Redis远程字典服务器（9）—— 类型补充

类型查询传送门：Understand Redis data types | Docs

一，stream类型

官方文档对于这个类型的解释是：streams是一个数据结构，它表现得像一个 “append-only log”，就是只能往后面添加，底层是字符串，就像是一个日志；可以把一个事件投放给多个目标。

首先解释下什么是“事件”：

1. 在前面讨论单线程模型时，谈到了epoll / IO 多路复用，每次网卡（socket）上有可读可写得数据，都会通过这种事件回调机制来通知到应用程序代码
2. 在前端中，JS里也有事件，比如点击事件，键盘事件等
3. 有些操作，我们无法预知它什么时候出现，只能等这个事情出现之后，再采取动作

官方文档的意思，就是stream类型可以用来模拟事件传播得机制，有事件的时候就把字符串插入到数据结构中，然后就会被应用程序检测到从而做出对应得动作

总结：stream就是一个阻塞队列，是Redis作为一个消息队列得重要支撑，属于是List blpop / brpop 的升级版本

二，geospatoal类型

这个单词的意思是：“地理空间”，我们经常用“经纬度”来描述地球上的某一个位置，所以geospatoal这个数据结构的作用就是存储坐标（经纬度）。

它存储一些点之后，就可以让用户给定一个坐标，去从刚才存储的点里进行查找（按照半径，矩形区域等等）

简单来说，就是在一个平面放上很多坐标，然后我们可以自定义输入一个坐标，然后按照我们的方法去查找周围的坐标

三，hyperloglog类型

这个类型很简单，应用场景只有一个，就是估算集合中的元素个数。

Set有一个应用场景，就是统计服务器的UV（用户访问的次数），使用set可以解决，但是当UV的数据量很大，set就会消耗很多内存空间

假设set存userid，每个userid8个字节，1亿 UV ==> 8亿字节 ==> 0.8G ==> 800MB，乍一看没很大，但是如果使用hyperloglog，仅仅可以使用12KB空间就能实现上述效果

之所以set要消耗这么大的空间，是因为它要存储每个userid元素，而hyperloglog不存储元素的内容，但是能记住“元素的特征”，从而在新增元素的时候，能够知道当前新增的元素，是一个已经存在的元素，还是第一次出现的元素

所以这个类型的最大作用就是：用来计数，但是不能告诉你这些元素都是啥，适合应用于单纯的计数的场景

对于“元素的特征”，要想理解这个还是得分析源码，其核心思路是“位操作”，所以存在一定精确性，存在一定的误差，所以是估算集合中的元素，官方文档中的描述是“误差不超过0.81%”。

注意：hyperloglog存储元素的时候，提取特征的过程是不可逆的，因为信息量丢失（给你块猪肉你可以做成火腿肠，但是给你火腿肠没办法还原成猪肉） 

四，bitmap类型

这个就是位图，关于位图之前已经详细解释过：C++——位图与布隆过滤器

就是使用比特位来表示整数，达到节省空间的效果，所以位图本质上还是一个集合，属于Set针对整数的特化版本，目的就是节省空间，而且位运算比较高效

五，bitfield类型

可以把这个类型叫做“位域”，我们之前在C语言进阶讲过一个东西叫做“位段”，位段也可以叫做“位域”：C语言进阶——自定义类型_c语言自义类型-CSDN博客

位域本质是是一种让我们精确进行位操作的一种方法，bitfield和C语言中的位段，是非常相似的

bitfield可以理解成一串二进制序列（字节数组），同时可以把这个字节数组的某几个位，赋予特定的含义，并且进行 读取/修改/算数运算 等相关操作

位域这个东西，相比之前的string / hesh来说，目的仍然是节省空间