使用场景：

Redis 数据类型及应用场景https://segmentfault.com/a/1190000012212663

Redis的五种常用数据类型在实际应用中有丰富的使用场景：

1. 字符串（String）

   • 缓存：存储经常查询但不频繁修改的数据，如网页内容、数据库查询结果等。
   • 计数器：用于统计访问次数、点赞数、库存数量等递增或递减操作，如用户点赞数、商品库存量。
   • 会话存储：可以用来保存用户的会话信息，比如session ID和相关属性。

2. 列表（List）

   • 消息队列：实现简单的生产者消费者模型，左侧插入新消息（LPUSH/RPUSH），右侧弹出旧消息（RPOP/LPOP）。
   • 文章列表排序：按照发布时间顺序存储文章ID，方便获取最新的N篇文章。
   • 日志追踪：记录有序的操作序列，例如用户操作历史或者系统事件记录。

3. 集合（Set）

   • 唯一性验证：存储全局唯一的ID集合，检查新添加的ID是否已经存在。
   • 标签系统：为博客文章、商品等打标签，每个标签对应一个集合，多个标签则通过并集、交集、差集运算来查找满足条件的内容。
   • 好友关系：存储用户的社交网络好友，确保好友关系是无序且不重复的。
   • 共同好友：两个好友列表进行取交集；共同关注的微博等

4. 哈希（Hash）

   • 对象存储：存储结构化的对象，例如用户信息（用户名、密码、邮箱、地址等）、商品详情（名称、价格、描述、图片链接等）。
   • 购物车：用一个键表示用户ID，哈希值中存储商品ID与购买数量的映射。

5. 有序集合（Sorted Set）

   • 排行榜：根据得分对用户进行排名，如游戏积分榜、论坛活跃度排行。
   • 带权重的消息队列：消息带有优先级，按照score排序处理任务。
   • 时间窗口限流：利用有序集合的过期特性结合score实现固定时间窗口内的请求限流。

此外，还有几种特殊的数据类型，它们虽然不是基本数据类型，但在特定场景下非常有用：

• 位图（Bitmaps）：用于统计、存储二进制状态，如用户签到、用户在线状态等。
• HyperLogLog：进行基数估算，高效计算大规模唯一元素集合的数量。
• 地理空间索引（Geospatial Indexes）：用于地理位置相关的数据存储和查询，例如附近的人或地点搜索。

底层结构：