redis数据结构

1 string（字符串）->opsForValue

介绍

一个 string 类型的键最大可以存储 512 MB 的数据

应用场景

1 缓存数据，提高访问速度和降低数据库压力。
2 计数器，利用 incr 和 decr 命令实现原子性的加减操作。
3 分布式锁，利用 setnx 命令实现互斥访问。
4 限流，利用 expire 命令实现时间窗口内的访问控制。
5 可以缓存json对象，这个比较常见和简单
6 session来保存用户信息
7 全局ID
适合频繁读操作

java使用

@Test
void stringTest() {
    //字符串的序列化器
    RedisSerializer redisSerializer=new StringRedisSerializer();
    redisTemplate.setKeySerializer(redisSerializer);
    //首先查一下缓存数据
    String stringTest= (String) redisTemplate.opsForValue().get("stringTest");
    System.out.println(stringTest);
    if (StringUtils.isBlank(stringTest)){
        String newStr="wo shi string type";
        //把查询的值放进缓存中
        redisTemplate.opsForValue().set("stringTest", newStr);
    }
}

源码api

    /**
    *设置 key 的值为 value
    *如果key不存在添加key 保存值为value
    *如果key存在则对value进行覆盖
    */
    void set(K key, V value);

    /**
     * 设置 key 的值为 value
     * 其它规则与 set(K key, V value)一样
     * @param key 不能为空
     * @param value 设置的值
     * @param timeout 设置过期的时间
     * @param unit 时间单位。不能为空
     * @see <a href="http://redis.io/commands/setex">Redis Documentation: SETEX</a>
     */
    void set(K key, V value, long timeout, TimeUnit unit);

    /**
     *如果key不存在，则设置key 的值为 value. 存在则不设置
     *设置成功返回true 失败返回false
     * @param key key不能为空
     * @param value 设置的值
     */
    Boolean setIfAbsent(K key, V value);

    /**
     * 把一个map的键值对添加到redis中，key-value 对应着 key value。如果key已经存在就覆盖，
     * @param map不能为null 为null抛出空指针异常 可以为空集合
     */
    void multiSet(Map<? extends K, ? extends V> map);

    /**
     * 把一个map的键值对添加到redis中，key-value 对应着 key value。 当且仅当map中的所有key都
     * 不存在的时候，添加成功返回 true，否则返回false.
     * @param map map不能为空 可以为empty
     */
    Boolean multiSetIfAbsent(Map<? extends K, ? extends V> map);

    /**
     * 根据 key 获取对应的value 如果key不存在则返回null
     * @param key 不能为null
     */
    V get(Object key);

    /**
     * 设置key的值为value 并返回旧值。 如果key不存在返回为null
     * @param key 不能为null
     */
    V getAndSet(K key, V value);

    /**
     * 根据提供的key集合按顺序获取对应的value值
     * @param 集合不能为null 可以为empty 集合
     */
    List<V> multiGet(Collection<K> keys);

    /**
     * 为key 的值加上 long delta. 原来的值必须是能转换成Integer类型的。否则会抛出异常。
     * @param key 不能为null
     * @param delta 需要增加的值
     */
    Long increment(K key, long delta);

    /**
     * 为key 的值加上 double delta. 原来的值必须是能转换成Integer类型的。否则会抛出异常。
     * 添加double后不能再加整数。已经无法在转换为Integer
     * @param key 不能为null
     * @param 增加的值
     */
    Double increment(K key, double delta);

    /**
     * 为 key的值末尾追加 value 如果key不存在就直接等于 set(K key, V value)
     *
     * @param key 不能为null
     * @param value 追加的值
     * @see <a href="http://redis.io/commands/append">Redis Documentation: APPEND</a>
     */
    Integer append(K key, String value);

    /**
     * 获取key 值从 start位置开始到end位置结束。 等于String 的 subString 前后闭区间
     *0 -1 整个key的值
     *-4 -1 从尾部开始往前截长度为4
     * @param key 不能为null
     * @param start 起始位置
     * @param end   结束位置
     * @see <a href="http://redis.io/commands/getrange">Redis Documentation: GETRANGE</a>
     */
    String get(K key, long start, long end);

