民工哥死磕Redis教程（二）：9 种数据类型和应用场景
Redis 数据结构简介
Redis 基础文章非常多，关于基础数据结构类型，我推荐你先看下官方网站内容，然后再看下面的小结。
首先对 redis 来说，所有的 key（键）都是字符串。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash。
5 种基础数据类型
内容其实比较简单，我觉得理解的重点在于这个结构怎么用，能够用来做什么？所以我在梳理时，围绕图例，命令，执行和场景来阐述。
String 字符串
String是redis中最基本的数据类型，一个key对应一个value。
String类型是二进制安全的，意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。如数字，字符串，jpg图片或者序列化的对象。
图例
下图是一个String类型的实例，其中键为hello，值为world
命令使用
命令执行
127.0.0.1:6379> set hello world
OK
127.0.0.1:6379> get hello
"world"
127.0.0.1:6379> del hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get hello
(nil)
127.0.0.1:6379> set counter 2
OK
127.0.0.1:6379> get counter
"2"
127.0.0.1:6379> incr counter
(integer) 3
127.0.0.1:6379> get counter
"3"
127.0.0.1:6379> incrby counter 100
(integer) 103
127.0.0.1:6379> get counter
"103"
127.0.0.1:6379> decr counter
(integer) 102
127.0.0.1:6379> get counter
"102"
实战场景
- 缓存：经典使用场景，把常用信息，字符串，图片或者视频等信息放到redis中，redis 作为缓存层，mysql做持久化层，降低mysql的读写压力。
- 计数器：redis是单线程模型，一个命令执行完才会执行下一个，同时数据可以一步落地到其他的数据源。
- session：常见方案spring session + redis实现session共享，
List列表
Redis 中的 List 其实就是链表（Redis 用双端链表实现 List ）。
使用 List 结构，我们可以轻松地实现最新消息排队功能（比如新浪微博的TimeLine）。List 的另一个应用就是消息队列，可以利用List的 PUSH 操作，将任务存放在 List 中，然后工作线程再用 POP 操作将任务取出进行执行。
图例
命令使用
- 使用列表的技巧
- lpush+lpop=Stack(栈)
- lpush+rpop=Queue（队列）
- lpush+ltrim=Capped Collection（有限集合）
- lpush+brpop=Message Queue（消息队列）
- 消息队列
- 点赞，或点踩，收藏等，可以放到set中实现
- 有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。
- km
- mi 英里
- ft 英尺
- 基于List LPUSH+BRPOP 或者 基于Sorted-Set的实现
- 支持了持久化，但是不支持多播，分组消费等
- 消息的消费
- 单播和多播（多对多）
- 阻塞和非阻塞读取
- 消息有序性
- 消息的持久化
- 消息遍历
- 消息的阻塞和非阻塞读取
- 消息的分组消费
- 未完成消息的处理
- 消息队列监控
- ...
- 生产和消费
- 基本的增删查改
- 单一消费者的消费
- 消费组的消费
- 监控状态
last_delivered_id：游标，每个消费组会有个游标 last_delivered_id，任意一个消费者读取了消息都会使游标 last_delivered_id 往前移动。pending_ids：消费者(Consumer)的状态变量，作用是维护消费者的未确认的 id。 pending_ids 记录了当前已经被客户端读取的消息，但是还没有ack(Acknowledge character：确认字符）。如果客户端没有ack，这个变量里面的消息ID会越来越多，一旦某个消息被ack，它就开始减少。这个pending_ids变量在Redis官方被称之为PEL，也就是Pending Entries List，这是一个很核心的数据结构，它用来确保客户端至少消费了消息一次，而不会在网络传输的中途丢失了没处理。消息内容: 消息内容就是键值对，形如hash结构的键值对，这没什么特别之处。- 所属消费者
- IDLE，已读取时长
- delivery counter，消息被读取次数
