redis基础知识
Redis有9种基本数据类型，大部分盆友最熟悉的有这5种：string、hash、list、set、zset。其实，除此之外，经常用到的还有：bitmap、hyperloglog、geohash、stream。
下面来整理下各个数据类型的概念和基本用法。
一、 普通数据类型（5种）
Redis支持5种最基本的数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及 zset (sorted set：有序集合)。
1、String
1）String是简单的 key-value 键值对，value 可以是字符串，也可以是数字
相关命令：
SET key value
GET key
MSET
MGET
INCR
INCRBY
DECR
DECRBY
DEL
EXPIRE
TTL
补充：为什么incr/decr具有原子性？
答：Redis的操作之所以是原子性的，是因为Redis是单线程的。线程，是操作系统最小的执行单元，在单线程程序中，任务是要一个一个地做，必须做完一个任务后，才会去做另一个任务。
2、List（列表）
Redis列表是简单的字符串列表
相关命令：
LPUSH key value1 [value2]
LPUSHX key value 将一个值插入到已存在的列表头部，列表不存在时操作无效
LLEN
LRANGE
LPOP key
LREM key count value
LTRIM key start stop
RPOP
RPUSH
RPUSHX
BLPOP
BRPOP
BRPOPLPUSH LIST1 ANOTHER_LIST TIMEOUT
说明： BRPOPLPUSH: 从列表中取出最后一个元素，并插入到另外一个列表的头部； 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。这个过程具有原子性。
3、Hash（字典）
相关命令：
HSET
HMSET
HLEN
HKEYS
HGET
HINCRBY
HGETALL
HSCAN
4、Set（集合）
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。
相关命令：
SADD
SMEMBERS
SCARD
SRANDMEMBER KEY [count]
SINTER
SISMEMBER
SREM
5、Sorted Set（有序集合）
Redis有序集合类似Redis集合，不同的是增加了一个功能，即集合是有序的。一个有序集合的每个成员带有分数，用于进行排序。有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。
相关命令：
ZADD key score1 member1 [score2 member2] 注意：score 值可以是整数值或双精度浮点数
ZCARD
ZCOUNT key min max
ZINCRBY
ZRANGE
ZRANGEBYSCORE
ZREVRANGE
ZRANK
关于zrank的使用，需要注意:
1） 返回有序集中指定成员的排名（索引下表）。
2） 其中有序集成员按分数值递增(从小到大)顺序排列
3） 如果需要依据分值从高到低来排列，需要使用zrevrank
二、高级数据结构（3种）
Redis中3种高级数据结构分别是HyperLogLog、bitmap、GEO
1、HyperLogLog
Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构，它是用来做基数统计的算法。
相关命令：
PFADD key element [element...]
PFCOUNT
PFMERGE
说明：
1）HyperLogLog的计数统计是有一定的误差的，误差最大在1%以下
2）Redis中每个 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。
3）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
4）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。
5）pfadd命令并不会一次性分配12k内存，而是随着基数的增加而逐渐增加内存分配；而pfmerge操作则会将sourcekey合并后存储在12k大小的key中，这由hyperloglog合并操作的原理（两个hyperloglog合并时需要单独比较每个桶的值）可以很容易理解。
6）Redis 对 HyperLogLog 的存储进行了优化，在计数比较小时，它的存储空间采用稀疏矩阵存储，空间占用很小，仅仅在计数慢慢变大，稀疏矩阵占用空间渐渐超过了阈值时才会一次性转变成稠密矩阵，才会占用 12k 的空间。
应用场景：
a. 统计注册 IP 数
b. 统计每日访问 IP 数
c. 统计页面实时 UV 数
d. 统计在线用户数
e. 统计用户每天搜索不同词条的个数
说明：
a. 基数不大，数据量不大就用不上，会有点大材小用浪费空间
b. 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
c. 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
一般可以将bitmap和hyperloglog配合使用，bitmap标识哪些用户活跃，hyperloglog计数
2、bitmap 位图（大数据处理）
bitmap是什么？
通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,其中的key就是对应元素本身。我们知道8个bit可以组成一个Byte，所以bitmap本身会极大的节省储存空间。
说明：
1） 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。而String类型的key是二进制格式的，所以任意二进制格式的数据都可以作为key。Redis中是以8位二进制的方式存储。
2） Redis从2.2.0版本开始新增了setbit,getbit,bitcount等几个bitmap相关命令。虽然是新命令，但是并没有新增新的数据类型，因为setbit等命令只不过是在set上的扩展。
常用命令：
1）setbit
SETBIT key offset value：给第offset位设置成value。当 key 不存在时，自动生成一个新的字符串值。
注意：每次SETBIT完毕之后，有一个（integer） 0或者（integer）1的返回值，这个是在你进行SETBIT 之前，该offset位的比特值。
2）getbit
GETBIT命令： getbit key offset，获取指定offset下标的二进制，返回0或者1。当offset超过下标时，一直返回0。
注意：offset是从左往右计数的，也就是从高位往低位。当超过位数时，结果是0。
3）bitcount
统计字符串被设置为1的bit数。
BITCOUNT key [start end]
不指定start和end的情况下，bitcount会对整个该key对应的value字符串进行行计数。
注意：
1）统计指定key位置为1的数量（区间统计不建议使用，bitcount用的是byte来计算位数，其他setbit和getbit用的是bit）
2）bitCount虽然提供了start和end参数，但是这个说的是字节的位置，而不是对应"位"的位置。而redis中一个汉字占3个字节，一个英文字符占1个字节
3）如果要指定区间，用bitcount并不是太合适，因为它的start或者end指的是第几个字节，不太好确定。不过，我们可以通过get把value取出来自己解析，一般情况下，这个value不会太大。
比如下面这段代码：
1 <?php 2 // 字符串（中文）转化为二进制 3 function StrToBin($str){ 4 $arr = preg_split('/(?<!^)(?!$)/u', $str); 5 foreach($arr as &$v){ 6 $temp = unpack('H*', $v); 7 $v = base_convert($temp[1], 16, 2); 8 while($v<8)$v='0'.$v; 9 unset($temp); 10 } 11 return join('',$arr); 12 } 13 14 15 $bin=StrToBin('中文'); 16 echo $bin; 17 echo PHP_EOL; 18 echo substr_count($bin,'1'); 19 20 // 输出结果 21 // 111001001011100010101101111001101001011010000111 22 // 26
使用场景：用户签到
4）bitop
使用时间作为cacheKey，然后用户ID为offset，如果当日活跃过就设置为1
那么我该如果计算某几天/月/年的活跃用户呢(暂且约定，统计时间内只有有一天在线就称为活跃)，有请下一个redis的命令
BITOP operation destkey key [key ...]
