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Redis使用bitmap、zset、hash、list等结构完成骚操作?
实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：SpringBootx中使用Redis的bitmap结构（工具类）注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大。一般需要对hash值进行取余处理。
String是redis中最基础的数据结构，你可以把它用作缓存最基础的kv（key-value）类型的缓存（value最大为512MB），只需要把需要缓存的对象进行string的编解码即可。
String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串。
redis支持的数据类型有String、Hash、List、Set、Zset。String（字符串类型）：可以是普通字符串，也可以是整数或浮点数值。可以设置过期时间；可以对字符串进行append、get、set、incr、decr等操作。
二 list（双向链表）list是一个链表结构，主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等。
redis的bitmap
BitMap是一串连续的二进制数字（0和1），类似于位数组，每一位所在的位置为偏移量（offset），类似于数组索引，BitMap就是通过最小的单位bit来进行0|1的设置，时间复杂度位O（1），表示某个元素的值或者状态。
Bitmap的填充计数是设置索引的位数1。有计算人口数的有效算法。例如，在Windows开发环境上，包含10亿位的90％填充位组的人口数量为21 ms。Redis中的位图 Redis允许二进制密钥和二进制值。位图只不过是二进制值。
redisbitmap有缺点。根据查询相关公开信息：用BITPOS有一个缺点，那就是每次只能找到一个为1的下标，因此，当我们需要统计处bitmap中有哪些位置为1的时候，则需要使用一些额外的代码计算。
实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：SpringBootx中使用Redis的bitmap结构（工具类）注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大。一般需要对hash值进行取余处理。
redisbitmap缺点
redisbitmap有缺点。根据查询相关公开信息：用BITPOS有一个缺点，那就是每次只能找到一个为1的下标，因此，当我们需要统计处bitmap中有哪些位置为1的时候，则需要使用一些额外的代码计算。
优点：实现简单，容易理解； 缺点：流量曲线可能不够平滑，有“突刺现象”。 一段时间内（不超过时间窗口）系统服务不可用。
BitMap是一串连续的二进制数字（0和1），类似于位数组，每一位所在的位置为偏移量（offset），类似于数组索引，BitMap就是通过最小的单位bit来进行0|1的设置，时间复杂度位O（1），表示某个元素的值或者状态。
redis中字符串限制最大为512M，所以位图中最大可容纳2^32（42亿）个不同的位。
直接存放会导致超限. 2^32 =4294967296 （10位）= 512MB， 约40亿.所以可以采取分段存储：国内的手机号大部分是以 13， 14， 15， 16， 17， 18， 19 等开头， 前2位一般都是固定的。
人口数量 Bitmap的填充计数是设置索引的位数1。有计算人口数的有效算法。例如，在Windows开发环境上，包含10亿位的90％填充位组的人口数量为21 ms。Redis中的位图 Redis允许二进制密钥和二进制值。位图只不过是二进制值。
Redis中BitMap技术简介及应用
1、Bitmap的填充计数是设置索引的位数1。有计算人口数的有效算法。例如，在Windows开发环境上，包含10亿位的90％填充位组的人口数量为21 ms。Redis中的位图 Redis允许二进制密钥和二进制值。位图只不过是二进制值。
2、bitmap本质上还是使用的string字符串，不过可以通过bit来进行操作，把这个key的value值想象成bit组成的数组。
3、Redis实现延迟队列方法介绍 基于Redis实现DelayQueue延迟队列设计方案 相关API：SpringBootx—使用Redis的bitmap实现布隆过滤器（Guava中BF算法）布隆过滤器： 是专门用来检测集合中是否存在特定元素的数据结构。
4、分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。
5、bitmap：更细化的一种操作，以bit为单位。hyperloglog：基于概率的数据结构。这些众多的数据类型，主要是为了支持各种场景的需要，当然每种类型都有不同的时间复杂度。
redis常用数据结构介绍和业务应用场景分析
1、String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构，首先键都是字符串类型，而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的，我们常使用的 set key value 命令就是字符串。
2、应用场景：排行榜，带权重的消息队列 描述：Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。 把数据结构加上引号主要因为：Bitmaps本身不是一种数据结构， 实际上它就是字符串 ， 但是它可以对字符串的位进行操作。
3、数据结构，可以存储一些集合性的数据。比如在微博应用中，可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合。
4、云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析。
5、大家都知道redis的几种数据结构，包括string （字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合），zset（有序集合）。下面我们来列举一下关于这几种结构的常用命令和一些使用场景。string是redis的最基本的数据类型。
6、计数功能应该是最适合 Redis 的使用场景之一了，因为它高频率读写的特征可以完全发挥 Redis 作为内存数据库的高效。在 Redis 的数据结构中，string、hash和sorted set都提供了incr方法用于原子性的自增操作。
