arg1");

        jedis.bitfieldReadonly("key", "arg1");

        BitPosParams bitPosParams = new BitPosParams();
        jedis.bitpos("key", true, bitPosParams);

        // 按位与、或、抑或、非运算。按位运算其实也就是bit类型集合的集合运算(并、交、补、差)
        jedis.bitop(BitOP.AND, "dstkey", "srcke1", "srck2");

    }

// jedis连接redis服务器
JedisPool pool  = new JedisPool("localhost", 6379);
Jedis     jedis = pool.getResource();// 也支持从配置文件读取配置初始化

集合类型

集合类型底层依赖的结构

压缩表(ziplist)

压缩表的结构：

其实压缩表就是相对于SDS的，SDS是每个value数据都待了RedisObject以及SDS的头，而压缩表是n个数据。这n个数据是连续内存来存放的

双向链表(quicklist)

ziplist的设计结构，因为保个，存了元素个数、尾部偏移量，所以对头尾的增删改都是O(1)的操作。而且相对于SDS接口，又节约了空间。但是也正因为ziplist的entry是存放在连续内存中的，那么当原本的空间已经被entry沾满，那么对新增entry、或者原有entry中字符串边长，就只能去申请新的内存，然后进行元数据的copy并修改。而当ziplist元素个数过多的时候，就会导致性能下降。

其实会发现ziplist结构其实和数组是类似的，都是使用连续内存来存放数据。所以要解决因为连续内存存放带来的问题，那么就是用链表来实现。

在redis3.2之后引入quickList，其本质就是双向链表和ziplist的结合。

这样通过控制ziplist 的大小，解决了超大ziplist 的拷贝情况下对性能的影响。每次改动只需要针对具体的小段ziplist 进行操作。

ps：这种将两个数据结构结合来取长补短，平衡各自的优缺点，是一个不错的思路。lucene中对map也重新进行实现，使用了两次hash、嵌套的hash桶，就可以很好的避免rehash带来的影响。

list类型

基本原理结构

在redis的value是List的时候，当list中元素比较少的时候，其背后就是一个ziplist：

当元素变多了后，背后支撑value这个列表的就是quickList(本质是链表和ziplist的结合)

这就是为什么说实现list类型的背后是压缩表和双向链表的原因啦。

jedis客户端使用示例

// redis的列表底层是基于链表的实现。在对外api上，除了List接口外，还支持了队列、栈操作接口。
    private void listTest() {
        // 将指定元素添加到链表头部：如果指定key对应的列表不存在，就会创建一个。
        jedis.lpush("key", "value1", "value2");
        // 也是将指定元素添加到链表头部：但如果指定列表不存在，则什么也不做。
        jedis.lpushx("key", "value1", "value2");
        //将指定元素添加到链表尾部
        jedis.rpush("key", "value1", "value2");
        jedis.rpushx("key", "value1", "value2");

        //  从链表头部弹出一个元素：即删除并返回头部元素。如果key不存在，则什么也不做，返回空
        jedis.lpop("key");
        // 从链表尾部弹出一个元素：即删除并返回头部元素
        jedis.rpop("key");

        // 替换指定下标位置的值。注意：不是插入，是替换。如果指定下标不存在，即index>jedis.llen("key")，则会报错
        jedis.lset("lstkey", 0, "lstvalue");
        //在key指定的列表中，从头到尾遍历，当遇到第一个pivot指定元素之前/之后插入一个value值。
        jedis.linsert("key", ListPosition.BEFORE, "a", "b");

        // 返回对应你key的列表的长度
        jedis.llen("lstkey");

        // 从rsckey指定的列表头/尾(to=left是头、to=riht是尾)弹出一个元素，然后将这个元素添加到dstkey指定的列表的头/尾(to=left是头、to=riht是尾)
        jedis.lmove("rsckey", "dstkey", ListDirection.LEFT, ListDirection.RIGHT);

