一、官网介绍

Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种类型的数据结构，如字符串（strings）， 散列（hashes），列表（lists），集合（sets），有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps， hyperloglogs 和地理空间（geospatial）索引半径查询。 Redis 内置了复制（replication），LUA脚本（Lua scripting）， LRU驱动事件（LRU eviction），事务（transactions）和不同级别的磁盘持久化（persistence），并通过 Redis哨兵（Sentinel）和自动分区（Cluster）提供高可用性（high availability）。

二、Redis常用的五大数据类型

Redis常用的五大数据类型为：String（字符串）、List（列表）、Set（集合）、Hash（哈希，类似java里的map）、Zset（sorted set：有序集合）。

1. String（字符串）

String 是 Redis 最基本的类型，你可以理解成与 Memcached 一模一样的类型，一个 key 对应一个 value。
String 类型是 Redis 最基本的数据类型（可以为整形、浮点型和字符串，统称为元素），最大能存储 512MB。

1.1 常用命令

set : 设置值

1 2	127.0.0.1:6379> set key1 v1 OK

get : 获取值

1 2	127.0.0.1:6379> get key1 "v1"

获取所有的key

1 2	127.0.0.1:6379> keys * 1) "key1"

exists : 判断某个key是否存在

1 2	127.0.0.1:6379> EXISTS key1 (integer) 1

append : 追加字符串，如果当前key不存在，就相当于‘set key’

127.0.0.1:6379> APPEND key1 "hello"
(integer) 7
127.0.0.1:6379> get key1
"v1hello"

strlen : 获取字符串的长度

1 2	127.0.0.1:6379> STRLEN key1 (integer) 7

incr : 自增

127.0.0.1:6379> set views 0
OK
127.0.0.1:6379> get views
"0"
127.0.0.1:6379> incr views
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get views
"1"

decr : 自减

127.0.0.1:6379> decr views
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get views
"0"

incrby : 加

127.0.0.1:6379> incrby views 3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> get views
"3"

decrby : 减

127.0.0.1:6379> decrby views 5
(integer) -2
127.0.0.1:6379> get views
"-2"

getrange : 获取字符串指定下标范围的元素

127.0.0.1:6379> set key1 "hello,redis"
OK
127.0.0.1:6379> get key1
"hello,redis"
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 5
"hello,"
127.0.0.1:6379> GETRANGE key1 0 -1
"hello,redis"

setrange : 替换字符串指定下标的元素

127.0.0.1:6379> set key2 "abcdefghijklmn"
OK
127.0.0.1:6379> get key2
"abcdefghijklmn"
127.0.0.1:6379> SETRANGE key2 1 xx
(integer) 14
127.0.0.1:6379> get key2
"axxdefghijklmn"

setex : 设置过期时间
ttl : 查看剩余过期时间

# 设置“key3”30秒后过期
127.0.0.1:6379> setex key3 30 "hello"
OK
127.0.0.1:6379> ttl key3
(integer) 20

setnx : 设置值，前提是键必须不存在

127.0.0.1:6379> setnx key4 v1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> keys *
1) "key4"
2) "key2"
3) "key1"
127.0.0.1:6379> setnx key4 v3
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get key4
"v1"

mset : 批量设置值

127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k3"
2) "k1"
3) "k2"

mget : 批量获取值

127.0.0.1:6379> mget k1 k2 k3
1) "v1"
2) "v2"
3) "v3"

msetnx : 批量设置值，前提是键必须不存在

127.0.0.1:6379> keys *
1) "k3"
2) "k1"
3) "k2"
127.0.0.1:6379> msetnx k1 v2 k4 v4	# msetnx 是一个原子性的操作，要么一起成功，要么一起失败
(integer) 0
127.0.0.1:6379> get k1
"v1"
127.0.0.1:6379> get k4
(nil)

设置一个对象

# user:{id}:{filed}
127.0.0.1:6379> mset user:1:name zhangsan user:1:age 2
OK
127.0.0.1:6379> mget user:1:name user:1:age
1) "zhangsan"
2) "2"