    /**
     * 将value从指定的位置开始覆盖原有的值。如果指定的开始位置大于字符串长度，先补空格在追加。
     * 如果key不存在，则等于新增。长度大于0则先补空格 set("key10", "abc", 3) 得到结果为：
     * 3空格 +"abc"
     * @param key 不能为null
     * @param value 值
     * @param offset 开始的位置
     */
    void set(K key, V value, long offset);

    /**
     * 获取key的value的长度。key不存在返回0
     * @param key 不能为空
     */
    Long size(K key);

    /**
     * 设置key的值偏移量为offset的bit位上的值为0或者1.true:1 false:0
     *
     * @param key 不能为空
     * @param offset 偏移量
     * @param value true or false
     */
    Boolean setBit(K key, long offset, boolean value);

    /**
     * 获取key的值偏移量offset的bit位的值。 返回true or false
     *
     * @param key 不能为空
     * @param offset 偏移量
     * 可以通过redis的 JedisConverters 对布尔结果进行转换
     */
    Boolean getBit(K key, long offset);

存储结构截图

2 hash（哈希）->opsForHash

介绍

Hash 是一个键值对（key - value）集合，其中 value 的形式如： value=[{field1，value1}，…{fieldN，valueN}]。Hash 特别适合用于存储对象

应用场景

1 Hash很适合缓存对象，比如将一个购物车信息存储在Hash里面，Redis存储java对象常用String，那为什么还要用hash来存储?
String 存储通常应用在频繁读操作，它存储格式为JSON,即将java对象转换为json，然后存入redis。
Hash存储场景应用在频繁写操作，即当对象的某个属性频繁修改时，不适用string+json数据结构。
适用hash，就可以针对单个属性单独修改。例如商品库存、价格、关注数等经常变动的数据。
2 Hash实现购物车

java使用

/**
     * map测试
     */
    @Test
    void mapTest() {
        //字符串的序列化器
        RedisSerializer redisSerializer=new StringRedisSerializer();
        redisTemplate.setKeySerializer(redisSerializer);
            Map<String ,String> map = new HashMap<>();
            map.put("1","22");
            map.put("11","22");
            map.put("11","22");
            //putAll 添加多个key-value    添加一个使用put(H key, HK hashKey, HV value)
            redisTemplate.opsForHash().put("mapTest","hashMapTest",map);
            Object o = redisTemplate.opsForHash().get("mapTest", "hashMapTest");
            System.out.println(o);

    }

源码api

    /**
     * 从散列中删除给定的多个元素
     * @param key 不能为null 散列的名称
     * @param hashKeys 需要删除的keys集合
     */
    Long delete(H key, Object... hashKeys);

    /**
     * 判断散列中是否存在某个key
     */
    Boolean hasKey(H key, Object hashKey);

    /**
     * 得到某个三散列中key的hash值
     */
    HV get(H key, Object hashKey);

    /**
     * 得到多个key的值。
     */
    List<HV> multiGet(H key, Collection<HK> hashKeys);

    /**
     *为散了中某个值加上 整型 delta
     */
    Long increment(H key, HK hashKey, long delta);

    /**
     * 为散了中某个值加上 double delta
     */
    Double increment(H key, HK hashKey, double delta);

    /**
     * 获取散列中所有的key集合
     */
    Set<HK> keys(H key);

    /**
     * 获取散列的大小
     */
    Long size(H key);

    /**
     * 为散列添加多个key-value键值对
     *
     * @param key must not be {@literal null}.
     * @param m must not be {@literal null}.
     */
    void putAll(H key, Map<? extends HK, ? extends HV> m);

    /**
     * 为散列添加或者覆盖一个 key-value键值对
     */
    void put(H key, HK hashKey, HV value);

    /**
     * 为散列添加一个key-value键值对。如果存在则不添加不覆盖。返回false
     */
    Boolean putIfAbsent(H key, HK hashKey, HV value);

    /**
     * 获取散列的value集合
     */
    List<HV> values(H key);

    /**
     * 获取散列的key-value键值对集合
     */
    Map<HK, HV> entries(H key);

    /**
     * 获取散列的游标。
     * 可以参考：http://blog.csdn.net/pengdandezhi/article/details/78909041
     */
    Cursor<Map.Entry<HK, HV>> scan(H key, ScanOptions options);

