前言
高端的食材往往只需要最朴素的烹饪方式，忙碌（摸鱼）了两小时之后，陈师傅开始制作美食（coding）。
只见陈师傅小心翼翼的从箱子里捧出一本泛黄的祖传食谱《Redis食用指南》，缓缓翻开一页：数据结构和应用场景
数据结构和应用场景
String
字符串是redis最简单也是最常用的数据结构，使用场景非常广泛
热点数据缓存
可以存储简单的字符串信息，也可以将复杂结构数据序列化为字符串后存储
分布式锁
可以使用redis自带的set命令加nx、ex参数实现分布式锁
//nx保证原子性，ex保证原子性下设施过期时间
SET key value nx ex 10086
计数器
字符串结构是可以存储数字的，redis也提供了对数字的操作支持
//数值加减1操作
INCR key
DECR key
//数值加减n造作
INCRBY key n
DECRBY key n
Bit
BIT位图不是实际的数据类型，而是在String类型上定义的一组面向位的操作
签到记录、权限记录
可以使用bit来处理签到、打标签、等场景，此类场景的共性是：数值只有是或否（0和1）+ 被记录数据相对固定，比如签到记录的就是某天是否打卡，权限记录的是某个权限是否存在，下面以签到举例
//签到（offset代表天数）
SETBIT key offset 1
//取消签到
SETBIT key offset 0
//统计签到天数
BITCOUNT key
布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是由 Bloom 于 1970 年提出的。我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。
布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。
使用redis实现布隆过滤器，就需要使用一组多个散列函数分别计算目标值对应的数值，这几个数值就是偏移量，分别设置偏移量值为1即可，查询过程也是通过这组散列函数分别计算目标值对应数值，结果都为1代表命中，否则未命中
Hash
Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。
结构化对象存储
除了上面提到的使用字符串存储序列化后的对象，也可以使用hash存储对象信息
//存储对象所有属性
HMSET key field1 value1 field2 value2 [field3 value3]
//查询对象所有属性
HGETALL key
//修改对象某个属性
HSET key field1 value1
//查询对象某个属性
HGET key field1
两相对比，hash结构存储对象信息具有天然的优势：主要体现在对单个对象属性的查询和修改上，无需像字符串结构存取都只能全属性存全属性取
List
Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）
阻塞队列
reids的链表结构，可以轻松实现阻塞队列，可以使用左进右出的命令组成来完成队列的设计，可以在秒杀场景下可以用来销峰
//数据的生产者可以通过Lpush命令从左边插入数据
LPUSH key value1 [value2]
//多个数据消费者，可以使用BRpop命令阻塞的“抢”列表尾部的数据
BRPOP key
栈
相对于队列先进先出，栈是先进后出
//左边进
LPUSH key value1 [value2]
//左边出
LPOP key
Set
Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。
点赞、粉丝关注
点赞和粉丝属于同一类场景，共性是：一个用户针对一个主体只能操作一次 + 可查询是否操作过 + 可统计总数
//点赞、关注
SADD key member1
//取消点赞、取消关注
SREM key member1
//查询是否点赞、关注
SISMEMBER key member1
//查询点赞数、粉丝数
SCARD key
共同好友
共同好友就是取两个粉丝集合的交集
//取交集
SINTER key1 key2
Zset
Redis 有序集合和集合一样也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员。
不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数。redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。
有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。
排行榜
可以将需要排名的信息存储到有序集合，按特定排名查询。
//插入排名元素带分数
ZADD key score1 member1 [score2 member2]
//逆序排列所有成员（使用WITHSCORES参数返回分数）
ZREVRANGEBYSCORE key +inf -inf [WITHSCORES]
列表分页
使用有序集合做分页需要格外注意，分数不能有重复，因为相同分数有临界值问题，比如需要通过创建时间倒序排序场景，可以使用自增id作为分数（自增id相比创建时间同样能达到相同的排序效果，但没有时间可能重复的问题）
//插入排名元素带分数
ZADD key score1 member1 [score2 member2]
//取第一页数据（注意分数范围是正无穷大和负无穷大）
ZREVRANGEBYSCORE key +inf -inf [WITHSCORES] LIMIT 0 50
//取第二页数据（nextId为第一页最后一条数据的分数）
ZREVRANGEBYSCORE key nextId -inf [WITHSCORES] LIMIT 0 50
正序排序
有的小伙伴可能比较疑惑，翻遍了redis命令，都是倒序（从大到小）的排序，如果想正序排序怎么办？
思路：还是上面的例子，我们变通一下：分数 = 一个超大数值 - id即可轻松解决
多级排序
还有小伙伴也比较疑惑，使用有序集合只能实现简单条件的排序，怎么实现多级的排序：比如一个班级的学生，通过成绩排序，成绩相同使用年龄排序，怎么实现？
思路：也需要变通一下：分数 = 成绩 * 10000 + 年龄 * 1将需要排序的两个字段转换为一个数值，排序优先级高的放到高分位
总结
数据结构就像食材，深入认识食材的特点，加以精妙的烹饪技巧，便可轻松做出一道美食~