设置一个对象，用json字符串保存

127.0.0.1:6379> set user:1 {name:zhangsan,age:26}
OK
127.0.0.1:6379> get user:1
"{name:zhangsan,age:26}"

getset 组合命令

127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379> getset key1 hello
(nil)
127.0.0.1:6379> get key1
"hello"
127.0.0.1:6379> getset key1 redis
"hello"
127.0.0.1:6379> get key1
"redis"

想知道更多详细的命令可以访问： Redis命令详解

1.2 使用场景

计数器
统计多单位的数量
粉丝数
对象缓存、存储

1.3 数据结构

String的数据结构为简单动态字符串（Simple Dynamic String,缩写SDS）。是可以修改的字符串，内部结构实现上类似于 Java 的 ArrayList ，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配。

如图中所示，内部为当前字符串实际分配的空间 capacity 一般要高于实际字符串长度 len 。当字符串长度小于1M时，扩容都是加倍现有的空间，如果超过1M，扩容时一次只会多扩1M的空间。

2. List（列表）

Redis 的列表类型是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。
它的底层实际是个双向链表，对两端的操作性能很高，通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。

2.1 常用命令

lrange : 获取列表的多个元素

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> lrange list 0 1
1) "three"
2) "two"

lindex : 获取列表指定下标的元素

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> lindex list 0
"three"
127.0.0.1:6379> lindex list 1
"two"
127.0.0.1:6379> lindex list 3
(nil)

llen : 获取列表的长度

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> llen list
(integer) 3

lpush : 将一个值或多个值插入列表的头部

127.0.0.1:6379> lpush list one
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lpush list two three
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"

rpush : 将一个值或多个值插入列表的尾部

127.0.0.1:6379> rpush list one
(integer) 1
127.0.0.1:6379> rpush list two three
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "one"
2) "two"
3) "three"

lpop : 移除列表头部的元素

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "one"
2) "two"
3) "three"
127.0.0.1:6379> lpop list
"one"
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "two"
2) "three"

rpop : 移除列表尾部的元素

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> rpop list
"one"
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"

lrem : 移除列表指定的元素

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
127.0.0.1:6379> lrem list 1 one
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"

lrem : 移除列表指定的多个元素

127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"
3) "one"
4) "one"
127.0.0.1:6379> lrem list 2 one
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "three"
2) "two"

ltrim : 截取列表指定下标内的元素

127.0.0.1:6379> rpush mylist "hello" "hello1" "hello2" "hello3"
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "hello1"
3) "hello2"
4) "hello3"
127.0.0.1:6379> ltrim mylist 1 2
OK
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello1"
2) "hello2"

rpoplpush : 移除列表最后一个元素，将该元素移动到新的列表中（新列表不存在时会自动创建）

127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "hello1"
3) "hello2"
127.0.0.1:6379> rpoplpush mylist myotherlist
"hello2"
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "hello1"
127.0.0.1:6379> lrange myotherlist 0 -1
1) "hello2"

lset : 将列表中指定下标的值替换为另一个值（更新操作，更新不存在的下标会报错）

127.0.0.1:6379> exists list
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lset list 0 item
(error) ERR no such key
127.0.0.1:6379> lpush list value1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "value1"
127.0.0.1:6379> lset list 0 item
OK
127.0.0.1:6379> lrange list 0 -1
1) "item"
127.0.0.1:6379> lset list 1 other
(error) ERR index out of range

linsert : 将某个具体的值插入到列表中指定元素的前面或后面

127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "world"
127.0.0.1:6379> linsert mylist before "world" "other"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "other"
3) "world"
127.0.0.1:6379> linsert mylist after "world" "new"
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "hello"
2) "other"
3) "world"
4) "new"