存储结构截图

3 list（列表）->opsForList

介绍

List 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，可以从头部或尾部向 List 列表添加元素。
列表的最大长度为 2^32 - 1，也即每个列表支持超过 40 亿个元素。

应用场景

1 消息队列,消息队列在存取消息时，必须要满足三个需求，分别是消息保序、处理重复的消息和保证消息可靠性。
Redis 的 List 和 Stream 两种数据类型，就可以满足消息队列的这三个需求。我们先来了解下基于 List 的消息队列实现方法，后面在介绍 Stream 数据类型时候，在详细说说 Stream。
1>、如何满足消息保序需求？
List 本身就是按先进先出的顺序对数据进行存取的，所以，如果使用 List 作为消息队列保存消息的话，就已经能满足消息保序的需求了。
List 可以使用 LPUSH + RPOP （或者反过来，RPUSH+LPOP）命令实现消息队列。
2> 如何处理重复的消息？
消费者要实现重复消息的判断，需要 2 个方面的要求：

每个消息都有一个全局的 ID。
消费者要记录已经处理过的消息的 ID。当收到一条消息后，消费者程序就可以对比收到的消息 ID 和记录的已处理过的消息 ID，来判断当前收到的消息有没有经过处理。如果已经处理过，那么，消费者程序就不再进行处理了。

但是 List 并不会为每个消息生成 ID 号，所以我们需要自行为每个消息生成一个全局唯一ID，生成之后，我们在用 LPUSH 命令把消息插入 List 时，需要在消息中包含这个全局唯一 ID。

3>如何保证消息可靠性？
当消费者程序从 List 中读取一条消息后，List 就不会再留存这条消息了。所以，如果消费者程序在处理消息的过程出现了故障或宕机，就会导致消息没有处理完成，那么，消费者程序再次启动后，就没法再次从 List 中读取消息了。
为了留存消息，List 类型提供了 BRPOPLPUSH 命令，这个命令的作用是让消费者程序从一个 List 中读取消息，同时，Redis 会把这个消息再插入到另一个 List（可以叫作备份 List）留存。
这样一来，如果消费者程序读了消息但没能正常处理，等它重启后，就可以从备份 List 中重新读取消息并进行处理了。

消息保序：使用 LPUSH + RPOP；
阻塞读取：使用 BRPOP；
重复消息处理：生产者自行实现全局唯一 ID；
消息的可靠性：使用 BRPOPLPUSH

2 公众账号的关注列表，粉丝列表

3 Redis的分页功能，消息队列，发红包场景
List 不支持多个消费者消费同一条消息，因为一旦消费者拉取一条消息后，这条消息就从 List 中删除了，无法被其它消费者再次消费。要实现一条消息可以被多个消费者消费，那么就要将多个消费者组成一个消费组，使得多个消费者可以消费同一条消息，但是 List 类型并不支持消费组的实现。
这就要说起 Redis 从 5.0 版本开始提供的 Stream 数据类型了，Stream 同样能够满足消息队列的三大需求，而且它还支持「消费组」形式的消息读取。

java使用

    /**
     * list测试
     */
    @Test
    void listTest() {
        //字符串的序列化器
        RedisSerializer redisSerializer=new StringRedisSerializer();
        redisTemplate.setKeySerializer(redisSerializer);
            List<String> list = new ArrayList<>();
            list.add("11");
            list.add("22");
            list.add("666");
            //从list头部插入value
            redisTemplate.opsForList().leftPush("listTest",list);
            //获取指定下标数据   使用range（0  -1）可以获取所有数据
            Object listTest1 = redisTemplate.opsForList().index("listTest", 0);
            System.out.println(listTest1);
    }

源码api

leftPush	从左边插入
rightPush	从右边插入
leftpop	从列表左侧弹出
rightpop	从列表右侧弹出
range	返回列表的start到end的子列表

存储结构截图

4 set（集合）->opsForSet

介绍

Set 类型是一个无序并唯一的键值集合，它的存储顺序不会按照插入的先后顺序进行存储。 Set 类型除了支持集合内的增删改查，同时还支持多个集合取交集、并集、差集。底层用了整数集合或哈希表

