Redis——数据结构
Redis的五种基本数据类型：String、Hash、List、Set、ZSet
| 结构类型 | 结构存储值 | 结构读写能力 |
| String | 字符串、整数或浮点数 | 对整个字符串或字符串的一部分进行操作；对整数或者浮点数进行自增或自减操作 |
| List | 链表，每个节点上包含一个字符串 | 对链表两端进行push或pop操作，读取单个或多个元素；根据值查找或删除元素 |
| Set | 包含字符串的无序集合 | 字符串集合，包含基础的存在判断、增删改查，还包含计算交集、差集等 |
| Hash | 包含键值对的无序散列 | 可增删改单个元素 |
| Zset | 有序集合，value外关联一个分数，用于排序 | 字符串成员与双精度浮点数分数的有序映射；元素的排列顺序由分数的大小决定；包含增删改单个元素以及根据分值范围或者成员来获取元素 |
随着Redis的更新，后来又增加了四种数据类型：BitMap、HyperLoglog、GEO、Stream。
各类型的应用场景：
- String：缓存对象、常规计数、分布式锁、共享session信息等。
- List：消息队列（需要自己实现全局唯一ID，以消费组形式消费数据）
- Hash：缓存对象
- Set：聚合计算（并集、交集、差集）场景，比如点赞、共同关注、抽奖活动等。
- Zset：排序场景
- BitMap：二值状态统计的场景，比如签到、判断用户登录状态、连续签到用户总数等。
- HyperLogLog（2.8 版新增）：海量数据基数统计的场景，比如百万级网页 UV 计数等；
- GEO（3.2 版新增）：存储地理位置信息的场景，比如滴滴叫车；
- Stream（5.0 版新增）：消息队列，相比于基于 List 类型实现的消息队列，有这两个特有的特性：自动生成全局唯一消息ID，支持以消费组形式消费数据。
Zset使用示例：
添加元素并赋值分数
# arcticle:1 文章获得了200个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 200arcticle:1
(integer) 1
# arcticle:2 文章获得了40个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 40arcticle:2
(integer) 1
# arcticle:3 文章获得了100个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 100arcticle:3
(integer) 1
# arcticle:4 文章获得了50个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 50arcticle:4
(integer) 1
# arcticle:5 文章获得了150个赞
> ZADD user:xiaolin:ranking 150arcticle:5
(integer) 1对某个文章的赞进行自增操作
ZINCRBY user:xiaolin:ranking 1 arcticle:4
"51"查看某篇文章的分数
ZSCORE user:xiaolin:ranking arcticle:4
"50"获取对应分数区间内的文章
ZRANGEBYSCORE user:xiaolin:ranking 100 200WITHSCORES
1) "arcticle:3"
2) "100"
3) "arcticle:5"
4) "150"
5) "arcticle:1"
6) "200"Zset底层原理：
存储小数据量是使用ziplist（压缩列表）
压缩列表底层：连续两个节点存储分数和value，新增元素时使用插入排序
示例：[socre1][value1][score2][value2]...
存储大数据量时使用跳表+Hash表
跳表的实现原理：
跳表有多个层级，每次添加新元素时会通过随机算法获取0到1的随机数，如果随机数＜0.25（概率小于25），则增加一层，然后继续随机生成随机数，直到随机数大于0.25结束。层高最大限制为64。