2.2 使用场景

List 类型经常会被用于消息队列的服务，以完成多程序之间的消息交换
消息队列（lpush rpop）
栈（lpush lpop）

2.3 数据结构

List的数据结构为快速链表 quickList 。
首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储，这个结构是ziplist，也即是压缩列表。
它将所有的元素紧挨着一起存储，分配的是一块连续的内存。
当数据量比较多的时候才会改成quicklist。
因为普通的链表需要的附加指针空间太大，会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据，结构上还需要两个额外的指针prev和next。

Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能，又不会出现太大的空间冗余。

3. Set（集合）

set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，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提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。
edis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表，所以添加，删除，查找的复杂度都是O(1)。
一个算法，随着数据的增加，执行时间的长短，如果是O(1)，数据增加，查找数据的时间不变。

3.1 常用命令

smembers : 查看集合的所有元素

127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "world"
2) "hello"
3) "redis"

sadd : 往集合中添加值

127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "world"
2) "hello"
3) "redis"
127.0.0.1:6379> sadd myset "Redis"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "Redis"
2) "world"
3) "hello"
4) "redis"
127.0.0.1:6379> sadd myset "hello1" "hello2"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "redis"
2) "hello"
3) "world"
4) "Redis"
5) "hello1"
6) "hello2"

sismember : 判断集合中是否存在指定元素

127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "redis"
2) "hello"
3) "world"
4) "Redis"
5) "hello1"
6) "hello2"
127.0.0.1:6379> sismember myset hello1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember myset hello3
(integer) 0

scard : 获取集合所有元素的个数

127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello"
2) "world"
3) "Redis"
4) "redis"
5) "hello1"
6) "hello2"
127.0.0.1:6379> scard myset
(integer) 6

srem : 移除集合中指定元素

127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello"
2) "world"
3) "Redis"
4) "redis"
5) "hello1"
6) "hello2"
127.0.0.1:6379> srem myset world
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello"
2) "Redis"
3) "redis"
4) "hello1"
5) "hello2"

srandmember : 随机获取集合中的元素

127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello"
2) "Redis"
3) "redis"
4) "hello1"
5) "hello2"
127.0.0.1:6379> srandmember myset
"hello"
127.0.0.1:6379> srandmember myset
"hello2"
127.0.0.1:6379> srandmember myset 2
1) "Redis"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> srandmember myset 2
1) "redis"
2) "hello2"

spop : 随机删除集合中的元素

127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello"
2) "Redis"
3) "redis"
4) "hello1"
5) "hello2"
127.0.0.1:6379> spop myset
"hello2"
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello"
2) "Redis"
3) "redis"
4) "hello1"
127.0.0.1:6379> spop myset
"Redis"
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello"
2) "redis"
3) "hello1"

smove : 将集合中指定的元素移动到另一个集合中

127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello"
2) "redis"
3) "hello1"
127.0.0.1:6379> smembers myset2
1) "hello"
127.0.0.1:6379> smove myset myset2 "hello1"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "hello"
2) "redis"
127.0.0.1:6379> smembers myset2
1) "hello"
2) "hello1"

sdiff : 获取两个集合之间的差集

127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "c"
2) "b"
3) "a"
127.0.0.1:6379> smembers set2
1) "e"
2) "c"
3) "d"
127.0.0.1:6379> sdiff set1 set2
1) "a"
2) "b"
127.0.0.1:6379> sdiff set2 set1
1) "e"
2) "d"

sinter : 获取两个集合之间的交集

127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "c"
2) "b"
3) "a"
127.0.0.1:6379> smembers set2
1) "e"
2) "c"
3) "d"
127.0.0.1:6379> sinter set1 set2
1) "c"

sunion : 获取两个集合之间的并集

127.0.0.1:6379> smembers set1
1) "c"
2) "b"
3) "a"
127.0.0.1:6379> smembers set2
1) "e"
2) "c"
3) "d"
127.0.0.1:6379> sunion set1 set2
1) "a"
2) "b"
3) "c"
4) "e"
5) "d"

