Redis基础类型：
String：
String 类型是 Redis 中最常使用的类型，内部的实现是通过 SDS（Simple Dynamic String ）来存储的。SDS 类似于 Java 中的 ArrayList，可以通过预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配。这是最简单的类型，就是普通的 set 和 get，做简单的 KV 缓存。（即以空字符’\0’结尾的字符数组），它是自己构建了一种名为 简单动态字符串（simple dynamic string,SDS）的抽象类型，并将 SDS 作为 Redis的默认字符串表示。
SDS 定义：
struct sdshdr{
//记录buf数组中已使用字节的数量
//等于 SDS 保存字符串的长度
int len;
//记录 buf 数组中未使用字节的数量
int free;
//字节数组，用于保存字符串
char buf[];
}用SDS保存字符串 “Redis”具体图示如下：
我们看上面对于 SDS 数据类型的定义：
1、len 保存了SDS保存字符串的长度
2、buf[] 数组用来保存字符串的每个元素
3、free j记录了 buf 数组中未使用的字节数量
上面的定义相对于 C 语言对于字符串的定义，多出了 len 属性以及 free 属性。为什么不使用C语言字符串实现，而是使用 SDS呢？这样实现有什么好处？
①、常数复杂度获取字符串长度
由于 len 属性的存在，我们获取 SDS 字符串的长度只需要读取 len 属性，时间复杂度为 O(1)。而对于 C 语言，获取字符串的长度通常是经过遍历计数来实现的，时间复杂度为 O(n)。通过 strlen key 命令可以获取 key 的字符串长度。
②、杜绝缓冲区溢出
我们知道在 C 语言中使用 strcat 函数来进行两个字符串的拼接，一旦没有分配足够长度的内存空间，就会造成缓冲区溢出。而对于 SDS 数据类型，在进行字符修改的时候，会首先根据记录的 len 属性 检查内存空间是否满足需求，如果不满足，会进行相应的空间扩展，然后在进行修改操作，所以不会出现缓冲区溢出。
③、减少修改字符串的内存重新分配次数
C语言由于不记录字符串的长度，所以如果要修改字符串，必须要重新分配内存（先释放再申请），因为如果没有重新分配，字符串长度增大时会造成内存缓冲区溢出，字符串长度减小时会造成内存泄露。
而对于SDS，由于len属性和free属性的存在，对于修改字符串SDS实现了空间预分配和惰性空间释放两种策略：
-
空间预分配：对字符串进行空间扩展的时候，扩展的内存比实际需要的多，这样可以减少连续执行字符串增长操作所需的内存重分配次数。 -
惰性空间释放：对字符串进行缩短操作时，程序不立即使用内存重新分配来回收缩短后多余的字节，而是使用 free 属性 将这些字节的数量记录下来，等待后续使用。（当然SDS也提供了相应的API，当我们有需要时，也可以手动释放这些未使用的空间。）
④、二进制安全
因为C字符串 以空字符作为字符串结束的标识，而对于一些二进制文件（如图片等），内容可能包括空字符串，因此C字符串无法正确存取；而所有 SDS 的API 都是以处理二进制的方式来处理 buf 里面的元素，并且 SDS 不是以空字符串来判断是否结束，而是以 len 属性表示的长度来判断字符串是否结束。
⑤、兼容部分 C 字符串函数
虽然 SDS 是二进制安全的，但是一样遵从每个字符串都是以空字符串结尾的惯例，这样可以重用 C 语言库<string.h> 中的一部分函数。
⑥、总结
一般来说，SDS 除了保存数据库中的字符串值以外，SDS 还可以作为缓冲区（buffer）：包括 AOF 模块中的AOF缓冲区以及客户端状态中的 输入缓冲区。
String的实际应用场景比较广泛的有：
- 缓存功能：String字符串是最常用的数据类型，不仅仅是Redis，各个语言都是最基本类型，因此，利用Redis作为缓存，配合其它数据库作为存储层，利用Redis支持高并发的特点，可以大大加快系统的读写速度、以及降低后端数据库的压力。
- 计数器：许多系统都会使用Redis作为系统的实时计数器，可以快速实现计数和查询的功能。而且最终的数据结果可以按照特定的时间落地到数据库或者其它存储介质当中进行永久保存。
