菜鳥面試路上的那些坑 Redis淺篇（第一節）

總結這個主要講的就是曾經自己面試的時候，因為自己準備的不恰當，那些沒有回答出來的面試問題，菜鳥面試路上的那些坑

redis（remote dictionary server )，即遠端字典服務，是乙個開源的使用ansi c語言編寫、支援網路、可基於記憶體亦可持久化的日誌型、key-value資料庫，並提供多種語言的api。（這不重要）

string（字串），hash（雜湊），list（列表），set（集合），zset（有序集合）。

這五種是乙個標準的答案，但是還有其他幾種，他們就是bitmaps，hyperloglogs，streams，geospatial這四種可能比較陌生但你能多說以上幾種，然後可以對此進行實用場景進行一些描述，比起原本五個的回答更添光彩。

string:底層結構一般大家都叫做字串，但查閱一些資料，我才知道他們還有更深層，也就是當我們設定像（"hello"或者乙個int型別的數字9），他們在底層實現又是不同，可以分為以下三種。

適用場景：

hash：

底層結構可以分為兩種：ziplist（壓縮列表），ht（dictionary字典）。

ziplist：是乙個經過特殊編碼的雙向鍊錶，有趣的是這個鍊錶它不儲存上乙個節點以及指向下乙個鍊錶節點的指標，而只是儲存上乙個節點以及當前的節點的長度。

而ht（hashtable）則是陣列加鍊表的乙個結構。

適用場景：

set:

這個集合特點：不存在重複元素，元素無序，此外也是比較重要就是支援集合那些交集並集等操作，這些操作也決定了他的適用場景。

他的兩種儲存結構：1.intset 2.hashtable

適用場景：

商品篩選，比如各種分類類別中都存在乙個相同商品可以利用sinter進行乙個交集的得出

zset：

有序集合，集合中每乙個元素都有乙個對應的分數，基於這個分數進行排序，當分數相同，則以key的ascii值進行排序。儲存結構如下

在這我們主要講一下skiplist跳表他的這個原理圖以及解釋

上面就是普通鍊錶下你假如需要查詢到6，就需要從頭遍歷，時間複雜度效率不高

而上圖，便是跳表下的乙個效率，你可以把他的看成二分查詢或者快速排序那種，先找到在某個區間，在這個區間繼續比較最後找到最小區間塊進行查詢。

適用場景：

bitmap:

bitmap,位圖使用bit，1byte = 8 bit,

長度可以根據你的需求，比如使用者一周登入次數，長度可以為7，哪天登入了就可以在相應位置上設定為1.

使用場景：

redis hyperloglog

hyperloglog,是一種用來做基數統計的演算法（近似大量統計去重元素數量的演算法），在輸入元素數量或者體積非常大的時候，計算基數所需的空間總是固定並且很小的。在redis裡面，每個hll只會華為12kb記憶體，卻可以計算2^64不同元素的基數。

geospatial

geo主要用於儲存地理位置資訊，並對儲存的資訊進行操作。

適用場景：