        //在指定key中的列表中，如果指定的value出现了count次，则删除。
        // 如果count=0，则就是删除列表中所有值=value参数指定指值的元素
        // 如果count>0，就是从头开始遍历，将前count次出现的value值都删除
        // 如果count<0，就是从尾开始遍历，将前count次出现的value值都删除
        // 比如：a，b，c,a，,d
        // jedis.lrem("lstkey", 0, "a")，那么会删除列表中所有的1。即最后列表是：b,c,d
        // jedis.lrem("lstkey", 1, "a")，那么就会从头开始遍历，删除一个a，那么最终结果就是b,c,a,d。如果count>=2,那么就是将a都删除了，因为一共就有两个a
        // jedis.lrem("lstkey", -1, "a")，那么就是从尾开始遍历，删除一个a，那么最终结果是a,b,c,d
        jedis.lrem("lstkey", 0, "lstvalue");

        // 获取指定key对应列表，指定下标位置的元素。注意：如果index超过限制，不是报错，是返回null
        jedis.lindex("lstkye", 0);

        // 裁剪指定key对应的列表。会删除[start,stop]之外的元素，只保留指定范围内的元素。即相当于[star,stop]和原来[0,len]取了个交集。
        // 比如原有数组[1,2,3]
        // 1. ltrim("lstkey",0,1)，那么就会删除3，剩下[1,2]
        // 2. ltrim("lstkey",0,100)，最后还是[1,2,3],相当于啥也没干
        // 3. ltrim("lstkey",100,200)，就是清空了整个列表。两个范围取交后不剩下元素了
        jedis.ltrim("lstkey", 0, 1);

        // 获取[start,stop]范围内的元素。但是不改变原数组。其逻辑和trim其实是一样的，只是不修改原数组。返回的是[start,stop]和[0,len-1]这两个区间的交集
        jedis.lrange("lstkey", 0, 1);

        // 返回指定指定key对应列表中，指定元素的下标位置。
        jedis.lpos("lstkey", "eletemen");

        // 求两个指定key对应的列表的最大公共序列
        LCSParams lcsParams = new LCSParams();
        jedis.lcs("lstkey1", "lstkey2", lcsParams);

        // 对于普通的poo()是不阻塞的，没有数据返回null。这种其实在缓存使用场景是符合预期的，没有啥问题。
        // 但实际上redis本身是支持消息队列的，其消息队列就是依靠list来实现的。
        // 它的消费模型是pull方式：消费者不断去调用pop()方法，来拉取队列的元素。如果说队列是空的，那么消费者以要一直调用pop()，否则当队列有元素了感知不到
        // 这就会造成消费者很多空轮询。所以redis提供了阻塞式的pop()方法来避免空轮询。
        jedis.blpop(1, "key");
        jedis.blmpop(1, ListDirection.LEFT, "key1", "key2");
        jedis.blmove("rsckey", "dstkey", ListDirection.LEFT, ListDirection.RIGHT, 1);
        jedis.brpop(1, "key");
        jedis.brpoplpush("sourcekey", "dstkey", 1);
    }

Hashmap类型

基本原理结构

Redis对外提供的整体的key-vaule服务，其数据索引组织形式就是hash表，所以在基本原理和逻辑上，value的HashMap类型是一样的。在实现上，都有很多是复用的。

不过需要注意一点就是，当元素个数比较少的时候，底层的实现不是hash表，而是ZipList。这个时候ziplist的entry个数是成对出现，存储key-value。

所以put操作的时候，就直接是添加了两个entry元素；hget 操作时也不需要进行 hashCode 的计算，直接遍历ziplist，比对key的值来获取value。

当使用hash表来实现的时候，其实就跟全局hash桶的实现是类似的了。

这个时候RedisObject的8字指针指向的是一个dict结构，这个结构就是hash表的实现，其实全局hash桶也是使用这个结构来实现的。只是在画图时，为了表达原理不搞那么复杂，全局hash表简化了。

jedis客户端使用示例

 // 虽然value是map结构，但是map中的键值对都只能是string类型了。即redis的复杂类型不支持复杂类型的嵌套使用
    // 即redis的复杂类型只是支持：
    // List，不在支持嵌套了，比如List>,List>等都不支持了。map、set、sortedset同理
    private void mapTest() {
        // 向key指定的map结构中增加一个键值对。如果map中field指定的key不存在就插入、存在就覆盖
        jedis.hset("mpkey", "mpfile", "mpvalue");
        // 和hset()一样，只是说如果field指定键值不存在才插入、已经存在则啥也不做。即不覆盖更新
        jedis.hsetnx("mpkey", "mpfield", "mpvalue");
        // 批量插入一个map
        jedis.hmset("mpkey", new HashMap());

