【HBZ分享】Redis各种类型的数据结构应用场景
String(字符串类型)
- 计数器： incr / decr, 比如商品库存，业务号的发号器
- 业务数据key-value缓存， 缓存结果数据，提高网站性能，缓解DB压力
- 分布式session会话， 集群环境下存储token鉴权信息
- 分布式锁，集群下保证线程安全。
List(列表)
- 简易的消息队列：
- 通过lpush， lpop来进行入队和出队，生产者从左边推送消息，消费者从右边消费消息。
- 最近联系人列表：
- 通过list存储结构，根据用户id把该用户最近的联系人根据时间倒序插入到list中，超过的数量就从后面删除掉
- 历史记录和操作日志
- 将用户最近浏览或操作的记录存储到list中，key就是该用户的id或者其他唯一标识
- 通过LPUSH 和 RPUSH在list头部插入，然后通过LTRIM保留最近一部分的历史数据
- 批量查询数据分页存储
- 从DB一次查出100条数据，存储到redis的list中，后续再查找数据直接从redis中先查询
Set(集合)
- 用户的画像，文章的标签，文章会有多个标签，将多个标签存储到不同的set中
- 计算交集，并集等操作，比如社交好用中的共同好友，共同关注，计算不同用户间的某特点的交集或并集等
- 抽奖活动设计：
- SRANDMEMBER key [count], 如果命令执行时，只提供了key参数，那么集合会随机返回一个元素，该操作不会删除，所以适合放回类型的抽奖。
- SPOP随机一个元素，并从中移除该元素，并且会将该元素返回，适合不放回类型抽奖。
- 网站独立ip统计，即不能存在重复的ip，同一个ip访问10次，也算1次这种的统计。
Sorted Set(有序集合，也叫ZSet)
- 根据积分，分数做排行榜，或者商品热销，视频热播，热点文章排行，班级名次排名等排行榜操作。
- 优先级队列，将任务的优先级作为Sorted Set的分值
Hash(哈希)
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对象存储：
- Hash结构存储对象所有的属性，例如一个人的姓名，年龄，性别，工作等信息。
- 这些属性名可以作为hash表中的键， 属性值可以作为hash表中的值value。
- 在存储大量对象时，使用Hash结构可以提高数据读写效率
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计数器系统：
- 可以使用Hash结构实现计数器系统
- 例如网站上的点赞和评论数，每个文本，图片或者视频等支持点赞和评论的内容ID作为Hash表中key
- 点赞和评论的次数作为Hash表中的value。
- key = 文章ID, field=评论, value=值， field = 点赞, value = 值
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电商里面的购物车存储(自营电商平台，中小型电商平台)
- 第一层Map: key是用户ID。
- 第二层Map: key是购物车中的每个商品id， 值是购物车数据，注意： 是购物车数据，不是商品数据，应该是购买数量，单个价格， 总价格等这些内容。
Bitmap(位存储)
- 占用内存极小，是对大量的二进制数据进行存储
- 布隆过滤器:
- 使用Bitmap实现布隆过滤器算法，用于判断一个元素是否存在于一个集合中
- 将元素通过Hash算法转成二进制位，并将其对应的二进制位置设置为1.
- 去重操作：
- 可以通过Bitmap来进行重复的数据去重，需要将驱虫的数据的Hash值作为Bitmap的key
- 将数据的ID或者表示作为Bitmao对应的二进制位，1表示已经存在，0表示不存在
- 日活、月活UV统计，签到统计，用户点赞，访问次数，在线用户等。