redis數據結構及場景?Redis 是一個開源的，遵守 BSD 協議的内存數據結構存儲，常用作數據庫、緩存和消息代理Redis相比MongoDB提供了更多的數據結構，如：字符串，哈希，列表，集合，排序集合範圍查詢，位圖，超對數，地理空間索引和流等，下面我們就來聊聊關于redis數據結構及場景?接下來我們就一起去了解一下吧!

redis數據結構及場景

Redis 是一個開源的，遵守 BSD 協議的内存數據結構存儲，常用作數據庫、緩存和消息代理。Redis相比MongoDB提供了更多的數據結構，如：字符串，哈希，列表，集合，排序集合範圍查詢，位圖，超對數，地理空間索引和流等。

• String：這是最簡單的類型，就是普通的set和get，做簡單的KV緩存，string類型使用最簡單，也最廣泛，使用時候盡量不要直接存儲JSON格式，因為會浪費大量内存空間，可以使用ProtoBuf或者ProtoStuff格式壓縮并用Base64處理後再存儲，會節約非常多空間。

使用場景：高并發大流量下的緩存，一般Key-Value類型都可以使用，對象存儲壓縮後存儲。

• Hash：類似 map 的一種結構，這個一般就是可以将結構化的數據，比如一個對象（前提是這個對象沒嵌套其他的對象）給緩存在 redis 裡，然後每次讀寫緩存的時候，可以操作 hash 裡的某個字段。

使用場景：用戶信息、電商購物車商品存儲和優惠券列表。

• List：有序列表，通過 list 存儲一些列表型的數據結構。通過 lrange 命令，讀取某個閉區間内的元素，可以基于 list 實現分頁查詢，基于 redis 實現簡單的高性能分頁。

使用場景：類似粉絲列表、文章的評論列表、内容列表。

• Set：無序集合，存儲string類型元素，自動去重。直接基于 set 将系統裡需要去重的數據扔進去，自動就給去重了。另外，單台服務器直接在JVM内存用HashSet就可以去重，如果某個系統部署在多台機器上，就可以用Redis的set對數據快速的全局去重。集合是通過哈希表實現的，所以添加，删除，查找的複雜度都是 O(1)。集合中最大的成員數為 2^32-1( 4294967295 ) , 即可存儲 40 多億個成員。

使用場景：對數據全局去重、兩個列表交集并集和全集的計算、如：求兩個博主的共同粉絲列表。

• Sortedset：有序集合和無序集合一樣也是 string 類型元素的集合，且不允許重複的元素。不同的是每個元素都會關聯一個 double 類型的分數。Redis 正是通過分數來為集合中的成員進行從小到大的排序。有序集合的成員是唯一的,但分數 ( score ) 卻可以重複。

使用場景：熱點新聞、微博熱點、音樂排行、TopN需要排名的場景等。

• GeoHash：地理信息，存儲地圖上地标的經緯度信息，可以根據經緯度和半徑畫圈搜索地标，如：搜索酒店、餐廳、地點、打車等需要使用地理位置畫圈的功能。後續會專門介紹。
• HyperLogLog：是用來做基數統計的算法，HyperLogLog 的優點是，在輸入元素的數量或者體積非常大時，計算基數所需的空間總是固定 的、并且是很小的。在 Redis 裡面，每個 HyperLogLog 鍵隻需要花費12 KB 内存，就可以計算出接近 2^64 個不同元素的基 數。這和計算基數時，元素越多耗費内存就越多的集合形成鮮明對比。
• BitMap：位圖，就是字節數組（byte array），用二進制表示，隻有 0 和 1 兩個數字，它用每一個二進制位來存放或者标記某個元素對應的值。通常是用來判斷某個數據存不存在的，因為是用bit為單位來存儲所以Bitmap本身會極大的節省儲存空間。

使用場景：高并發時的用戶簽到、在線狀态、獨立統計等。

Redis 官網：https://redis.io/

Redis 在線測試：http://try.redis.io/

Redis 命令手冊：https://redis.io/commands

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