3.2 使用场景

用户之间的共同关注、共同爱好、二度好友
推荐好友
六度分割理论

3.3 数据结构

Set数据结构是dict字典，字典是用哈希表实现的。
Java中 HashSet 的内部实现使用的是 HashMap ，只不过所有的 value 都指向同一个对象。Redis的 set 结构也是一样，它的内部也使用 hash 结构，所有的 value 都指向同一个内部值。

4. Hash（哈希）

Redis hash 是一个键值对集合。
Redis hash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。
类似 Java 里面的Map<String,Object>。

举个例子，用户ID为查找的 key ，存储的 value 用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的 key/value 结构来存储，主要有以下2种存储方式：

每次修改用户的某个属性需要，先反序列化改好后再序列化回去，开销较大。
用户ID数据冗余。

通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题。

4.1 常用命令

hkeys : 获取hash中所有的field

1
2
3

127.0.0.1:6379> hkeys myhash
1) "field1"
2) "field2"

hvals : 获取hash中所有的value

1
2
3

127.0.0.1:6379> hvals myhash
1) "hello"
2) "world"

hset : 设置hash的field-value值

127.0.0.1:6379> hset myhash field1 "hello"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hkeys myhash
1) "field1"
127.0.0.1:6379> hvals myhash
1) "hello"

hmset : 设置多个hash的field-value值

127.0.0.1:6379> hmset myhash field1 hello field2 world
OK
127.0.0.1:6379> hkeys myhash
1) "field1"
2) "field2"
127.0.0.1:6379> hvals myhash
1) "hello"
2) "world"

hget : 获取hash中指定的value

1 2	127.0.0.1:6379> hget myhash field1 "hello"

hmget : 获取hash中指定的多个value

1
2
3

127.0.0.1:6379> hmget myhash field1 field2
1) "hello"
2) "world"

hgetall : 获取hash中所有的值

127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field1"
2) "hello"
3) "field2"
4) "world"

hdel : 删除hash中指定的field（对应的value同样被删除）

127.0.0.1:6379> hkeys myhash
1) "field1"
2) "field2"
127.0.0.1:6379> hvals myhash
1) "hello"
2) "world"
127.0.0.1:6379> hdel myhash field1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hkeys myhash
1) "field2"
127.0.0.1:6379> hvals myhash
1) "world"

hlen : 获取hash的元素数量

127.0.0.1:6379> hkeys myhash
1) "field2"
2) "field1"
127.0.0.1:6379> hvals myhash
1) "world"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> hlen myhash
(integer) 2

hexists : 判断hash中的指定元素是否存在

127.0.0.1:6379> hkeys myhash
1) "field2"
2) "field1"
127.0.0.1:6379> hvals myhash
1) "world"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> hexists myhash field1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hexists myhash field3
(integer) 0

hincrby : 使hash中指定field的值增量

127.0.0.1:6379> hset myhash field1 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hincrby myhash field1 1
(integer) 4
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field1"
2) "4"
127.0.0.1:6379> hincrby myhash field1 -1
(integer) 3
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field1"
2) "3"

hsetnx : 设置hash的field-value值，如果field存在则不能设置，如果field不存在可以设置

127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field1 hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field1"
2) "hello"
127.0.0.1:6379> hsetnx myhash field1 hello1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> hgetall myhash
1) "field1"
2) "hello"

4.2 使用场景

hash更适合存储对象，而string更适合存储字符串
用户信息，经常变动的信息

4.3 数据结构

Hash类型对应的数据结构是两种：ziplist（压缩列表），hashtable（哈希表）。
当 field-value 长度较短且个数较少时，使用 ziplist ，否则使用 hashtable 。

5. Zset（sorted set：有序集合）

Redis有序集合zset与普通集合set非常相似，是一个没有重复元素的字符串集合。
不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分（score）,这个评分（score）被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的，但是评分可以是重复了 。
因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分（score）或者次序（position）来获取一个范围的元素。
访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。