应用场景

1 黑名单数据可以放在redis的set集合中。可以sismember命令来判断在不在黑名单。
2 共同关注，常用在首页展示栏中，好友推荐、文章推荐、商品推荐
3 存储某活动中中奖的用户名，Set 类型因为有去重功能，可以保证同一个用户不会中奖两次。
4 点赞
Set 类型和 List 类型的区别如下：

List 可以存储重复元素，Set 只能存储非重复元素；
List 是按照元素的先后顺序存储元素的，而 Set 则是无序方式存储元素的。

java使用

 /**
     * set测试
     */
    @Test
    void setTest() {
        //字符串的序列化器
        RedisSerializer redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        redisTemplate.setKeySerializer(redisSerializer);
        Set<String> set = new HashSet<>();
        set.add("11");
        set.add("22");
        //从list头部插入value
        redisTemplate.opsForSet().add("setTest", set);
        //查询所有
        Set<Object> setTest1 = redisTemplate.opsForSet().members("setTest");
        System.out.println(setTest1);
    }

源码api


    /**
     * 给集合key添加多个值，集合不存在创建后再添加
     *
     * @param key 不能为null
     * @param values
     * @return
     */
    Long add(K key, V... values);

    /**
     * 移除集合中多个value值
     * @param key 不能为null
     * @param values
     * @return
     */
    Long remove(K key, Object... values);

    /**
     * 随机删除集合中的一个值，并返回。
     *
     * @param key 不能为null
     * @return
     */
    V pop(K key);

    /**
     * 把源集合中的一个元素移动到目标集合。成功返回true.
     *
     * @param key 不能为null
     * @param value
     * @param destKey must not be {@literal null}.
     * @return
     */
    Boolean move(K key, V value, K destKey);

    /**
     * 返回结合的大小
     *
     * @param key 不能为null
     * @return
     * @see <a href="http://redis.io/commands/scard">Redis Documentation: SCARD</a>
     */
    Long size(K key);

    /**
     * 检查集合中是否包含某个元素
     *
     * @param key 不能为null
     * @param o
     * @return
     */
    Boolean isMember(K key, Object o);

    /**
     * 求指定集合与另一个集合的交集
     *
     * @param key 不能为null
     * @param otherKey must not be {@literal null}.
     * @return
     */
    Set<V> intersect(K key, K otherKey);

    /**
     *求指定集合与另外多个个集合交集
     *
     * @param key 不能为null
     * @param otherKeys 不能为null
     * @return
     * @see <a href="http://redis.io/commands/sinter">Redis Documentation: SINTER</a>
     */
    Set<V> intersect(K key, Collection<K> otherKeys);

    /**
     * 求指定集合与另一个集合的交集，并且存储到目标集合中
     *
     * @param key 不能为null
     * @param otherKey 不能为null
     * @param destKey 不能为null
     * @return 返回目标集合的长度
     */
    Long intersectAndStore(K key, K otherKey, K destKey);

    /**
     * 求指定集合与另外多个集合中的交集保存到目标集合
     *
     * @param key 不能为null
     * @param otherKeys 不能为null
     * @param destKey 不能为null
     * @return
     */
    Long intersectAndStore(K key, Collection<K> otherKeys, K destKey);

    /**
     * 求指定集合与另一个集合的并集 并返回并集
     *
     * @param key 不能为null
     * @param otherKey 不能为null
     * @return
     * @see <a href="http://redis.io/commands/sunion">Redis Documentation: SUNION</a>
     */
    Set<V> union(K key, K otherKey);

    /**
     * 求指定集合与另外多个集合的并集 并返回并集
     *
     * @param key 不能为null
     * @param otherKeys 不能为null
     * @return
     * @see <a href="http://redis.io/commands/sunion">Redis Documentation: SUNION</a>
     */
    Set<V> union(K key, Collection<K> otherKeys);

    /**
     *求指定集合与另一个集合的并集，并保存到目标集合
     */
    Long unionAndStore(K key, K otherKey, K destKey);

    /**
     *求指定集合与另外多个集合的并集，并保存到目标集合
     */
    Long unionAndStore(K key, Collection<K> otherKeys, K destKey);

    /**
     * 求指定集合与另一个集合的差集
     */
    Set<V> difference(K key, K otherKey);

    /**
     * 求指定集合与另外多个集合的差集
     */
    Set<V> difference(K key, Collection<K> otherKeys);

