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