5.1 常用命令

zrange : 获取zset集合的多个元素

127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "wangwu"
2) "zhangsan"
3) "lisi"
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 1
1) "wangwu"
2) "zhangsan"

zadd : 向zset集合中添加数据

127.0.0.1:6379> zadd myset 1 one
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd myset 2 two 3 three
(integer) 2

zrangebyscore : 排序，从小到大

127.0.0.1:6379> zadd salary 2500 zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 5000 lisi
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd salary 1000 wangwu
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf
1) "wangwu"
2) "zhangsan"
3) "lisi"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +inf withscores
1) "wangwu"
2) "1000"
3) "zhangsan"
4) "2500"
5) "lisi"
6) "5000"
127.0.0.1:6379> zrangebyscore salary -inf +2500 withscores
1) "wangwu"
2) "1000"
3) "zhangsan"
4) "2500"

zrevrange : 排序，从大到小

127.0.0.1:6379> zrevrange salary 0 -1
1) "lisi"
2) "zhangsan"
3) "zhaoliu"
4) "wangwu"
127.0.0.1:6379> zrevrange salary 0 -1 withscores
1) "lisi"
2) "5000"
3) "zhangsan"
4) "2500"
5) "zhaoliu"
6) "2000"
7) "wangwu"
8) "1000"

zrem : 删除zset集合中的元素

127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "wangwu"
2) "zhangsan"
3) "lisi"
127.0.0.1:6379> zrem salary wangwu
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "zhangsan"
2) "lisi"

zcard : 获取zset集合所有元素的个数

127.0.0.1:6379> zrange salary 0 -1
1) "zhangsan"
2) "lisi"
127.0.0.1:6379> zcard salary
(integer) 2

zcount : 获取指定区间内的元素数量

127.0.0.1:6379> zrevrange salary 0 -1 withscores
1) "lisi"
2) "5000"
3) "zhangsan"
4) "2500"
5) "zhaoliu"
6) "2000"
7) "wangwu"
8) "1000"
127.0.0.1:6379> zcount salary 2000 5000
(integer) 3

5.2 使用场景

存储班级成绩表、工资表排序
带权重排序，普通消息为1，重要消息为2
排行榜应用实现、取TopN

5.3 数据结构

SortedSet（zset）是 Redis 提供的一个非常特别的数据结构，一方面它等价于 Java 的数据结构Map<String, Double>，可以给每一个元素 value 赋予一个权重 score ，另一方面它又类似于TreeSet，内部的元素会按照权重 score 进行排序，可以得到每个元素的名次，还可以通过 score 的范围来获取元素的列表。

zset 底层使用了两个数据结构：

hash ，hash 的作用就是关联元素 value 和权重 score ，保障元素 value 的唯一性，可以通过元素 value 找到相应的 score 值。
跳跃表，跳跃表的目的在于给元素 value 排序，根据 score 的范围获取元素列表。

5.4 跳跃表（跳表）

5.4.1 简介

有序集合在生活中比较常见，例如根据成绩对学生排名，根据得分对玩家排名等。对于有序集合的底层实现，可以用数组、平衡树、链表等。数组不便元素的插入、删除；平衡树或红黑树虽然效率高但结构复杂；链表查询需要遍历所有效率低。 Redis 采用的是跳跃表。跳跃表效率堪比红黑树，实现远比红黑树简单。

5.4.2 实例

对比有序链表和跳跃表，从链表中查询出“51”：

有序链表
要查找值为51的元素，需要从第一个元素开始依次查找、比较才能找到。共需要6次比较。
跳跃表

从第2层开始，1节点比51节点小，向后比较。
21节点比51节点小，继续向后比较，后面就是NULL了，所以从21节点向下到第1层；
在第1层，41节点比51节点小，继续向后，61节点比51节点大，所以从41向下；
在第0层，51节点为要查找的节点，节点被找到，共查找4次。

从此可以看出跳跃表比有序链表效率要高。

三、Redis的三种特殊数据类型

Geospatial（地理信息）、HyperLogLog（基数统计）、Bitmaps

1. Geospatial（地理信息）

Redis 3.2 中增加了对 GEO 类型的支持。GEO 是 Geographic（地理信息）的缩写。该类型，就是元素的 2 维坐标，在地图上就是经纬度。 redis 基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度 Hash 等常见操作。

