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专栏介绍

专栏名称	专栏介绍
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《网络协议》	本专栏主要是注重从底层来给大家一步步剖析网络协议的奥秘，一起解密网络协议在运行中协议的基本运行机制！
《docker容器精解篇》	全面深入解析 docker 容器，从基础到进阶，涵盖原理、操作、实践案例，助您精通 docker。
《linux系列》	本专栏主要撰写Linux干货内容，从基础到进阶，知识由抽象到简单通俗易懂，帮你从新手小白到扫地僧。
《python 系列》	本专栏着重撰写Python相关的干货内容与编程技巧，助力大家从底层去认识Python，将更多复杂的知识由抽象转化为简单易懂的内容。
《试题库》	本专栏主要是发布一些考试和练习题库（涵盖软考、HCIE、HRCE、CCNA等）

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专栏介绍

Redis的7大数据结构

1. 字符串（String）

2. 列表（List）

3. 哈希（Hash）

4. 集合（Set）

5. 有序集合（Sorted Set）

6. 位图（Bitmap）

7. HyperLogLog

小贴士

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Redis的7大数据结构

Redis作为高性能内存数据库，提供了丰富的数据结构来满足不同应用场景的需求。根据知识库信息，Redis的7大数据结构如下：

1. 字符串（String）

• 底层实现：基于SDS（Simple Dynamic String）
• 特点：最大长度512MB，支持预分配内存、惰性释放
• 应用场景：缓存对象、计数器、分布式锁、Token/Session管理
• 优点：操作O(1)，极快，内存开销低
• 缺点：结构简单，大量小key-value会造成key过多

2. 列表（List）

• 底层实现：双向链表（Redis 3.2后使用quicklist）
• 特点：有序，支持两端插入/删除，允许重复元素
• 应用场景：消息队列、时间线（社交动态）、最新内容展示
• 优点：两端操作O(1)，支持阻塞式操作（brpop）
• 缺点：中间元素操作成本O(n)，大量list会产生内存碎片

3. 哈希（Hash）

• 底层实现：小哈希使用ziplist/zipmap，大哈希使用hashtable
• 特点：类似key-value的小字典，适合存储对象
• 应用场景：用户信息、商品SKU、动态字段容器
• 优点：字段更新不会整体序列化，比JSON更节省空间
• 缺点：哈希表扩容会导致瞬时阻塞，大Hash性能不如String

4. 集合（Set）

• 底层实现：hashtable或intset
• 特点：无序、不重复，自动去重
• 应用场景：共同好友、共同爱好（交集）、黑名单、抽奖系统
• 优点：去重成本O(1)，支持交并差集
• 缺点：交集/差集时间复杂度偏高，大集合操作容易阻塞线程

5. 有序集合（Sorted Set）

• 底层实现：跳表（skiplist）+ hash
• 特点：有序、可按score排序，支持范围查找
• 应用场景：排行榜（经典应用）、消息feed、带权重的数据存储
• 优点：范围查找超级强（topN），有序队列首选结构
• 缺点：内存消耗较大，写入比普通结构慢（log n）

6. 位图（Bitmap）

• 特点：基于字符串的二进制位操作，不是独立数据类型
• 应用场景：用户签到、在线状态、入侵检测、布隆过滤器
• 常用命令：SETBIT、GETBIT、BITCOUNT、BITOP
• 优点：高效存储和查询布尔信息，节省空间

7. HyperLogLog

• 特点：概率数据结构，用于近似计算集合的基数（元素数量）
• 应用场景：UV统计（如每日唯一访问用户数）、大数据量统计
• 优点：极小的空间开销，统计大量数据
• 缺点：存在一定的误差率（约0.81%）

小贴士

• Redis的"7大数据结构"是基础数据结构，而Stream和Geo是Redis 3.2+新增的高级数据结构
• 选择合适的数据结构对Redis性能和内存使用至关重要
• 例如：需要实时排行榜就用Sorted Set，需要统计唯一访问量就用HyperLogLog

❤️❤️❤️本人水平有限，如有纰漏，欢迎各位大佬评论批评指正！😄😄😄

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