    /**
     * 求指定集合与另一个集合的差集，并保存到目标集合
     */
    Long differenceAndStore(K key, K otherKey, K destKey);

    /**
     * 求指定集合与另外多个集合的差集，并保存到目标集合
     */
    Long differenceAndStore(K key, Collection<K> otherKeys, K destKey);

    /**
     * 获取集合中的所有元素
     */
    Set<V> members(K key);

    /**
     * 随机获取集合中的一个元素
     */
    V randomMember(K key);

    /**
     *随机返回集合中指定数量的元素。随机的元素不会重复
     */
    Set<V> distinctRandomMembers(K key, long count);

    /**
     * 随机返回集合中指定数量的元素。随机的元素可能重复
     */
    List<V> randomMembers(K key, long count);

    /**
     * 获取集合的游标。通过游标可以遍历整个集合。
     * ScanOptions 这个类中使用了构造者 工厂方法 单例。 通过它可以配置返回的元素
     * 个数 count  与正则匹配元素 match. 不过count设置后不代表一定返回的就是count个。这个只是参考
     * 意义
     *
     * @param key
     * @param options 
     * @return
     * @since 1.4
     */
    Cursor<V> scan(K key, ScanOptions options);

存储结构截图

5 zset（有序集合）->opsForZSet

介绍

ZSet有序且不重复，底层使用了跳跃表。相比于 Set 类型多了一个排序属性 score（分值），按照分值排序。跳跃表是一种特殊的有序链表，通过抛硬币方式，向上生成链表指向下一层，减少数据比较，使数据更快速找到定位

应用场景

1 热搜上排行榜如何实现？按照热度统计每小时、天、周、月的排行情况。假设排行榜热度按照热度= 转发数+点赞数+评论数，首先以每小时为单位，计算每小时的热度，key可以为当前时间戳 /1000/60/60=小时key,score为热度。那么，按天的热度则为24个小时ZSet的合并。
2 排行榜,有序集合比较典型的使用场景就是排行榜。例如学生成绩的排名榜、游戏积分排行榜、视频播放排名、电商系统中商品的销量排名等。
3 电话、姓名排序

java使用

 /**
     * zset测试
     */
    @Test
    void zsetTest() {
        //字符串的序列化器
        RedisSerializer redisSerializer = new StringRedisSerializer();
        redisTemplate.setKeySerializer(redisSerializer);
        redisTemplate.opsForZSet().add("zsetTest", "111", 1d);
        redisTemplate.opsForZSet().add("zsetTest", "222", 2d);
        redisTemplate.opsForZSet().add("zsetTest", "333", 3d);
        redisTemplate.opsForZSet().add("zsetTest", "444", 4d);
        //获取有序集合中指定分数范围内的成员集合  获取 value 分数
        Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> zsetTest1 = redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores("zsetTest", 1, 3);
        System.out.println(zsetTest1);
        //从有序集合中获取指定范围内从高到低的成员集合 获取 value
        Set<Object> zsetTest2 = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange("zsetTest", 1, 3);
        System.out.println(zsetTest2);
        //指定范围内   （0 -1）返回所有
        Set<Object> zsetTest3 = redisTemplate.opsForZSet().range("zsetTest", 1, 3);
        System.out.println(zsetTest3);
        
    }

源码api

存储结构截图

6 stream（流）->opsForStream

介绍

Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据类型，Redis 专门为消息队列设计的数据类型。
在 Redis 5.0 Stream 没出来之前，消息队列的实现方式都有着各自的缺陷，例如：

发布订阅模式，不能持久化也就无法可靠的保存消息，并且对于离线重连的客户端不能读取历史消息的缺陷；
List 实现消息队列的方式不能重复消费，一个消息消费完就会被删除，而且生产者需要自行实现全局唯一 ID。

基于以上问题，Redis 5.0 便推出了 Stream 类型也是此版本最重要的功能，用于完美地实现消息队列，它支持消息的持久化、支持自动生成全局唯一 ID、支持 ack 确认消息的模式、支持消费组模式等，让消息队列更加的稳定和可靠。