1.1 常用命令

geoadd : 添加地理位置，两级无法直接添加（一般会下载城市数据通过java程序一次性导入），有效的经度是 -180 度到 180 度，有效的纬度是 -85.05112878 度到 85.05112878 度，当坐标位置超出指定范围时，该命令将会返回一个错误。已经添加的数据，是无法再次往里面添加的。

127.0.0.1:6379> geoadd china:city 116.405285 39.904989 beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 121.472644 31.231706 shanghai
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 114.085947 22.547 shenzhen
(integer) 1
127.0.0.1:6379> geoadd china:city 113.280637 23.125178 guangzhou
(integer) 1

geopos : 获取指定地区的坐标值

127.0.0.1:6379> geopos china:city beijing
1) 1) "116.40528291463851929"
   2) "39.9049884229125027"
127.0.0.1:6379> geopos china:city beijing shanghai
1) 1) "116.40528291463851929"
   2) "39.9049884229125027"
2) 1) "121.47264629602432251"
   2) "31.23170490709807012"

geodist : 获取两个位置之间的直线距离
- m 表示单位为米 [ 默认值 ]
- km 表示单位为千米
- mi 表示单位为英里
- ft 表示单位为英尺

127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai
"1067597.9668"
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai km
"1067.5980"
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai mi
"663.3763"
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing shanghai ft
"3502618.0013"
127.0.0.1:6379> geodist china:city beijing guangzhou km
"1889.3706"

georadius : 以给定的维度为中心，找出半径内的元素
- withdist : 显示到中心位置的距离
- withcoord : 显示半径内元素的坐标
- count : 限定显示几个元素

127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km
1) "shenzhen"
2) "guangzhou"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 900 km
1) "guangzhou"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km withdist
1) 1) "shenzhen"
   2) "923.4929"
2) 1) "guangzhou"
   2) "831.2636"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 900 km withdist
1) 1) "guangzhou"
   2) "831.2636"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km withcoord
1) 1) "shenzhen"
   2) 1) "114.08594459295272827"
      2) "22.54699993773966327"
2) 1) "guangzhou"
   2) 1) "113.28063815832138062"
      2) "23.12517743834835215"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km withdist withcoord
1) 1) "shenzhen"
   2) "923.4929"
   3) 1) "114.08594459295272827"
      2) "22.54699993773966327"
2) 1) "guangzhou"
   2) "831.2636"
   3) 1) "113.28063815832138062"
      2) "23.12517743834835215"
127.0.0.1:6379> georadius china:city 110 30 1000 km withdist withcoord count 1
1) 1) "guangzhou"
   2) "831.2636"
   3) 1) "113.28063815832138062"
      2) "23.12517743834835215"

georadiusbymember : 以指定元素为中心，找出半径内的元素

1
2
3

127.0.0.1:6379> georadiusbymember china:city beijing 1500 km
1) "shanghai"
2) "beijing"

geohash : 返回一个或多个位置元素，以Geohash表示（会返回一个11个字符的Geohash字符串）

# 将二维的经纬度转换为一维的字符串，如果两个字符串越接近，则距离越近
127.0.0.1:6379> geohash china:city beijing guangzhou
1) "wx4g0b7xrt0"
2) "ws0e9cb3yj0"

GEO底层的实现原理其实就是Zset，可以使用Zset命令来操作GEO

127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "shenzhen"
2) "guangzhou"
3) "shanghai"
4) "beijing"
127.0.0.1:6379> zrem china:city beijing
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange china:city 0 -1
1) "shenzhen"
2) "guangzhou"
3) "shanghai"

1.2 使用场景

附近的人
打车距离计算

2. HyperLogLog（基数统计）

在工作当中，我们经常会遇到与统计相关的功能需求，比如统计网站 PV（PageView 页面访问量）,可以使用 Redis 的 incr 、incrby 轻松实现。
但像 UV（UniqueVisitor，独立访客）、独立 IP 数、搜索记录数等需要去重和计数的问题如何解决？这种求集合中不重复元素个数的问题称为基数问题。
解决基数问题有很多种方案：

