Redis通过使用字符串来存储和操纵二进制位数组，从而达到快速高效地处理位操作的目的。
Redis的位数组是由字符串实现的，每个位的索引是从0开始的。当使用较大的索引值时，可能会出现索引溢出的问题。例如，当使用索引值为10的位时，实际上会修改字符串的第11个字节，而不是第11个位。这可能导致错误的结果。
Redis Sadd 命令将一个或多个成员元素加入到集合中，已经存在于集合的成员元素将被忽略。
Redis 客户端使用称为 RESP （redis 序列化协议）的协议与 Redis 服务器进行通信，虽然是专为Redis设计，但也可用于其他客户端-服务器软件项目。
关于 redis 相信大家都不陌生了，之前有从 0 -1 分享过 redis 的基本使用方式，用起来倒是都没有啥问题了，不过还是那句话，会应用之后，我们必须要究其原理，知其然知其所以然
Redis客户端使用名为RESP（Redis序列化协议）的协议与Redis服务器进行通信。 虽然该协议是专为Redis设计的，但它可以用于其他CS软件项目的通讯协议。
力求让大家彻底学会使用redis的bit位操作并掌握其底层实现原理！主要包含以下内容：
Redis的GETBIT命令用于获取二进制位数组（bit array）中指定位置的位值。
redis的快主要体现在我们可以根据键值对能以微妙级别的速度找到数据，并快速完成操作。
概述 Redis是开源的、基于内存的数据结构存储系统，可用作数据库、缓存以及消息代理方面。Redis支持许多种数据结构，并内置了丰富的诸如冗余、脚本、事务、持久化等功能，深受业界喜爱，被各种业务系统广泛使用。为了方便使用，Redis官网推荐了针对各种编程语言的多种客户端，支持java、c#、python、c++等主流编程语言。那么大家会问，既然Redis客户端已经这么丰富了，为什么还要尝试自己编写客户端？我的看法是，知己知彼，自己尝试制作Redis客户端，不仅可以加深对Redis的了解，而且可以通晓Redi
基本数据类型集合SADDSISMEMBERSPOPSRANDMEMBERSREMSMOVESCRADSMEMBERS keySINTERSINTERSTORESUNIONSUNIONSTORESDIFFSDIFFSTOREHyperLogLogPFADDPFCOUNTPFMERGE地理位置GEOADDGEOPOSGEODISTGEORADIUSGEORADIUSBYMEMBWER
来源：https://www.toutiao.com/i6767642839267410445
此处我下载的是 redis-6.2.5 版本的，xdm 可以直接下载上图中的 **redis-6.2.6 **版本，
Redis 的sort命令可以对列表键、集合键或者有序集合键的值进行排序，如下所示：
redis之所以快，除了他是基于内存存储的，还有优秀的IO框架外更离不了其底层高性能数据结构的设计。现在我们来细细品一下redis的高新能数据结构是如何设计的。
Redis用了这么久，一直没有认真的去了解其内部的数据结构和实现原理。从今天开始正式系统性的学习Redis。首先，还是从工作中经常打交道的数据类型开始说起，然后，在说到其内部使用的数据结构。
这篇文章主要介绍“怎么解决redis雪崩和穿透”，在日常操作中，相信很多人在怎么解决redis雪崩和穿透问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”怎么解决redis雪崩和穿透”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
Redis作为内存数据库，访问速度快是最大的特点，那么，什么情况下，Redis也会变慢呢？
Redis 是一个开源，高级的键值存储和一个适用的解决方案，用于构建高性能，可扩展的 Web 应用程序。Redis 也被作者戏称为 数据结构服务器 ，这意味着使用者可以通过一些命令，基于带有 TCP 套接字的简单 服务器-客户端 协议来访问一组 可变数据结构 。(在 Redis 中都采用键值对的方式，只不过对应的数据结构不一样罢了)
GEO 主要用于存储地理位置信息（纬度、经度、名称）添加到指定的key中。该功能在 Redis 3.2 版本新增。
Redis是一种键值(Key-Value)数据库。相较于MySQL之类的关系型数据库，Redis是一种非关系型数据库。Redis存储的数据只包含键和值两部分，只能通过键来查询值。这样简单的存储结构，能让Redis的读写效率非常高(HashMap读写效率都是O(1))。
字节跳动的面试难度，放眼整个互联网都是“遥遥领先”！不能说有多难，就是看了都不会的哪种！当然，这句话是开玩笑的。