应用场景

1 消息队列

java使用

    /**
     * stream测试
     */
    @Test
    void streamTest() throws InterruptedException {
        RedisStream redisStream = new RedisStream();
        //消费者监听
        redisStream.init(redisTemplate);
        Thread.sleep(1000);
        //生产者发送消息
        redisStream.XADD(redisTemplate,"发送消息");
    }

package com.redis.redis01;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.domain.Range;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisZSetCommands;
import org.springframework.data.redis.connection.stream.*;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.Duration;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
@Slf4j
public class RedisStream {
    public final static ExecutorService executors = Executors.newCachedThreadPool();
    public static final String key = "test:mystream";
    /**
     * add消息
     *
     * @param content
     */
    public void XADD(RedisTemplate redisTemplate,String content) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            final int y = i;
            executors.execute(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    Map<String, String> hm = new HashMap<String, String>();
                    hm.put("key", content + y);
                    // TODO Auto-generated method stub
                    StringRecord record = StreamRecords.string(hm).withStreamKey(key);
                    //synchronized (RedisStream.class) {
                    redisTemplate.opsForStream().add(record);
                    //	}
                }
            });
        }
    }
    static final Range<String> range = Range.closed("-", "+");//读取区间-代表 0 +最大值
    static final RedisZSetCommands.Limit limit = new RedisZSetCommands.Limit();
    /**
     * 阻塞读取消息
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public void XRANGE(RedisTemplate redisTemplate) {
        log.info("启动mq收到消息：:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::");
        while (true) {
            try {
                limit.count(Integer.MAX_VALUE);//读取数量
                List<MapRecord<String, Object, Object>> list = redisTemplate.opsForStream().range(key, range, limit);
                if (list == null || list.isEmpty()) {
                    /**
                     * 阻塞读取队列
                     * StreamReadOptions.empty().block(Duration.ofDays(1)) 阻塞1day
                     * StreamOffset.latest(key) 需要监听的key
                     * 此方法会监听到队列有变化
                     */
                    redisTemplate.opsForStream().read(StreamReadOptions.empty().block(Duration.ofDays(1)), StreamOffset.latest(key));
                    list = redisTemplate.opsForStream().range(key, range, limit);
                }
                log.info("mq收到消息：" + "消息长度=" + list.size());
                int i = 0;
                int err = 0;
                for (MapRecord<String, Object, Object> mapRecord : list) {
                    RecordId recordId = mapRecord.getId();
                    long del = redisTemplate.opsForStream().delete(key, recordId);
                    if (del != 1) {
                        err++;
                        log.info(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>Redis Stream mq 消息异常 mapRecord=" +mapRecord);
                    } else {
                        i++;
                    }
                }
                log.info("mq消息：成功del消息=" + i + " 合计=" + (i + err));
                log.info("mq消息：失败del消息=" + err + " 合计=" + (i + err));
            } catch (Exception e) {
                continue;
            }
        }
    }
    public void init(RedisTemplate redisTemplate) {
        executors.execute(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                XRANGE(redisTemplate);
            }
        });
    }

}

源码api

存储结构截图

7 geospatial（地理）->opsForGeo

介绍

Redis GEO 是 Redis 3.2 版本新增的数据类型，主要用于存储地理位置信息，并对存储的信息进行操作。

应用场景

1 滴滴叫车
2 附近商家

java使用

  /**
     * geospatial测试
     */
    @Test
    void geospatialTest() throws InterruptedException {
        GeoUtil geoUtil = new GeoUtil(redisTemplate);
        geoUtil.geoAdd("北京西站", 116.328103, 39.900835);
        geoUtil.geoAdd("北京南站", 116.385488, 39.87128);
        geoUtil.geoAdd("北京西站-南广场", 116.327766, 39.898944);
        geoUtil.geoAdd("北京西站-南进站口", 116.327765, 39.899347);
        geoUtil.geoAdd("中铁设计大厦", 116.328628, 39.896485);
        geoUtil.geoAdd("瑞海大厦", 116.326661, 39.903778);
        // 计算北京南站与北京西站之间的距离
        double distance = geoUtil.distanceBetween("北京西站", "北京南站");
       // 5898.4001
        System.out.println(distance);
      // 查询距离北京西站5000米范围内的地方
        Map<String, Double> distanceInclude = geoUtil.distanceInclude("北京西站", 5000);
        System.out.println(distanceInclude);
    }

package com.redis.redis01;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.geo.Point;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.GeoOperations;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