数据存储在 MySQL 表中，使用 distinct count 计算不重复个数
使用 Redis 提供的 hash、set、bitmaps 等数据结构来处理

以上的方案结果精确，但随着数据不断增加，导致占用空间越来越大，对于非常大的数据集是不切实际的。
能否能够降低一定的精度来平衡存储空间？Redis推出了 HyperLogLog
Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。
在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

什么是基数?
比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}，那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

2.1 常用命令

pfadd : 添加指定元素到HyperLogLog中（如果执行命令后HyperLogLog估计的近似基数发生变化，则返回1，否则返回0）

127.0.0.1:6379> pfadd mykey a b c d e f g h i j k l m
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd mykey2 f s v z a b i j l
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd mykey a
(integer) 0

pfcount : 统计HyperLogLog的元素个数，计算HyperLogLog的近似基数（可以计算多个HyperLogLog，比如用HyperLogLog存储每天的UV，计算一周的UV可以使用7天的UV合并计算即可）

127.0.0.1:6379> pfadd mykey a b c d e f g h i j k l m
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount mykey
(integer) 13
127.0.0.1:6379> pfadd mykey2 f s v z a b i j l
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount mykey2
(integer) 9
127.0.0.1:6379> pfcount mykey mykey2
(integer) 16

pfmerge : 将一个或多个HyperLogLog合并后的结果存储在另一个HLL中，比如每月活跃用户可以使用每天的活跃用户来合并计算可得

127.0.0.1:6379> pfcount mykey
(integer) 13
127.0.0.1:6379> pfcount mykey2
(integer) 9
127.0.0.1:6379> pfcount mykey mykey2
(integer) 16
127.0.0.1:6379> pfmerge mykey3 mykey mykey2
OK
127.0.0.1:6379> pfcount mykey3
(integer) 16

2.2 使用场景

网页的UV统计

3. Bitmaps（位图）

现代计算机用二进制（位）作为信息的基础单位， 1个字节等于8位，例如“abc”字符串是由3个字节组成，但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99，对应的二进制分别是 01100001、 01100010 和 01100011，如下图：

合理地使用操作位能够有效地提高内存使用率和开发效率。
Redis 提供了 Bitmaps 这个“数据类型”可以实现对位的操作：

Bitmaps 本身不是一种数据类型，实际上它就是字符串（key-value），但是它可以对字符串的位进行操作。
Bitmaps 单独提供了一套命令，所以在 Redis 中使用Bitmaps和使用字符串的方法不太相同。可以把 Bitmaps 想象成一个以位为单位的数组，数组的每个单元只能存储 0 和 1，数组的下标在 Bitmaps 中叫做偏移量。

3.1 常用命令

setbit : 设置Bitmaps中某个偏移量的值（0或1）

1 2	127.0.0.1:6379> setbit sign 0 1 (integer) 0

实例： 每个独立用户是否访问过网站存放在 Bitmaps 中，将访问的用户记做 1，没有访问的用户记做 0，用偏移量作为用户的 id。
设置键的第 offset 个位的值（从0算起），假设现在有 20 个用户，userid=1， 6， 11， 15， 19 的用户对网站进行了访问，那么当前 Bitmaps 初始化结果如图：

unique:users:20201106 代表 2020-11-06 这天的独立访问用户的 Bitmaps

注：很多应用的用户 id 以一个指定数字（例如10000）开头，直接将用户 id 和 Bitmaps 的偏移量对应势必会造成一定的浪费，通常的做法是每次做 setbit 操作时将用户id减去这个指定数字。
在第一次初始化 Bitmaps 时，假如偏移量非常大，那么整个初始化过程执行会比较慢，可能会造成 Redis 的阻塞。

getbit : 获取Bitmaps中某个偏移量的值（获取键的第offset位的值（从0开始算））

127.0.0.1:6379> getbit sign 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> getbit sign 0
(integer) 1