首先回顾一下Scrapy-Redis的去重机制。Scrapy-Redis将Request的指纹存储到了Redis集合中，每个指纹的长度为40，例如27adcc2e8979cdee0c9cecbbe8bf8ff51edefb61就是一个指纹，它的每一位都是16进制数。 我们计算一下用这种方式耗费的存储空间。每个十六进制数占用4 b，1个指纹用40个十六进制数表示，占用空间为20 B，1万个指纹即占用空间200 KB，1亿个指纹占用2 GB。当爬取数量达到上亿级别时，Redis的占用的内存就会变得很大，而且这
Redis面试中经常被问到，Redis效率为什么这么快，很多同学往往回答：① Redis基于内存操作；② Redis是单线程的，采用了IO多路复用技术；③ Redis未使用C语言字符串，使用了SDS字符串。然而，很少有人能说清楚SDS字符串到底是什么，为什么使用SDS字符串比使用C语言字符串效率要高。
针对以上问题常规做法是：查询数据库，数据库硬扛，如果压力并不大可以使用此方法，保持简单即可。
那么，接下来，上面提到的这些，都会一一给大家解答，带大家系统剖析一下Redis的架构设计魅力！
一个string类型的field和value的映射表，特别适合用于存储对象。每个 hash 可以存储 2的32次方 - 1 键值对（40多亿） hash表相当于 redis存储 key => value 中的key， 表内容相当于 value
前言：由于redis服务器最大使用内存为450MB，redis存储的部分key没有设置过期时间，内存淘汰策略为：noeviction 以上原因导致redis服务无法加载到新的key，迫使部分业务受阻。
在之前的文章《如何优雅地使用Redis之位图操作》里为大家介绍了Redis位图操作常见的应用场景，今天继续聊聊Redis位图的其他应用。
相信绝大多数同学都是这么处理请求的，这样用redis能够给mysql抵挡住大部分的请求。其实这样是存在一定的问题的
抽象一点说，假设开始槽位的二进制数是 xxx，那么该槽位中的元素将被 rehash 到 0xxx 和 1xxx(xxx+8) 中。 如果字典长度由 16 位扩容到 32 位，那么对于二进制槽位 xxxx 中的元素将被 rehash 到 0xxxx 和 1xxxx(xxxx+16) 中。*
==LRU== 是一种缓存淘汰策略。常见的策略有三种：先进先出策略 FIFO（First In，First Out）、最少使用策略 LFU（Least Frequently Used）、==最近最少使用策略 LRU==（Least Recently Used）
Redis 是一种键值（ Key-Value ）数据库。相对于关系型数据库（比如MySQL），Redis也被叫作 非关系型 数据库。
Redis的操作很多的，以前看到一个比较全的博客，但是现在找不到了。查个东西搜半天，下面整理一下PHP处理Redis的例子，个人觉得常用一些例子。下面的例子都是基于PHP-Redis这个扩展的。
Hash 也可以用来存储用户信息,和 String 不同的是 Hash 可以对用户信息的每个字段单独存储,String 则需要序列化用户的所有字段后存储.并且 String 需要以整个字符串的形式获取用户,而 hash可以只获取部分数据,从而节约网络流量.不过 hash 内存占用要大于 String,这是 hash 的缺点.
Redis客户端和服务器端使用的通信协议叫做RESP（Redis Serialization Protocol）。它是特意为Redis设计的，同时也可以用于其他软件工程。
《Redis设计与实现》读书笔记（三十三） ——Redis排序命令sort的实现 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、基本功能 redis的sort命令，可以对现有列表键、集合键或有序集合键的值进行排序。可以在sort命令后加上alpha参数，则表示按照字母表排序；加上asc、desc，分别是升序和降序。另外也可以通过by加上参数，对用户自定义的内容进行排序。 redis的排序，都是通过快速排序算法来实现的。快速排序算法见以前发过的文章。 二、sort <key>命令的实现 这个命令是对包含数字值的键进
很多高级开发语言有对应集合支持字典这种数据结构，比如Java中的Map集合。C语言并未内置字典这种数据结构，Redis构建了自己的字典实现。
Redis 集群是 Redis 提供的分布式数据库方案， 集群通过分片（sharding） 来进行数据共享， 并提供复制和故障转移功能。
几乎所有的编程语言都提供了哈希(hash)类型，例如 Java 中的 Map，python 中的字典，在Redis中，哈希类型是指键的值本身又是一个键值对结构，如下图所示：
Redis提供了setbit getbit bitcount和bitop四个命令用于处理二进制位数组，如下所示：
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