        // 返回指定key这个map的所有值。
        jedis.hgetAll("mpkey");
        // key指定map中指定field的一个值
        jedis.hget("mpkey", "mpfield");
        // key指定map中指定field的一组值
        jedis.hmget("mpkey", "mpfield", "mpfield2");

        // field指定的键值对在key指定的map中否存在
        jedis.hexists("mpkey", "mpfield");
        // key指定map中的所有key、hvals()返回的是指定map中的所有value
        jedis.hkeys("mpkey");
        jedis.hvals("mpkey");

        // 指定map的元素个数
        jedis.hlen("mpkey");

        // field指定键值对，value的长度
        jedis.hstrlen("mpkey", "mapfield");

        // 渐进式遍历，每次只返回有限数量的数据
        jedis.hscan("mpkey", "cursor");

        // 从指定map中，随机获取一个键值队的key。
        jedis.hrandfield("mpkey");
        jedis.hrandfieldWithValues("mpkey", 1);

        // 如果键值对中的value是数字类型，可以将对应field指定的value进行加上指定的数值
        jedis.hincrBy("mpkey", "mpfiled", 1L);
        jedis.hincrByFloat("mpkey", "mapfile", 1D);
    }

Set类型

IntSet

如果原来在content中存放的都是一个4字节的整数，这个时候，突然插入一个超过2字节能够表示的范围的整数，比如插入2^20这个数，两个字节肯定是表示不下的，那其实需要换4字节的整数来表示。但是原本里面已经存在的数据该怎么办呢？

最简单的想法就是申新的int32[]数组，然后 将原有数据给copy过来，毕竟4字节肯定是可以表示2字节能够表示的数的，无非就是有空间浪费。

所以redis并没有这么做，而是自己实现了这个数组，它并不会重新分配新类型的数组，而是在原数组上扩展，然后将原来的数据转换

ps：会发现redis在支撑value的各种结构中，基本上都不是使用的通用的结构，而是自己针对内存操作专门优化实现了一些结构来支持value的各种类型。其实这也是redis高效的原因之一，因为它底层使用的数据结构都是针对性的优化过的高效数据结构，而不是通用的数据结构。

比如，当前数组中有1、2、3三个数

这个时候要插入65535这个数，这个数2字节表示不小，需要用4字节来表示。但是这个数组中又是一个int16数组。

set类型的实现

当一个 Set 对象只包含整数值元素，并且元素数量不大时，就会使用IntSet来存储数据。

如果Set元素不仅仅包含整数，那么底层就是使用HahsMap实现，无非就是HashMap中的value都是空的，RedisObject中的8字节指针就是指向的一个Map

jedis客户端使用示例

private void setTest() {
        jedis.sadd("key", "e1", "e2");

        // 删除set中指定的元素
        jedis.srem("key", "e1");

        // 指定元素在set中是否存在
        jedis.sismember("key", "e");

        // 返回set中元素的个数
        jedis.scard("key");

        // 返回set中所有元素
        jedis.smembers("key");

        // 随机返回set中的一个元素
        jedis.srandmember("key");

        jedis.sscan("key", "cursor");

        // 这些集合运算，复杂度都是比较高的。所以一般这种集合运算会放到副本节点上
        // 集合取并集
        jedis.sunion("key1", "key2");
        jedis.sunionstore("key1", "key2");

        //集合取差集
        jedis.sdiff("key1", "key2");
        jedis.sdiffstore("key1", "key2");

        //集合取交集
        jedis.sinter("key1", "key2");
        jedis.sintercard("key1", "key2");
        jedis.sinterstore("key1", "key2");
    }

