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　　String（字符串）介绍String 是 Redis 中最简单同时也是最常用的一个数据类型。String 是一种二进制安全的数据类型，可以用来存储任何类型的数据比如字符串、整数、浮点数、图片（图片的 base64 编码或者解码或者图片的路径）、序列化后的对象。

　　(integer) 56应用场景需要存储常规数据的场景举例：缓存 Session、Token、图片地址、序列化后的对象(相比较于 Hash 存储更节省内存)。相关命令：SET、GET。需要计数的场景举例：用户单位时间的请求数（简单限流可以用到）、页面单位时间的访问数。相关命令：SET、GET、 INCR、DECR 。分布式锁利用 SETNX key value 命令可以实现一个最简易的分布式锁（存在一些缺陷，通常不建议这样实现分布式锁）。List（列表）介绍Redis 中的 List 其实就是链表数据结构的实现。我在 线性数据结构 :数组、链表、栈、队列 这篇文章中详细介绍了链表这种数据结构，我这里就不多做介绍了。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。

　　(integer) 3应用场景信息流展示举例：最新文章、最新动态。相关命令：LPUSH、LRANGE。消息队列List 可以用来做消息队列，只是功能过于简单且存在很多缺陷，不建议这样做。相对来说，Redis 5.0 新增加的一个数据结构 Stream 更适合做消息队列一些，只是功能依然非常简陋。和专业的消息队列相比，还是有很多欠缺的地方比如消息丢失和堆积问题不好解决。Hash（哈希）介绍Redis 中的 Hash 是一个 String 类型的 field-value（键值对） 的映射表，特别适合用于存储对象，后续操作的时候，你可以直接修改这个对象中的某些字段的值。Hash 类似于 JDK1.8 前的 HashMap，内部实现也差不多(数组 + 链表)。不过，Redis 的 Hash 做了更多优化。

　　(integer) 26应用场景对象数据存储场景举例：用户信息、商品信息、文章信息、购物车信息。相关命令：HSET （设置单个字段的值）、HMSET（设置多个字段的值）、HGET（获取单个字段的值）、HMGET（获取多个字段的值）。Set（集合）介绍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但都唯一，有点类似于 Java 中的 HashSet 。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 提供了判断某个元素是否在一个 Set 集合内的重要接口，这个也是 List 所不能提供的。你可以基于 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。这样的话，Set 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。

　　1) value1应用场景需要存放的数据不能重复的场景举例：网站 UV 统计（数据量巨大的场景还是 HyperLogLog更适合一些）、文章点赞、动态点赞等场景。相关命令：SCARD（获取集合数量） 。

　　需要获取多个数据源交集、并集和差集的场景举例：共同好友(交集)、共同粉丝(交集)、共同关注(交集)、好友推荐（差集）、音乐推荐（差集）、订阅号推荐（差集+交集） 等场景。相关命令：SINTER（交集）、SINTERSTORE （交集）、SUNION （并集）、SUNIONSTORE（并集）、SDIFF（差集）、SDIFFSTORE （差集）。

　　需要随机获取数据源中的元素的场景举例：抽奖系统、随机点名等场景。相关命令：SPOP（随机获取集合中的元素并移除，适合不允许重复中奖的场景）、SRANDMEMBER（随机获取集合中的元素，适合允许重复中奖的场景）。Sorted Set（有序集合）介绍Sorted Set 类似于 Set，但和 Set 相比，Sorted Set 增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列，还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。有点像是 Java 中 HashMap 和 TreeSet 的结合体。

　　2应用场景需要随机获取数据源中的元素根据某个权重进行排序的场景举例：各种排行榜比如直播间送礼物的排行榜、朋友圈的微信步数排行榜、王者荣耀中的段位排行榜、话题热度排行榜等等。相关命令：ZRANGE (从小到大排序)、 ZREVRANGE （从大到小排序）、ZREVRANK (指定元素排名)。

　　《Java 面试指北》 的「技术面试题篇」就有一篇文章详细介绍如何使用 Sorted Set 来设计制作一个排行榜。

　　需要存储的数据有优先级或者重要程度的场景 比如优先级任务队列。举例：优先级任务队列。相关命令：ZRANGE (从小到大排序)、 ZREVRANGE （从大到小排序）、ZREVRANK (指定元素排名)。总结数据类型说明String一种二进制安全的数据类型，可以用来存储任何类型的数据比如字符串、整数、浮点数、图片（图片的 base64 编码或者解码或者图片的路径）、序列化后的对象。ListRedis 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。Hash一个 String 类型的 field-value（键值对） 的映射表，特别适合用于存储对象，后续操作的时候，你可以直接修改这个对象中的某些字段的值。Set无序集合，集合中的元素没有先后顺序但都唯一，有点类似于 Java 中的 HashSet 。Zset和 Set 相比，Sorted Set 增加了一个权重参数 score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列，还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。有点像是 Java 中 HashMap 和 TreeSet 的结合体。⭐推荐一下笔者开源的 Java 学习&面试指南（Github 收获142k star）：JavaGuide &《Java 面试指北》 。

　　(integer) 2应用场景需要保存状态信息（0/1 即可表示）的场景举例：用户签到情况、活跃用户情况、用户行为统计（比如是否点赞过某个视频）。相关命令：SETBIT、GETBIT、BITCOUNT、BITOP。HyperLogLog（基数统计）介绍HyperLogLog 是一种有名的基数计数概率算法 ，基于 LogLog Counting(LLC)优化改进得来，并不是 Redis 特有的，Redis 只是实现了这个算法并提供了一些开箱即用的 API。Redis 提供的 HyperLogLog 占用空间非常非常小，只需要 12k 的空间就能存储接近2^64个不同元素。这是真的厉害，这就是数学的魅力么！并且，Redis 对 HyperLogLog 的存储结构做了优化，采用两种方式计数：稀疏矩阵：计数较少的时候，占用空间很小。稠密矩阵：计数达到某个阈值的时候，占用 12k 的空间。Redis 官方文档中有对应的详细说明：

　　基数计数概率算法为了节省内存并不会直接存储元数据，而是通过一定的概率统计方法预估基数值（集合中包含元素的个数）。因此， HyperLogLog 的计数结果并不是一个精确值，存在一定的误差（标准误差为 0.81% ）。

　　(integer) 6应用场景数量量巨大（百万、千万级别以上）的计数场景举例：热门网站每日/每周/每月访问 ip 数统计、热门帖子 uv 统计、相关命令：PFADD、PFCOUNT 。Geospatial (地理位置)介绍Geospatial index（地理空间索引，简称 GEO） 主要用于存储地理位置信息，基于 Sorted Set 实现。通过 GEO 我们可以轻松实现两个位置距离的计算、获取指定位置附近的元素等功能。