public class GeoUtil {

    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    private static final String GEO_KEY = "DISTANCE";

    public GeoUtil(RedisTemplate<String, Object> redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    /**
     * 将经纬度信息添加到redis中
     *
     * @param certId    标识
     * @param longitude 经度
     * @param latitude  纬度
     */
    public void geoAdd(String certId, double longitude, double latitude) {
        GeoOperations geoOperations = redisTemplate.opsForGeo();
        Point point = new Point(longitude, latitude);
        RedisGeoCommands.GeoLocation geoLocation = new RedisGeoCommands.GeoLocation(certId, point);
        geoOperations.add(GEO_KEY, geoLocation);
    }
    /**
     * 两个人之间的距离
     *
     * @param certId1
     * @param certId2
     * @return
     */
    public double distanceBetween(String certId1, String certId2) {
        GeoOperations geoOperations = redisTemplate.opsForGeo();
        Distance distance = geoOperations.distance(GEO_KEY, certId1, certId2);
        return distance.getValue();
    }

    /**
     * 查询距离某个人指定范围内的人，包括距离多少米
     *
     * @param certId
     * @param distance
     * @return
     */
    public Map<String, Double> distanceInclude(String certId, double distance) {
        Map<String, Double> map = new LinkedHashMap<>();

        GeoOperations geoOperations = redisTemplate.opsForGeo();
        RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs geoRadiusCommandArgs = RedisGeoCommands.GeoRadiusCommandArgs.newGeoRadiusArgs();
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> geoResults = geoOperations.radius(GEO_KEY, certId, new Distance(distance), geoRadiusCommandArgs.includeDistance());
        if (geoResults != null) {
            Iterator<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> iterator = geoResults.iterator();
            while (iterator.hasNext()) {
                GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> geoResult = iterator.next();
                // 与目标点相距的距离信息
                Distance geoResultDistance = geoResult.getDistance();
                // 该点的信息
                RedisGeoCommands.GeoLocation<String> geoResultContent = geoResult.getContent();
                map.put(geoResultContent.getName(), geoResultDistance.getValue());
            }
        }
        return map;
    }


}

源码api

存储结构截图

8 bitmap（位图）->opsForValue().setBit

介绍

Bitmap，即位图，最大支持2^32=42.9亿bit=5亿byte=52万KB=512MB，是一串连续的二进制数组（0和1），可以通过偏移量（offset）定位元素。BitMap通过最小的单位bit来进行0|1的设置，表示某个元素的值或者状态，时间复杂度为O(1)。Bitmap 本身是用 String 类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型。

应用场景

1 Bitmap 类型非常适合二值状态统计的场景，这里的二值状态就是指集合元素的取值就只有 0 和 1 两种，在记录海量数据时，Bitmap 能够有效地节省内存空间。
2 签到统计
3 判断用户登陆态
4 连续签到用户总数

1亿/8/1024/1024=10MB，bitmap适合百万一下的数据统计，如果是1w个亿级别就是120G，不适合亿级数据
，但bitmaps方法是精确计算的，比hashmap等节省空间，千亿级别适合使用hyperloglog，只存基数本身，每个hyperloglog存2的64次方

java使用

    /**
     *  bitmap测试
     */
    @Test
    void bitmapTest() {
        //用户签到
        // 1.获取当前用户id
        Long userId = 1L;
        // 2.获取当前时间
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        // 2.1 获取年月
        String keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));
        // 2.2 获取日
        int day = now.getDayOfMonth();
        // 3.存入redis
        // 3.1 构造key
        String key = "sign:" + userId + keySuffix;
        // 3.2 存入
        redisTemplate.opsForValue().setBit(key,day - 1,true);
    }

 /**
     * 测试对BitMaps的操作
     * 记录-查询和统计
     */
    @Test
    public void testBitMap() {
        String bitKey = "test:bit:01";
        // 记录数据状态-默认false
        redisTemplate.opsForValue().setBit(bitKey, 1, true);
        redisTemplate.opsForValue().setBit(bitKey, 4, true);
        redisTemplate.opsForValue().setBit(bitKey, 7, true);

        // 查询
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(bitKey, 0));
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(bitKey, 1));
        System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(bitKey, 2));

