redis的基本数据结构有哪些，都有什么应用？
Redis，这个强大的键值存储系统，为开发者提供了多种高效的数据结构来满足不同场景的需求。其中包括String、Hash、List、Set和Sorted Set（Zset），以及后来添加的BitMap、HyperLogLog、GEO和Stream。在面试中，选择合适的数据结构往往至关重要，因为它们各有其独特的优势和应用场景。首先，我们来看看String，这是Redis最基础的数据类型。它的底层采用了int和SDS（安全动态字符串），SDS在存储文本和二进制数据时表现出色，尤其是embstr编码，它将1-44字节的字符串存储在一次内存分配中，减少了内存分配次数，操作简单，有利于缓存管理。然而，当字符串长度增加时，embstr编码会触发内存重新分配，这时就会切换到raw编码，性能虽然更好，但仅支持读取。
embstr编码的优势在于高效的内存管理，而String还支持多种操作，如SET、GET、EXISTS、STRLEN和DEL等基础操作，以及INCR、DECR等计数器操作。例如，SETNX用于缓存场景中的不存在插入，而INCR和INCRBY则适用于读取量的统计。
接下来是List，Redis 3.2以后引入了quicklist优化，支持有序存储和消息队列功能。LPUSH/RPOP等命令是队列的核心操作，而BRPOP则能降低CPU开销，减少消费者轮询的负担。List用于保证消息的有序性，例如在分布式Session管理中，无论请求到达哪台服务器，都可以从Redis获取统一的Session信息。
Hash则是键值对的集合，适用于存储对象，与String相比，它支持更复杂的数据结构。Redis 7.0后，Hash的底层实现使用listpack，提供了HSET、HGET等操作，比如在购物车场景中，用户信息和商品关联可以通过哈希表轻松管理。
Set则提供了无序且唯一的集合操作，适用于去重和唯一性保证。例如用户关注的公众号，通过SADD、SREM和SINTER等操作来管理关注关系。Redis 5.0后的Stream引入了多消费者和消费组功能，特别适合消息队列的处理。
Redis的BitMap和HyperLogLog用于高效处理二进制状态和基数统计，而GEO则结合Sorted Set实现地理定位。Stream作为Redis 5.0新增的专为消息队列设计的数据结构，提供了持久化、唯一ID和确认模式等功能，支持XADD、XREAD等操作，实现消息队列的有序和可靠性。
选择使用Redis作为队列，需要权衡业务对数据丢失和消息堆积的容忍度。对于简单场景，Redis可以胜任，但对于高可用性和大量积压需求，专业队列如RabbitMQ和Kafka更为合适。在选择时，务必考虑持久化策略、内存管理，以及可能的风险和局限性。
深入学习Redis，你可以参考《Redis核心技术与实战》等专业书籍，掌握其九种数据类型的应用、持久化策略、高可用机制以及缓存一致性策略。通过实战和理解，你将更好地运用Redis解决实际问题。
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