Redis数据类型（5 + 3 + 1）
五种基本数据类型
String字符串
特点
- 二进制安全，可以包含任何数据，如数字，字符串，jpg图片或者序列化的对象
应用场景
缓存： redis作为缓存层，mysql做持久化层，降低mysql的读写压力
计数器：redis是单线程模型，一个命令执行完才会执行下一个，同时数据可以一步落地到其他的数据源
session：常见方案spring session + redis实现session共享
List列表
特点
- 底层实现为双端链表
应用场景
时间轴
消息队列
Hash哈希
特点
- 存储k-v，适合存储关系型数据库的一条记录（一个对象）
应用场景
- 缓存： 更直观，相比string更节省空间的维护缓存信息，如用户信息，视频信息等
Set集合
特点
不能出现重复的数据
添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)
应用场景
- 标签：给用户添加标签，或者用户给消息添加标签，有同一标签或者类似标签的可以给推荐关注的事或者关注的人
- 点赞，或点踩，收藏等，可以放到set中实现
ZSet有序集合
特点
- 每个元素都会关联一个 double 类型的分数。redis 通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序
应用场景
- 排行榜：有序集合经典使用场景。例如小说视频等网站需要对用户上传的小说视频做排行榜，榜单可以按照用户关注数，更新时间，字数等打分，做排行。
- 其他排名
三种特殊数据类型
HyperLogLogs基数统计
特点
- 节省空间
- 有一定误差（0.81% 标准错误的近似值）
应用场景
- 统计各种计数，比如注册 IP 数、每日访问 IP 数、页面实时UV、在线用户数，共同好友数等
BitMaps位图
特点
- 操作二进制位来进行记录，只有 0 和 1 两个状态
- 节省空间
应用场景
- 统计用户信息，活跃，不活跃！ 登录，未登录！ 打卡，不打卡！ 两个状态的，都可以使用 Bitmaps
geospatial地理位置
特点
- 两极无法直接添加
- 有效的经度从-180度到180度
- 有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度
应用场景
- 附近的人
- 两地之间的距离
Stream
特点
- 可持久化、分组消费
- 客户端可以平滑扩展，提高处理能力
应用场景
- 消息队列