        // 统计
        Object execute = redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
            @Override
            public Object doInRedis(RedisConnection redisConnection) throws DataAccessException {
                return redisConnection.bitCount(bitKey.getBytes());
            }
        });

        System.out.println(execute);
    }

/**
 * OR运算
 * 统计3组数据的布尔值, 并对这3组数据做OR运算.
 */
@Test
public void testBitMapOperation() {
    String bitKey2 = "test:bm:02";
    redisTemplate.opsForValue().setBit(bitKey2, 0, true);
    redisTemplate.opsForValue().setBit(bitKey2, 1, true);
    redisTemplate.opsForValue().setBit(bitKey2, 2, true);

    String bitKey3 = "test:bm:03";
    redisTemplate.opsForValue().setBit(bitKey3, 2, true);
    redisTemplate.opsForValue().setBit(bitKey3, 3, true);
    redisTemplate.opsForValue().setBit(bitKey3, 4, true);

    String bitKey4 = "test:bm:04";
    redisTemplate.opsForValue().setBit(bitKey4, 4, true);
    redisTemplate.opsForValue().setBit(bitKey4, 5, true);
    redisTemplate.opsForValue().setBit(bitKey4, 6, true);

    // 合并处理
    String bitKeyOR = "test:bm:or";
    Object obj = redisTemplate.execute(new RedisCallback() {
        @Override
        public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
            connection.bitOp(RedisStringCommands.BitOperation.OR,
                    bitKeyOR.getBytes(), bitKey2.getBytes(), bitKey3.getBytes(), bitKey4.getBytes());
            return connection.bitCount(bitKeyOR.getBytes());
        }
    });

    System.out.println(obj);    // 统计的个数

    // 合并后，每位的状态
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(bitKeyOR, 0));
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(bitKeyOR, 1));
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(bitKeyOR, 2));
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(bitKeyOR, 3));
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(bitKeyOR, 4));
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(bitKeyOR, 5));
    System.out.println(redisTemplate.opsForValue().getBit(bitKeyOR, 6));
}

源码api

存储结构截图

9 bitfield（位域）

介绍

应用场景

java使用

源码api

存储结构截图

10 hyperloglog（基数统计）

介绍

Redis HyperLogLog 是 Redis 2.8.9 版本新增的数据类型，是一种用于「统计基数」的数据集合类型，基数统计就是指统计一个集合中不重复的元素个数。但要注意，HyperLogLog 是统计规则是基于概率完成的，不是非常准确，标准误算率是 0.81%,HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的内存空间总是固定的、并且是很小的。因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身;
什么是基数:数据集中不重复的元素的个数

应用场景

1 百万级网页 UV 计数,Redis HyperLogLog 优势在于只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个元素的基数，和元素越多就越耗费内存的 Set 和 Hash 类型相比，HyperLogLog 就非常节省空间。
所以，非常适合统计百万级以计网站的独立访客数场景。
2 注册 IP 数、每日访问 IP 数、页面实时UV）、在线用户数等

java使用

    /**
     *  hyperloglog测试
     */
    @Test
    void hyperloglogTest() {
        // 添加100 000个不重复的数、100 000个重复的数-共20万个数
        String pfKey = "test:hll:01";
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(pfKey, i);
        }
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            int r = (int)(Math.random() * 100000);
            redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(pfKey, r);
        }
        // 统计指定key中所有不重复的基数个数
        long size = redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(pfKey);
        System.out.println(size);

    }

 /**
     * 合并数据-并统计合并后的基数
     */
    @Test
    public void testHyperLogLogUnion() {
        String pfKey2 = "test:hll:02";
        String pfKey3 = "test:hll:03";
        String pfKey4 = "test:hll:04";
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(pfKey2, i);
        }
        for (int i = 5000; i < 15000; i++) {
            redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(pfKey3, i);
        }
        for (int i = 10000; i < 20000; i++) {
            redisTemplate.opsForHyperLogLog().add(pfKey4, i);
        }
        // 合并三组数
        String unionKey = "test:hll:union";
        redisTemplate.opsForHyperLogLog().union(unionKey, pfKey2, pfKey3, pfKey4);
        // 统计合并后的基数
        long size = redisTemplate.opsForHyperLogLog().size(unionKey);
        System.out.println(size);
    }