Redis小秘密
临渊羡鱼，不如退而织网。
一、Redis基本数据类型
想必很多人都能脱口而出String、List、Hash、Sorted Set和Set五种基本数据类型。
以及五大基本数据类型简要区别：
- redis存储的是：key、value格式的数据，其中key都是字符串，value有5种不同的数据结构。
- value的数据结构：
- 字符串类型 string；
- 哈希类型 hash ： map格式；
- 列表类型 list ： linkedlist格式，支持重复元素；
- 集合类型 set ： 不允许重复元素；
- 有序集合类型 sortedset：不允许重复元素，且元素有顺序。
还有五种基本数据类型底层对应的数据结构：
还有五种基本数据类型对应的使用场景：
String
- 计数器
- 分布式锁
- 存储对象
List
- 消息队列
- 排行榜
- 最新消息
Set
- 好友/关注/粉丝/感兴趣的人集合
- 随机展示
- 黑/白名单
Hash
- 购物车
- 存储对象
ZSET
- 销量排名、积分排名、成绩排名、各种排行榜
- 延迟队列
- 限流
二、但是Redis还有其他的三种特殊数据类型呢?
还能脱口而出geospatial、hyperloglog和bitmap吗。
1、地理位置-Geospatial
1 # getadd 添加地理位置 2 #规则:两级无法直接添加，我们一般会下载城市数据，直接通过java程序一 次性导入! 3 #有效的经度从-180度到180度。 4 #有效的纬度从-85. 05112878度到85.05112878度。 5 #当坐标位置超出上述指定范围时，该命令将会返回一个错误。 6 GEOADD china:cipty 31.405 12.4894 shanghai # 添加地理位置
7 geodist china:cipty shenzhen shanghai km # 获取两个地理之间的距离，单位是km
8 geohash china:cipty shenzhen shanghai # 将二维的经纬度转换为-维的字符串，如果两个字符串越接近，那么则距离越近!
9 geopos china:cipty shenzhen #获取指定的城市的经度和纬度!
2、基数统计-Hyperloglog
说明：
- 基数不大，数据量不大就用不上，会有点大材小用浪费空间；
- 有局限性，就是只能统计基数数量，而没办法去知道具体的内容是什么；
- 和bitmap相比，属于两种特定统计情况，简单来说，HyperLogLog 去重比 bitmap 方便很多；
- 一般可以bitmap和hyperloglog配合使用，bitmap标识哪些用户活跃，hyperloglog计数。
一般使用：
- 统计注册 IP 数；
- 统计每日访问 IP 数；
- 统计页面实时 UV 数；
- 统计在线用户数；
- 统计用户每天搜索不同词条的个数。
1 PFadd mykey aIa b C defghij #创建第一组元素mykey 2 PFCOUNT mykey # 统计mykey元素的基数数量 3 PFadd mykey2 i j z xcvbnm #创建第二组元素mykey2 4 PFMERGE mykey3 mykey mykey2 #合并两组mykey mykey2 => mykey3 并集 5 PFCOUNT mykey3 #看并集的数量!
3、位图-Bitmaps
Bitmaps可用于统计用户信息，活跃、不活跃，登录、未登录，打卡状态如365打卡，两个为打卡的场景下都可以使用Bitmaps。其底层都是操作二进制位来进行记录，就只有0和1两个状态。
1 SETBIT sig 0 1 # 设置位图 2 GETBIT sig 6 # 获取位图 3 ################################ 4 `用户签到`：模拟用户打卡场景，0-6为一周，0为未打卡，1为打卡 5 BITCOUNT sig # 统计用户一周打卡天数
三、Redis自带性能测试工具
后台启动Redis后即可通过命令打开新窗口使用自带的性能测试工具。
1 # 如只测试set，100万个请求，1亿 2 $ redis-benchmark -t set -n 1000000 -r 100000000
四、Redis可以通过value获取key？
据说是在Redis客户端是无法通过value获取key的，我也不确定，但是在Java业务上是可以实现这样的需求的。
五、Redis五种基本数据类型的性能排序？
至今未解，有缘人求赐教。（String > ? Hash ? List ? Set ? Hash ? Sorted Set）
临渊羡鱼
不如退而织网