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在上一篇文章中，讲到了 redis 五大根本数据类型的应用场景，除了 string，hash，list，set，zset 之外，redis 还提供了一些其余的数据结构（当然，严格意义上也不算数据结构），一起来看看 redis 还能够做哪些事？
一 Bitmaps
在计算机中，应用二进制做为信息的根底单元，也就是输出的任何信息，最终在计算机底层都会转会为一串二进制的数字。在 redis 中，提供了 Bitmaps 来进行位操作。咱们能够把 Bitmaps 设想成一个以位为单位的数组，数组的下标叫做偏移量。应用 Bitmaps 的劣势就是占用空间更少。
如果咱们想记录员工明天是否登录过公司官网，咱们能够日期做为 key，员工 id 做为偏移量（这里员工 id 在数据库中是自增的），如果 id 是从 1000 开始，为了节俭空间，个别会将员工 id 减去这个初始值来做为偏移量，偏移量个别从 0 开始。是否拜访官网用 0 和1来示意。
这样的话，id 为 3 的员工拜访了官网，就将他的值写成1
# id 为 3 的员工拜访了官网
setbit user:2020-11-04 3 1
# id 为 18 的员工拜访了官网
setbit user:2020-11-04 18 1查看某个员工是否拜访过官网
getbit user:2020-11-04 1查问指定范畴（字节）内值为 1 的个数，比方我想查看 id 从 1 -24 之间有多少员工拜访了官网
bitcount user:2020-11-04 1 3二 HyperLogLog
HyperLogLog能够利用极小的内存空间实现数据统计，无奈获取单条数据，只能做为统计应用，会有肯定的误差率。
如果我想统计拜访官网的 IP 地址
增加官网明天拜访的 ip 列表
# 2020-11-04 拜访的 ip
pfadd 2020-11-04:ip "ip1" "ip2" "ip3"
# 2020-11-05 拜访的 ip
pfadd 2020-11-05:ip "ip3" "ip4" "ip5" 计算明天官网拜访的 ip 数
pfcount 2020-11-04:ip返回后果为 3
查看 2020-11-04 和 2020-11-05 这两天总共有多少个独立 ip 拜访过网站
先将两天的数据做并集，并复制给某个值
pfmerge 2020-11:ip 2020-11-04:ip 2020-11-05:ip而后应用 pfcount 命令查问，取得的值为 5
pfcount 2020-11:ip三 GEO
在 Redis3.2 版本中减少了 GEO（地理位置定位）性能，能够应用此性能来获取左近的人。
增加命令如下，可批量增加
geoadd city longitud latitude member咱们增加几个城市的地位信息，来获取某个城市左近的城市
geoadd city 116.28 39.55 beijing 117.12 39.08 tianjin获取北京的经纬度命令如下
geopos city beijing查看 beijing 和 tianjin 两座城市的间隔
geodist city beijing tianjin km最初面的 km 示意间隔单位是公里，反对的单位有以下几个：
- m，米
- km，千米
- mi，英里
- ft，尺
获取左近的地位有两个命令，georadius依据经纬度获取，georadiusbymember依据成员获取
georadius key longitude laitude [单位]
georadiusbymember key member [单位]前面还能够跟非必须参数，参数别离如下
- withcoord：返回后果中蕴含经纬度
- withdist：返回后果中蕴含间隔核心地位的间隔
- withhash：返回后果中蕴含 geohash（就是将经纬度转换为 hash 值）
- COUNT count：指定返回后果的数量
- asc|desc：返回后果按间隔核心地位的间隔排序
- store key：将返回后果的地理位置信息保留到指定 key 中
- storedist key：将返回后果间隔核心地位的间隔保留到指定 key 中
四 公布订阅模式音讯
在上一篇文章中讲到了能够应用 list 和 zset 来实现音讯队列，然而下面实现的音讯队列是点对点模式，也就是一条音讯只能由一个消费者来生产。除此之外，redis 还反对公布订阅模式，即一个音讯由所有订阅者生产，比方播送、布告等等，公布一条布告后，所有关注了我的用户都能够收到这条布告。
- 公布音讯
公布到信道 channel:message 一条音讯，音讯内容为hi
pulish channel:message hi- 订阅信道
订阅者能够订阅一个或多个信道，比方订阅 channel:message
subscribe channel:message- 勾销订阅
unsubscribe channel:message- 查看沉闷信道
pubsub channels- 查看订阅数
查看信道 channel:message 订阅个数
pubsub numsub channel:messageredis 的公布订阅模式和业余的消息中间件相比，略显毛糙，然而实现起来非常简单，学习老本较低。
五 Bloom Filter
布隆过滤器是 redis4 版本中新增的一个性能。其实现原理和 Bitmaps 差不多，也是利用一个位数组，将你的值通过 多个hash 函数，失去对应的位数组的地位，将这些值设置为 1。布隆过滤器常常别用来避免缓存穿透。
存在的问题，如果说某个元素不存在，则肯定不存在，如果说某个元素存在，则可能不存在。这是因为如果有三个元素 a，b，c 要放入同一个数组中去，假如 a 通过三次 hash，失去 1，5，7 三个地位，那么就会将这三个地位批改成 1，b 通过三次 hash，失去 2，4，6 三个地位，将这三个地位批改成 1。c 通过三次 hash 失去 2，5，7 三个地位，然而通过前两个元素 hash 后，这三个地位曾经批改成 1 了，那么咱们能说 c 肯定存在吗？显然不能！
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