SortedSet类型

基本原理结构

SortedSet提供的是一个按照score排序的有序set类型。但在redis的实现中，其实是存储了一个二元组：

• member，其实就是数据元素

• score：用于排序

sorted set有两种实现方式：

• ziplist实现

• zset(hash表+skiplist)实现

当元素个数比较少的时候，使用的是ziplist来实现。和使用ziplist实现hash表时一样，entry也是成对出现的：前面是数据元素紧跟着的就是改元素的score。整个entry列表按照score进行排序的。

在查询时，比如判断元素是否在SortedSet中，都是遍历entry来实现。对于写入的时候，就需要按照score排序找到对应的位置然后插入，保持整体的按score有序。

当元素个数比较多时候，底层就会变成HashMap+跳跃表的实现

• HashMap：Set集合也是通过HashMap实现的时候，value是空的。而sortedSet中的HashMap中的value是score。

• 跳跃表：提供按照score排序。即跳跃表中是按照score进行排序的。跳跃表简介：常见数据结构之跳跃表简介

当数据修改/插入的时候，需要同时维护HashMap和跳跃表。而查询的时候，如果只是Set的功能，比如存在性判断、查询下元素的score等直接HashMap就支持了；但是当操作依赖score顺序的时候，就会用到跳跃表了.

等搞一篇跳表的介绍后，再来补充这张图

jedis客户端使用示例

  //sortedSet是按照score排序的一个有序set
    private void sortedSetTest() {
        // 添加元素：需要指定元素以及对应的score
        jedis.zadd("key", 1, "member");

        ZAddParams zAddParams = new ZAddParams();
        // 将指定元素的score增加指定值
        // 1. 如果key指定的sortedSet都不存在，则会初始化一个，并将指定的member加入到初始化的sortedSet中，这个member的score就是指定的score
        // 2. 如果key指定的sortedSet存在
        //    2.1 但是指定的member在sortedset中不存在，则将指定的member加入到初始化的sortedSet中，这个member的score就是指定的score
        //    2.2 指定的member在sortedset中存在，则将原有的member的socre = score+参数指定的score值。
        jedis.zaddIncr("key", 1D, "member", zAddParams);

        // 看描述和zaddIncr()区别在于当key指定的set空时候，将报错。其他的和zaddIncr()一样。不过
        jedis.zincrby("key", 1, "member");

        // 返回sortedSet中元素个数
        jedis.zcard("key");
        //返回sortedSet中指定score范围内的[min,max]元素个数
        jedis.zcount("key", 1D, 2D);
        jedis.zlexcount("key", "min", "max");

        // 弹出score最小的元素，如果sortedSet为空返回null
        jedis.zpopmin("key");
        // 弹出score最大的元素，如果sortedSet为空返回null
        jedis.zpopmax("key");

        jedis.zmpop(SortedSetOption.MAX, "");

        //弹出score最小的元素，如果sortedSet为空，则阻塞当前线程
        jedis.bzpopmin(1, "key");
        jedis.bzpopmax(1, "key");

        // 随机返回sortedSet中的一个元素
        jedis.zrandmember("key");
        jedis.zrandmember("key", 1L);
        jedis.zrandmemberWithScores("key", 1L);

        // 查询指定范围内的元素
        ZRangeParams zRangeParams = new ZRangeParams(1, 2);
        jedis.zrange("key", zRangeParams);
        jedis.zrangeByLex("key", "min", "max", 1, 2);
        jedis.zrangeByScore("key", 1D, 2D);
        jedis.zrangeByScoreWithScores("key", 1D, 2D);
        jedis.zrangeWithScores("key", 1L, 2L);

        // 从sortedSet中删除元素，如果远不不存在将会报错
        jedis.zrem("key", "m");
        // 删除指定范围内的元素
        jedis.zremrangeByRank("key", 1, 2);
        jedis.zremrangeByLex("key", "min", "max");
        jedis.zremrangeByScore("key", "min", "max");

        // 按照score升序，元素的下表
        jedis.zrank("key", "e");
        // 按照score降序，元素的下表
        jedis.zrevrank("", "");