说明：
1）对一个或多个保存二进制位的字符串 key 进行位元操作，并将结果保存到 destkey 上。
2）BITOP 命令支持 AND 、 OR 、 NOT 、 XOR 这四种操作中的任意一种参数
3）操作的时候，最短的那个字符串，转换二进制，位数不足的就在后面用0填充，直到与最长的字符串长度相等
4）操作的结果，返回的是最长的那个字符串的长度
使用场景：统计活跃用户
3、GEO
自Redis 3.2开始，Redis基于geohash和有序集合提供了地理位置相关功能。
Redis Geo命令实现
Redis将地理位置的52位GeoHash值作为有序集合的score，将地理位置存放在有序集合中进行保存。
后续按位置搜索时，依据GeoHash的特性搜索当前方块与环绕当前方块的8个方块来搜索目标位置集合。Redis中接受的有效的精度范围为-180到180度，有效维度范围为-85.05112878到 85.05112878度（靠近南北极的一小块地方是无法生成索引的）。
实现方式：
Redis内部使用有序集合来保存key，每一个member的score大小为一个52位的Geohash值（double类型精度为52位）。
实际上Redis内部实现的时候就是将GEOADD命令转换成ZADD命令来实现的。（这也解释了为什么没有专门的georem命令，地理位置信息是通过使用ZREM命令来删除成员。）
常用命令：
1） GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]
2） GEOPOS
3） GEODIST key member1 member2 [m|km|ft|mi] 用于返回两个给定位置之间的距离，默认单位：m(米)
4）GEORADIUS 以给定的经纬度为中心， 返回键包含的位置元素当中， 与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。
说明：
WITHDIST: 在返回位置元素的同时， 将位置元素与中心之间的距离也一并返回。
WITHCOORD: 将位置元素的经度和维度也一并返回。
WITHHASH: 以 52 位有符号整数的形式， 返回位置元素经过原始 geohash 编码的有序集合分值。 这个选项主要用于底层应用或者调试， 实际中的作用并不大。
COUNT 限定返回的记录数。
ASC: 查找结果根据距离从近到远排序。
DESC: 查找结果根据从远到近排序。
5）GEORADIUSBYMEMBER ：和GEORADIUS 命令一样， 都可以找出位于指定范围内的元素， 但是 GEORADIUSBYMEMBER 的中心点是由给定的位置元素决定的， 而不是使用经度和纬度来决定中心点。
6）GEOHASH
用于获取一个或多个位置元素的 geohash 值
实现方式：
Redis在内部生成有序集合成员score时的geohash值与标准的算法略有差异（Redis内部使用-85,85作为维度范围，标准使用-90,90）。
这个命令返回的是标准值，与 https://en.wikipedia.org/wiki/Geohash 中标准算法和http://geohash.co/网站的计算结果一致。
三、Stream
这是Redis5.0引入的全新数据结构，用一句话概括Stream就是Redis实现的内存版kafka。
Redis Stream 主要用于消息队列（MQ，Message Queue），Redis 本身是有一个 Redis 发布订阅 (pub/sub) 来实现消息队列的功能，但它有个缺点就是消息无法持久化，如果出现网络断开、Redis 宕机等，消息就会被丢弃。
简单来说发布订阅 (pub/sub) 可以分发消息，但无法记录历史消息。
消息队列相关命令：
XADD key ID field value [field value ...] 说明： ID 指的是消息 id，我们使用 * 表示由 redis 生成，可以自定义，但是要自己保证递增性。
XTRIM
XDEL
XLEN
XRANGE
XREVRANGE
XREAD
消费者组相关命令：
XGROUP CREATE
XREADGROUP GROUP
XACK
XGROUP SETID
XGROUP DELCONSUMER
XGROUP DESTROY
XPENDING
XCLAIM
XINFO
XINFO GROUPS
XINFO STREAM
参考链接：
https://developer.aliyun.com/article/62844
https://segmentfault.com/a/1190000008188655