上一篇讲了redis的五种基本数据类型的使用场景。除了string、hash、list、set、zset之外，redis还提供了一些其他的数据结构（当然，严格意义上不算数据结构），我们来看看redis还能做什么？位图以二进制作为计算机中信息的基本单位，即任何输入的信息最终都会被转换成一串二进制在计算机中的数字。在redis中，提供了Bitmaps来进行位操作。我们可以把Bitmaps看成一个以位为单位的数组，数组的下标称为偏移量。使用位图的优点是它们占用的空间更少。如果我们要记录某个员工今天是否登录了公司官网，可以以日期为key，以员工id为偏移量（这里员工id在数据库中是自增的）。如果id从1000开始，为了节省篇幅，一般会在这个初始值中减去employeeid作为偏移量，偏移量一般从0开始。是否访问官网用0和1表示。在本例如果id为3的员工访问了官网，则将他的值写为1#id为3的员工访问了官网setbituser:2020-11-0431#id为18的员工访问了官网setbituser:2020-11-04181查询某员工是否访问过官网getbituser:2020-11-041查询指定范围(byte)内1的个数，比如我想查询id为1-24的员工有多少人访问过官网websitebitcountuser:2020-11-04132HyperLogLogHyperLogLog可以用非常小的内存空间完成数据统计，无法获取到单条数据。只能用于统计，会有一定的误差率。如果我想统计访问官网的IP地址，加上今天访问官网的ip列表#2020-11-04ippfadd2020-11-04:ip"ip1""ip2""ip3"#2020-11-05ippfadd2020-11-05:ip"ip3""ip4""ip5"计算今天官网访问的ips个数pfcount2020-11-04:ip的返回结果为3查看2020-的总数11-04和2020-11-05两个独立的ip访问了网站。首先合并两天的数据，复制到某个值pfmerge2020-11:ip2020-11-04:ip2020-11-05:ip，然后使用pfcount命令查询，得到的值为5pfcount2020-11：ip3GEO在Redis3.2版本中增加了GEO(GeographicLocation)功能，可以使用该功能获取附近的人。添加的命令如下，geoaddcitylongitudlatitudemember可以批量添加，我们添加几个城市的位置信息得到某个城市附近的城市geoaddcity116.2839.55beijing117.1239.08tianjin得到北京的经纬度命令如下surface中的km表示距离单位为千米，支持的单位有：m,meterkm,kilometermi,milesft,feet获取附近位置有两个命令，georadius根据纬度获取longitude,georadiusbymember根据成员georadiuskeylongitudelatitude[Unit]georadiusbymemberkeymember[unit]后面可以跟非必需参数，参数如下withcoord:返回结果包含经纬度withdist:返回结果包含距离centerlocationwithhash：返回结果包含geohash（即经纬度转换成hash值）COUNTcount:指定返回结果个数asc|desc:将返回结果按照离中心的距离排序到上一篇文章中提到的可以使用list和zset来实现消息队列的指定key中的四个发布订阅模式的消息，但是上面实现的消息队列是点对点的模式，也就是一个消息只能被一个消费者消费。另外，redis还支持发布-订阅模式，即一条消息被所有订阅者消费，比如广播、公告等，一个公告发布后，所有关注我的用户都能收到这个公告。1.发布消息发布消息到频道channel:message，消息内容为hibulishchannel:messagehi2。一个频道的订阅者可以订阅一个或多个频道，例如订阅频道：消息订阅频道：消息3。取消订阅unsubscribechannel:message4。查看活跃频道pubsubchannels5.查看订阅数查看频道数channel:消息订阅数pubsubnumsubchannel:messageredis的发布-订阅模型和专业的消息中间件相比有点粗糙，但是实现起来非常简单，学习成本低.五BloomFilterBloomfilter是redis4版本新增的特性。它的实现原理类似于Bitmaps。它还使用一个位数组，将你的值通过多个哈希函数得到对应位数组的位置，并将这些值设置为1。布隆过滤器常用于防止缓存穿透。存在的问题，如果说某个元素不存在，它一定不存在，如果说某个元素存在，它可能不存在。这是因为如果要将a、b、c三个元素放入同一个数组中，假设a经过3次哈希得到1、5、7三个位置，那么这三个位置会被修改为1、b经过三次哈希得到2、4、6三个位置，将这三个位置改为1。经过三次哈希，c得到2、5、7三个位置，但是前两个元素后hashed，这三个位置都变成了1，那能说c一定存在吗？很明显不是！本文转载自微信公众号“Java之旅”，可通过以下二维码关注。转载本文请联系Java之旅公众号。
