Redis能做什么？
Redis是一种缓存型数据库，数据完全存储在内存中，存取速度非常快，qps据说可以达到10w/s。
- 缓存：将热点数据写到redis中，直接从redis读取，减小后端db压力。
- 分布式锁与单线程：增量id生成，利用set等操作原子性设置过期时间实现锁操作。
- 延时队列
- 计数器：incrby命令，单线程防止并发。
- 位操作（大数据处理）：亿级数据登录判断，签到，去重计算等。
- 排行榜排序：zset排序。
Redis基础数据结构
1. String
Redis中最简单的数据结构，key=>value存储，如果用户信息数据结构复杂，可以采用json序列化为字符串进行存储，value最大支持512M。
String内部结构实现上类似于 Java 的 ArrayList，采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配，当字符串长度小于 1M 时，扩容都是加倍现有的空间; 如果超过 1M，扩容时一次只会多扩 1M 的空间。
> set today Tuesday ex 3600 xx (原子操作)
OK
> get today
"Tuesday"
> ttl today
(integer) 3493
> exists today
(integer) 1
> setnx tomorrow wednsday (不存在时设置)
(integer) 1
> setex tomorrow 3600 bluesky (原子操作)
OK
> psetex tomorrow 3600 bluesky (原子操作，过期时间为毫秒)
OK
> getset today blacksky (设置值返回原先存在的值)
"Tuesday"
> strlen tomorrow
(integer) 8
> append today Tuesday (返回的是长度)
15
> SETRANGE greeting 6 "Redis" (返回的是长度,时间复杂度o(n))
(integer) 11
> getrange today 6 9 (时间复杂度o(n))
"kyTa"
> INCR page_view (对应命令DECR)
(integer) 1
> INCRBY rank 20 （对应命令DECRBY）
(integer) 20
> INCRBYFLOAT decimal 2.56
2.56
> MSET date "2012.3.30" time "11:00 a.m." weather "sunny"(相关命令mget)
OK
> MSETNX rmdbs "MySQL" nosql "MongoDB" key-value-store "redis"
(原子操作，要么所有的都设置，要么所有的都不设置，时间复杂度O(n))
(integer) 1
2. hash(字典)
hash相当于Java中的HashMap, 采用的是数组+链表的方式实现，当hash碰撞时，采用维护两套hash结构进行渐进式替换。
hash存储是无序的，值只能是字符串类型，hash 结构的存储消耗要高于单个字符串。
> HSET website google "www.g.cn"
(integer) 1
> hget website google
"www.g.cn"
> HSETNX database key-value-store Redis
(integer) 1
> HEXISTS phone myphone (判断是否存在)
> HGETALL abbr （获取key下所有的域）
> HDEL phone a (删除域) 算法复杂度o(n)
> HLEN db
> HSTRLEN myhash f1
> HEXISTS counter page_view # 对空域进行设置
> HINCRBY counter page_view 200
> HINCRBYFLOAT mykey field 0.1
// 以下均为o(n)操作
> HMSET website google www.google.com yahoo www.yahoo.com
> HMGET key field [field …]
> HKEYS website //返回表所有的列
> HVALS website
> HGETALL key
3. list
Redis 的列表相当于 Java 语言里面的 LinkedList，注意它是链表而不是数组。这意味着 list 的插入和删除操作非常快，时间复杂度为 O(1)，但是索引定位很慢，时间复杂度为 O(n)，这点让人非常意外。
当列表弹出了最后一个元素之后，该数据结构自动被删除，内存被回收。
Redis 的列表结构常用来做异步队列使用。将需要延后处理的任务结构体序列化成字符串塞进 Redis 的列表，另一个线程从这个列表中轮询数据进行处理。
list数据结构队列的两端都可以进行操作，利用list可以实现先进先出的队列和先进后出的栈。
> LPUSH languages python (对应RPUSH) //向表头插入元素
> LLEN greet
> LPUSHX greet "hello" 对应（RPUSHX）//key存在时插入元素
> LPOP course （对应RPOP）# 移除头元素
> LREM greet 2 morning # 移除从表头到表尾，最先发现的两个 morning
> LLEN key
> LINDEX mylist 0 //返回mulist中index为0的元素 o(n)
> LINSERT mylist BEFORE "World" "There"
> LSET list 0 item
> RANGE fp-language 0 0
> LTRIM key start stop //对列表进行修剪
> BLPOP
4. set
redis的set和Java的hashset一致，set里的值是唯一的，可以用来去重。
> SADD bbs "tianya.cn" "groups.google.com"
> SMEMBERS joe's_movies
> SISMEMBER joe's_movies "bet man"
> SPOP key //移除并返回集合中的一个随机元素
> SRANDMEMBER fruit 3 //随机返回
> SREM languages ruby
> SMOVE songs my_songs "Believe Me" //将 member 元素从 source 集合移动到 destination 集合
> SCARD key //集合中元素的数量
> SINTER key
> SINTERSTORE song_interset songs my_songs
> SUNION songs my_songs
> SUNIONSTORE db NoSQL SQL
> SDIFF peter's_movies joe's_movies
> SDIFFSTORE joe_diff_peter joe's_movies peter's_movies
5. zset
zset相当于hashmap和set的结合体，zset中的value相当于hash结构，而hash结构中的set是唯一的并且为每个键值赋了一个score。
zset 可以用来存粉丝列表，value 值是粉丝的用户 ID，score 是关注时间。我们可以对粉丝列表按关注时间进行排序。
zset 还可以用来存储学生的成绩，value 值是学生的 ID，score 是他的考试成绩。我们可以对成绩按分数进行排序就可以得到他的名次。
> ZADD key score member [[score member] [score member] …] //添加成员
> ZSCORE key member //获取成员的分数
> ZINCRBY key increment member
> ZCARD key //返回有序集 key 的基数
> ZCOUNT key min max //score 值在 min 和 max 之间(默认包括 score 值等于 min 或 max )的成员的数量。
> ZRANGE salary 1 2 WITHSCORES //分数正序显示区间内的成员
> ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]
> ZRANGEBYSCORE salary -inf 5000 WITHSCORES //显示工资小于5000的成员
> ZREVRANGEBYSCORE
> ZRANK key member //正向排名
> ZREVRANK key member //倒序排名
> ZREM page_rank google.com
> ZREMRANGEBYRANK salary 0 1
> ZREMRANGEBYSCORE key min max
> ZLEXCOUNT key min max //成员介于 min 和 max 范围内的元素数量
> ZRANGEBYLEX key min max //成员介于 min 和 max 范围内
> ZREMRANGEBYLEX key min max