本文总结：Redis是一款基于内存的键值型NoSQL数据库，具有高性能、持久化和集群支持等特性。它提供五种基本数据结构：String（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）和ZSet（有序集合），以及BitMap、HyperLogLog、GEO和Stream四种扩展结构。String适合存储简单数据，Hash适合存储对象字段，List实现队列功能，Set用于去重，ZSet支持排序。扩展结构中，BitMap适用于状态标记，HyperLogLog用于基数统计，GEO处理地理位置，Stream实现消息队列。Redis支持多种业务场景，如缓存、排行榜、社交关系等，通过丰富的数据类型和命令满足不同需求。
Redis：将数据存储于内存的键值型NoSQL数据库。
Redis特征
1、键值型
2、单线程，每个命令具备原子性，虽然Redis6.0后有多线程，但是只是对于网络请求，核心命令还是单线程
3、低延迟，速度快（因为它是基于内存、IO多路复用、多种数据结构良好的编码、RESP协议）
4、支持数据持久化
5、支持主从集群、分片集群
6、支持多语言客户端
key一般都是string类型的，value可以是各种类型的，相关类型的命令不常用的不用背，具体只要会用，可以去查官方文档。
redis的五大基本类型
通用的命令：KEYS，DEL，EXISTS，EXPIRE，TTL
String类型：根据字符串格式的不同又分为string，int，float，不管是哪种格式底层都是字节数组形式存储，只是编码方式不同。
String常用命令：SET，GET，MSET，MGET，INCR，INCRBY，INCRBYFLOAT，SETNX，SETEX。
Redis的key允许有多个单词形成层级结构，多个单词之间用“：”隔开，格式例如，项目名：业务名：类型：id。如果value是一个java对象例如User对象，可以将对象序列化成json字符串来存储。
因为String类型是用json存储，要对里面的某个value进行修改非常地不方便，可以用Hash。
Hash类型：value是无序字典，类似java中的HashMap结构。Hash结构可以将对象的每个字段独立存储，相比于String多了个field字段名，使其可以针对某个字段做CRUD。
Hash常用命令：HSET，HGET，HMSET，HMGET，HGETALL，HKEYS，HVALS，HINCRBY，HSETNX。
List类型：与java中的LinkedList类似，可以看作是一个双向链表的结构，既可以支持正向检索也可以支持反向检索。特征也与LinkedList类似，有序、元素可以重复、插入和删除快、查询速度一般，像点赞场景等。
List常用命令：LPUSH，LPOP，RPUSH，RPOP，LRANGE，BLPOP和BRPOP。
Set类型：与java中的HashSet类似，可以看作是一个value为null的HashMap。特征也与HashSet类似，无序、元素不可重复、查找快、支持交集并集差集等功能，像共同好友场景等。
Set常用命令：
在单个集合中的操作SADD，SREM，SCARD，SISMEMBER，SMEMBERS
在多个集合中的操作SINTER，SDIFF，SUNION
ZSet类型：与java中的TreeSet类似，都是一个可排序的set集合，但底层的数据结构差别却很大。ZSet(SortedSet)中的每一个元素都带有一个score属性，可以基于score属性对元素排序，底层的实现是一个跳表SkipList加hash表。SortedSet的特性是，可排序、元素不重复、查询速度快，像排行榜场景等。
ZSet常用命令：ZADD，ZREM，ZSCORE，ZRANK，ZCARD，ZCOUNT，ZINCRBY，ZRANGE，ZRANGEBYSCORE，ZINTER，ZDIFF，ZUNION。
注：这里都是默认按升序排序，要降序则在命令的Z后面加上REV。
随着Redis的版本更新还支持以下四种结构：BitMap、HyperLogLog、GEO(Geospatial)、Stream
BitMap
它是一种使用位（bit）来表示数据的紧凑数据结构，每个位可以存两个值0和1，用于表示某种状态或标志，在大规模存储二值数据非常高效且节约空间（如布尔值），最经典的就是签到记录场景，那我们可以用0表示未签到，1表示签到，每个用户对应一个键，bitmap的每一位表示用户在某一天是否打卡签到，如0101表示用户第1天和第3天签到、1010表示用户第2天和第4天签到了。
一般最传统的表示状态方法就是使用itn status=0和int status=1表示两种状态，但是int是4字节嘛，相当于32位，那它的占用空间肯定是远远大于bitmap的1位的，所以选用bitmap最合适。学会bitmap实现签到，那类似的会员啊什么的两种状态的也都是类似。
要实现bitmap，JDK自带了BitSet类，还有Redis也支持bitmap高级数据结构，那考虑到项目的分布式、可扩展性，这里可以采用Redis的bitmap来实现SETBIT user:signins :{年份}:{用户id} {第几天} 1来存储和GETBIT user:signins :{年份}:{用户id} {第几天}来查看是0还是1
HyperLogLog
HyperLogLog是一种用于基数估计的数据结构，它可以在使用很少内存的情况下（每个键只需12KB）估算一个集合中不重复元素的数量。但是，请注意，HyperLogLog提供的是近似值。
常见命令：
PFADD：将元素添加到HyperLogLog中
PFCOUNT：返回HyperLogLog中基数的估计值
PFMERGE：将多个HyperLogLog合并为一个
应用场景：
统计网站的独立访客数（UV）
统计搜索关键词的不同数量
任何需要去重计数且可以接受近似结果的场景
GEO
Geospatial是Redis中用于处理地理位置的数据结构。它使用有序集合（Sorted Set）存储位置信息，并提供了计算距离、查找附近位置等功能。
常见命令：
GEOADD：添加地理位置（经度、纬度、名称）
GEODIST：计算两个位置之间的距离
GEORADIUS：查找指定半径内的位置
GEOHASH：返回位置的Geohash表示
应用场景：
附近的人或地点
计算两个地点之间的距离
地理位置相关的推荐系统
Stream
Stream是Redis 5.0引入的一种新的数据结构，它是一个可持久化的消息队列，解决了List类型的两个问题：1、生产者需要自主实现全局唯一ID ，2、不能以消费组形式消费问题。Stream中的每个条目都有一个唯一的ID，并且可以包含多个键值对。Stream支持消费者组，允许多个消费者协同处理消息。
常见命令：
XADD：向Stream中添加消息
XREAD：读取Stream中的消息
XGROUP：创建、管理消费者组
XREADGROUP：通过消费者组读取消息
应用场景：
消息队列：替代传统的Pub/Sub，因为Stream可以持久化消息
事件溯源：记录事件的发生顺序
日志收集：将多个来源的日志汇总到一个Stream中