- 共享用户Session：用户重新刷新一次界面，可能需要访问一下数据进行重新登录，或者访问页面缓存Cookie，但是可以利用Redis将用户的Session集中管理，在这种模式只需要保证Redis的高可用，每次用户Session的更新和获取都可以快速完成。大大提高效率
Hash：
- 这个是类似 Map 的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在 Redis 里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作 Hash 里的某个字段。
- 但是这个的场景其实还是多少单一了一些，因为现在很多对象都是比较复杂的，比如你的商品对象可能里面就包含了很多属性，其中也有对象。我自己使用的场景用得不是那么多。
List：
List 是有序列表，这个还是可以玩儿出很多花样的。比如可以通过 List 存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表、文章的评论列表之类的东西。比如可以通过 lrange 命令，读取某个闭区间内的元素，可以基于 List 实现分页查询，这个是很棒的一个功能，基于 Redis 实现简单的高性能分页，可以做类似微博那种下拉不断分页的东西，性能高，就一页一页走。
比如可以搞个简单的消息队列，从 List 头怼进去，从 List 屁股那里弄出来。List本身就是我们在开发过程中比较常用的数据结构了，热点数据更不用说了。
消息队列： Redis的链表结构，可以轻松实现阻塞队列，可以使用左进右出的命令组成来完成队列的设计。比如：数据的生产者可以通过Lpush命令从左边插入数据，多个数据消费者，可以使用BRpop命令阻塞的“抢”列表尾部的数据。这就是那个pipeline()
typedef struct list{
//表头节点
listNode *head;
//表尾节点
listNode *tail;
//链表所包含的节点数量
unsigned long len;
//节点值复制函数
void (*free) (void *ptr);
//节点值释放函数
void (*free) (void *ptr);
//节点值对比函数
int (*match) (void *ptr,void *key);
}list;
typedef struct listNode{
//前置节点
struct listNode *prev;
//后置节点
struct listNode *next;
//节点的值
void *value;
}listNode由于在list的结构中定义了头尾指针和长度，可以让push/pop、或者是求长度的操作复杂度只有o(1)。使用了void*的操作实现了多态,可以保存不同的类型的数据。
原文链接：
Set：
Set 是无序集合，会自动去重的那种。直接基于 Set 将系统里需要去重的数据扔进去，自动就给去重了，如果你需要对一些数据进行快速的全局去重，你当然也可以基于 JVM 内存里的 HashSet 进行去重，但是如果你的某个系统部署在多台机器上呢？得基于Redis进行全局的 Set 去重。可以基于 Set 玩儿交集、并集、差集的操作，比如交集吧，我们可以把两个人的好友列表整一个交集，看看俩人的共同好友是谁？对吧。反正这些场景比较多，因为对比很快，操作也简单，两个查询一个Set搞定。
Sorted Set：
Sorted set 是排序的 Set，去重但可以排序，写进去的时候给一个分数，自动根据分数排序。有序集合的使用场景与集合类似，但是set集合不是自动有序的，而Sorted set可以利用分数进行成员间的排序，而且是插入时就排序好。所以当你需要一个有序且不重复的集合列表时，就可以选择Sorted set数据结构作为选择方案。
**排行榜：**有序集合经典使用场景。例如视频网站需要对用户上传的视频做排行榜，榜单维护可能是多方面：按照时间、按照播放量、按照获得的赞数等。
用Sorted Sets来做带权重的队列，比如普通消息的score为1，重要消息的score为2，然后工作线程可以选择按score的倒序来获取工作任务。让重要的任务优先执行。微博热搜榜，就是有个后面的热度值，前面就是名称。