        // 扫描遍历
        jedis.zscan("key", "cursor");

        // 取交集
        ZParams zParams = new ZParams();
        jedis.zinter(zParams, "key1", "key2");
        jedis.zintercard(1, "key");
        jedis.zinterstore("dstkey", zParams, "key1", "key2");
        jedis.zinterWithScores(zParams, "key");

        // 取差集
        jedis.zdiff("key1", "key2");
        jedis.zdiffStore("dstkey", "keye", "key2");
        jedis.zdiffWithScores("key1");

        // 取并集
        jedis.zunion(zParams, "key1", "key2");
        jedis.zunionstore("dstkey", "key1", "key2");
        jedis.zunionWithScores(zParams, "key1", "key2");
    }

HyperLogLog类型

基本原理结构

参考：https://www.bbsmax.com/A/Vx5MNpy3dN/

这个地方的基本原理更多的是一些数学原理，以及redis怎么用极少的空间，来存储居多数据的去重统计的，这里就不展开了。

结论：HyperLogLog可以用12K的内存来记录2^64个数据的近似基数统计(去重个数统计)。因为HyperLogLog 的统计是基于概率统计，所以它给出的统计结果是有一定误差的，标准误算率是 0.81%。所以如果要精确统计的话，HyperLogLog还是不合适的。

jedis客户端使用

  private void hyperLogLogTest() {
        // 向byperloglog中增加元素，如果指定导致计数值加增加，则返回1；如果指定元素是重复元素/或者因为近似估算认为是重复元素，计数器不变，则返回0
        jedis.pfadd("key", "e1");

        // 返回hyperloglog中不重复元素的个数(估算值)。如果传入的是多个key，那就是返回多个hyperloglog并集中不重复元素的个数。
        jedis.pfcount("key");

        // 将n个sourcekey指定的hyperloglog进行取并集合并，放到destkey指定的hyperloglog中
        jedis.pfmerge("destkey", "sourcekey", "sourcekey2");
    }

集合类型的统计

集合类型上常见的4中统计方式：

• 聚合统计：指统计多个集合元素的聚合结果。包括取交集、并集、差集。redis在set和sortedSet这两种类型上支持了集合的交、并、差集的运算。

• 排序统计：redis中list和sortedSet是有序的。

• list是按照插入序排序

• sortedsSet是按照指定score进行排序

• 二值状态统计：即存在性统计。redis的String底层其实是用字节数组来存储的，并且对外提供了位运算的接口。所以String类型的value还可以当成BitMap使用，可以利用它进行二值状态统计。

• 基数统计：即统计集合中不重复的元素个数。redis的set、hashmap类型其实都是天然去重的集合类型，但是他两毕竟不是面向统计的，用它来做去重统计，是可以实现的，不过会占用比较多的内存。redis为这种统计不重复元素提供了一个数据结构：HyperLogLog。

ps：HyperLogLog 的统计规则是基于概率完成的，所以它给出的统计结果是有一定误差的，标准误算率是 0.81%。所以如果要精确统计的话，HyperLogLog还是不合适的。

Stream数据类型

专门为消息队列设计的数据类型，它提供了丰富的消息队列操作命令。虽然在实际生产中，使用消息队列的时候，我们不会优先选择redis来作为消息队列，而是使用kafka、rocketMq等这类专门的消息系统。但是redis内部很多机制其实依赖了自己的消息队列能力的

jedis客户端，value为stream类型的主要api 
private void streamTest() {
        // 插入消息。会自动生成全局唯一的id，并保证有序。
        StreamEntryID streamEntryID = new StreamEntryID();
        jedis.xadd("key", streamEntryID, new HashMap());

        // 读取消息，可以按照id进行读取
        XReadParams xReadParams = new XReadParams();
        jedis.xread(xReadParams, new HashMap());

        // 按照消费者组的方式读取
        XReadGroupParams xReadGroupParams = new XReadGroupParams();
        jedis.xreadGroup("group", "cousumer", xReadGroupParams, new HashMap());

        jedis.xrange("key", "start", "end");

        jedis.xlen("key");
         
