Redis里那些让人眼前一亮的数据结构，真没想到竟然有这么多种玩法

说到Redis，很多人可能只知道它是个很快的缓存，用来存个用户会话或者热点数据，但你要是只把它当个简单的键值对仓库，那可真是大材小用了，Redis内部藏着一批设计巧妙的数据结构，每一种都能解锁一些让你眼前一亮的独特玩法,解决一些传统数据库觉得很麻烦的问题。

首先得提一下这个HyperLogLog（根据参考资料1，蚂蚁集团技术团队的文章提到过它），这个名字听起来有点复杂，但它的本事却非常接地风：用极小的空间，去估算一个集合里有多少个不重复的元素，你运营一个大型新闻网站，你想知道今天有多少个独立的IP地址访问了你的网站，如果用传统的集合（Set）来存每个IP，假设有上百万的访问量，那占用的内存会非常吓人，但HyperLogLog的厉害之处就在于，哪怕你有几亿个不重复的元素，它可能也只需要占用大约12KB的内存，而且误差率还低得惊人，不到1%，当你不需要一个精确的数字，而是想要一个“大概齐”的统计时，比如统计每天的独立访客（UV）、统计搜索关键词的不重复数量，HyperLogLog就是个神器,性价比超高。

然后是一个听起来像地理相关的结构——GEO（地理位置信息，根据参考资料2，阿里云开发者社区的文章有详细阐述），顾名思义，它就是用来处理地理位置信息的，它的底层其实是利用了一个叫Sorted Set（有序集合）的结构来实现的，有了GEO，你就能轻松实现“附近的人”或者“附近的餐厅”这种功能，你只需要把商户的ID、以及对应的经纬度存进去，然后通过一条简单的命令，就能查询出以某个点为中心、一定半径范围内的所有商户，并且还能按照距离远近排序，这对于开发基于LBS（地理位置服务）简直是开箱即用,省去了自己实现复杂地理计算算法的麻烦。

再说一个特别有意思的，叫BitMap（位图，根据参考资料3，华为云开发者联盟的文章重点介绍了它），这个结构的名字非常直白，就是操作比特位（0和1），你可能觉得这能干啥？它的玩法可多了，一个最经典的场景就是用户签到，假设你的应用有百万级别的用户，你想记录每个用户每天的签到情况（签了就是1，没签就是0），如果为每个用户每天的记录都存一个字段，那数据量会非常大，但用BitMap，你可以把每个用户一年的签到情况压缩到区区365个比特位，也就是大约46个字节里！通过偏移量来代表具体的某一天，这样不仅能极大地节省空间，还能方便地进行统计操作，比如计算某个用户连续签到了多少天，或者统计某一天总共有多少人签到，这种“位”操作,把空间利用到了极致。

除了这些，Redis还有一个不那么出名但威力巨大的Stream（流，根据参考资料2和3均有提及），你可以把它理解成一个只追加消息的消息队列，它就像是Redis世界里的Kafka或RocketMQ的轻量级版本，当你需要实现一个活动流（比如微信朋友圈的新动态）、或者做一个消息推送系统，又或者需要不同服务之间进行异步通信时，Stream就派上用场了，它能保证消息的顺序，可以支持多个消费者组来消费同一条消息流，并且还能持久化消息，避免丢失，对于构建实时性要求高的应用来说，它提供了一个非常内聚的解决方案，不需要再引入一个额外的、更复杂的消息队列中间件。

不能不提的是Redis的Sorted Set（有序集合）本身（根据参考资料1，蚂蚁集团技术团队的文章也赞赏了其强大的排序和范围查询能力），它不仅仅是给元素排个序那么简单，它每个元素都有一个分数（score） associated with it，你可以根据分数进行范围查询，比如取出分数最高的前十名（实现排行榜），或者取出分数在某个区间的所有元素，更妙的是，它还能进行集合间的运算，比如取两个有序集合的交集并保留分数之和,这在一些推荐场景或者综合排序的场景下非常有用。

Redis的魅力远不止于简单的缓存，它的HyperLogLog用最小的成本做估算，GEO让地理位置查询变得简单，BitMap把空间节省玩到极致，Stream提供了轻量级的消息队列能力，而Sorted Set则是多功能排序和排行榜的利器，这些数据结构各自瞄准了一类特定的问题，提供了高效、优雅的解决方案，真正体现了“数据结构是程序设计的基石”这句话，当你下次遇到一个棘手的数据处理问题时，不妨先想想，Redis里是不是已经有现成的“轮子”可以让你直接拿来用了,很可能会有意想不到的惊喜。