实例： 获取 id=8 的用户是否在 2020-11-06 这天访问过，返回 0 说明没有访问过：

注：因为 100 根本不存在，所以也是返回 0

bitcount : 统计字符串被设置为1的bit数。一般情况下，给定的整个字符串都会被进行计数，通过指定额外的 start 或 end 参数，可以让计数只在特定的位上进行。start 和 end 参数的设置，都可以使用负数值：比如 -1 表示最后一个位，而 -2 表示倒数第二个位，start、end 是指bit组的字节的下标数，二者皆包含

1 2	127.0.0.1:6379> bitcount sign (integer) 3

实例： 计算 2022-11-06 这天的独立访问用户数量

start和end代表起始和结束字节数，下面操作计算用户id在第1个字节到第3个字节之间的独立访问用户数，对应的用户id是11， 15， 19

bitop : 复合操作，它可以做多个Bitmaps的and（交集）、 or（并集）、 not（非）、 xor（异或）操作并将结果保存在destkey中

127.0.0.1:6379> setbit bitmap1 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit bitmap1 1 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit bitmap1 2 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit bitmap2 2 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit bitmap2 3 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit bitmap2 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bitop and bitmap3 bitmap1 bitmap2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bitcount bitmap3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bitop or bitmap4 bitmap1 bitmap2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bitcount bitmap4
(integer) 3
127.0.0.1:6379> bitop xor bitmap5 bitmap1 bitmap2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bitcount bitmap5
(integer) 2

3.2 使用场景

统计用户信息
区分活跃、不活跃用户；登录、未登录等等
上班打卡

3.3 Bitmaps与set对比

假设网站有1亿用户，每天独立访问的用户有5千万，如果每天用集合类型和Bitmaps分别存储活跃用户可以得到表

set 和 Bitmaps 存储一天活跃用户对比
数据类型	每个用户id占用空间	需要存储的用户量	全部内存量
集合类型	64位	50000000	64位 * 50000000 = 400MB
Bitmaps	1位	100000000	1位 * 100000000 = 12.5MB

很明显，这种情况下使用Bitmaps能节省很多的内存空间，尤其是随着时间推移节省的内存还是非常可观的

set 和 Bitmaps 存储独立用户空间对比
数据类型	一天	一个月	一年
集合类型	400MB	12GB	144GB
Bitmaps	12.5MB	375MB	4.5GB

但Bitmaps并不是万金油，假如该网站每天的独立访问用户很少，例如只有10万（大量的僵尸用户），那么两者的对比如下表所示，很显然，这时候使用Bitmaps就不太合适了，因为基本上大部分位都是0

set 和 Bitmaps 存储一天活跃用户对比（独立用户比较少）
数据类型	每个userid占用空间	需要存储的用户量	全部内存量
集合类型	64位	100000	64位 * 100000 = 800KB
Bitmaps	1位	100000000	1位 * 100000000 = 12.5MB

Redis 的基本数据类型与特殊数据类型详解

一、官网介绍

二、Redis常用的五大数据类型

1. String（字符串）

1.1 常用命令

1.2 使用场景

1.3 数据结构

2. List（列表）

2.1 常用命令

2.2 使用场景

2.3 数据结构

3. Set（集合）

3.1 常用命令

3.2 使用场景

3.3 数据结构

4. Hash（哈希）

4.1 常用命令

4.2 使用场景

4.3 数据结构

5. Zset（sorted set：有序集合）

5.1 常用命令

5.2 使用场景

5.3 数据结构

5.4 跳跃表（跳表）

5.4.1 简介

5.4.2 实例

三、Redis的三种特殊数据类型

1. Geospatial（地理信息）

1.1 常用命令

1.2 使用场景

2. HyperLogLog（基数统计）

2.1 常用命令

2.2 使用场景

3. Bitmaps（位图）

3.1 常用命令

3.2 使用场景

3.3 Bitmaps与set对比