        // 查询每个消费组内所有消费者已读取但尚未确认的消息
        jedis.xpending("key","group");

        // 向消息队列确认消息处理已完成
        StreamEntryID streamEntryID1 = new StreamEntryID();
        jedis.xack("key","group",streamEntryID1);
    }

扩展类型

Bitmap 类型

本身是用 String 类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型

String 类型是会保存为二进制的字节数组，所以，Redis 就把字节数组的每个 bit 位利用起来，用来表示一个元素的二值状态。你可以把 Bitmap 看作是一个 bit 数组

GEO类型

GEO 类型的底层数据结构就是用 Sorted Set 来实现的，但是SortedSet是一个一维度结构，而地理位置是需要经纬度的，是二维结构，该怎么来进行存储、以及排序呢？

所以就需要对数据进行降维运算后存储。而对地理位置二维数据的降维被广泛使用的就是：geoHash，redis也不例外。geohsah后面有时间会详细介绍多维数据降维后排序的思路以及geohash编码的详细规则

经纬度经过geohash后，其实是存储在SortedSet中的。

jedis客户端使用

 private void GeoTest() {
        // 添加一个经纬度。redis里其实是存量一个三元素(经纬度，member)，这个memer其实就是个这个经纬度了一个唯一表示
        jedis.geoadd("key", 1D, 2D, "");

        // 两个经纬度之间的举例。注意：地球是球面的，这里计算的是球面举例，不是两点之间的直线举例。
        jedis.geodist("key", "e1", "e2", GeoUnit.KM);

        // 获取指定经纬度的geohash编码
        jedis.geohash("key", "e1", "e2");

        // 查询指定member编码的经纬度值。
        jedis.geopos("key", "e1", "e2");

        GeoRadiusParam param = new GeoRadiusParam();
        GeoRadiusStoreParam storeParam = new GeoRadiusStoreParam();
        // 以指定经纬度为圆心，查找在指定半径的其他位置点。如下就是查找(1,2)这个点3km内的其他点的集合
        jedis.georadius("key", 1D, 2D, 3D, GeoUnit.KM);
        jedis.georadiusReadonly("key", 1D, 2D, 3D, GeoUnit.FT);
        jedis.georadiusByMember("key", "member", 1D, GeoUnit.FT);
        jedis.georadiusStore("key", 1D, 2D, 3D, GeoUnit.FT, param, storeParam);
        jedis.georadiusByMemberStore("key", "", 1D, GeoUnit.FT, param, storeParam);
        jedis.georadiusByMemberReadonly("key", "", 1D, GeoUnit.FT);

        jedis.geosearch("key", "member", 1D, GeoUnit.FT);
        jedis.geosearchStore("key", "", "", 1D, GeoUnit.FT);
        GeoSearchParam geoSearchParam = new GeoSearchParam();
        jedis.geosearchStoreStoreDist("destkey", "srckey", geoSearchParam);
    }

自定义value的类型

 前面说过，redis的全局hash表的桶位存储是个Entry结构，Entry里的value指针指向的是一个RedisObject结构，这个RedisObject才是真正承载value数据的结构。前面简单介绍了RedisObject包含两部分元数据和指针，其8字节的元数据进一步分成了4个字段

1. 8字节的元数据：

1. type：value的类型，包括了redis内置的string、list、map、set、sortedset、hyperloglog。

2. encodeing：底层实现value类型的编码方式：int编码、embstr编码、raw编码

3. lru：记录的了当前键值对的最近一次访问时间，LRU淘汰策略就是使用的这里记录的最近访问时间

4. refcount：对应引用计数，记录了value类型这个队形被应用的次数

2. 8字节的指针：根据元素据encodeing的不同，可能存储的是指针、也可能存储的是long型数据

我们要自定义数据类型，其实就是扩展type的取值和encoding的取值，然后让指针执行我们新自定义的结构就好了。

redis的扩展模块

RedisTimeSeries

RedisTimeSeries是用于聚合计算的一个扩展模块。 支持的聚合计算类型很丰富，包括求均值（avg）、求最大 / 最小值（max/min），求和（sum）等