在 Redis 中有 5 种基本数据类型，分别是 String, List, Hash, Set, Zset。除此之外，Redis 中还有一些实用性很高的扩展数据类型，下面来介绍一下这些扩展数据类型以及它们的使用场景。
Geo
GEO 在 Redis 3.2 版本后被添加，可以说是针对LBS（Location-Based Service）产生的一种数据类型，主要用于存储地理位置信息，并可以对存储的信息进行一系列的计算操作。
geoadd：存储指定的地理空间位置：
# 语法格式：GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member ...]# 测试：> GEOADD locations 116.419217 39.921133 beijing> GEOADD locations 120.369557 36.094406 qingdao
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来看一下 geo 数据在 Redis 中的存储方式，可以看到是以 zset 格式进行存储的，因此 geo 是 zset 的一个扩展：
geopos：返回指定地理位置的经纬度坐标：
# 语法格式：GEOPOS key member [member ...]# 测试：> GEOPOS locations beijing qingdao 116.4192196726799011239.92113206197632991120.3695556521415710436.09440522913565275
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也可以使用zrange返回所有的位置元素而不带经纬度信息：
> ZRANGE locations 0 -1qingdaobeijing
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geodist：计算指定位置间的距离，并可以指定返回的距离单位：
# 语法格式：GEODIST key member1 member2 [m|km|ft|mi]# 测试：> GEODIST locations beijing qingdao km548.5196
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georadiusbymember：找出以给定位置为中心，返回 key 包含的元素中，与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素：
# 语法格式：GEORADIUSBYMEMBER key member radius [m|km|ft|mi]# 测试：> GEORADIUSBYMEMBER locations beijing 150 kmbeijing# 扩大范围> GEORADIUSBYMEMBER locations beijing 600 kmqingdaobeijing
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georadius与georadiusbymember类似，不过是以指定的经纬度为中心：
# 语法格式：GEORADIUS key longitude latitude radius [m|km|ft|mi]# 测试：> GEORADIUS locations 116.4192 39.9211 10 kmbeijing
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geo 并没有提供删除指令，但根据其底层是 zset 实现，我们可以使用zrem对数据进行删除：
基于 geo，可以很简单的存储人或物关联的经纬度信息，并对这些地理信息进行处理，例如基于查询相邻的经纬度范围，能简单实现类似“附近的人”等功能。
Bitmap
Bitmap 也被称为位图，是以 String 类型作为底层数据结构实现的一种统计二值状态的数据类型。其中每一个 bit 都只能是 0 或 1，所以通常用来表示一个对应于数组下标的数据是否存在。Bitmap 提供了一系列 api，主要用于对 bit 位进行读写、计算、统计等操作。
setbit：对 key 所存储的字符串值，设置或清除指定偏移量上的位（bit）:
# 语法格式：SETBIT key offset value# 测试：> SETBIT key 100 1> SETBIT key 128 1
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getbit：对 key 所存储的字符串值，获取指定偏移量上的位（bit）:
# 语法格式：GETBIT key offset# 测试：> GETBIT key 1001
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bitcount：可以统计 bit 数组中指定范围内所有 1 的个数，如果不指定范围，则获取所有:
# 语法格式：BITCOUNT key [start end]# 测试：> BITCOUNT key2
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bitpos：计算 bit 数组中指定范围第一个偏移量对应的的值等于targetBit的位置：
# 语法格式：BITPOS key tartgetBit [start end]# 测试：> BITPOS key 1100
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bitop：做多个 bit 数组的 and（交集）、or（并集）、not（非）、xor（异或）。例如对 key 和 key2 做交集操作，并将结果保存在 key:and:key2 中：
# 语法格式：BITOP op destKey key1 [key2...]# 测试：> BITOP and key:and:key2 key key217
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Bitmap 底层使用 String 实现，value 的值最大能存储 512M 字节，可以表示 512 * 1024 * 1024*8=4294967296 个位，已经能够满足我们绝大部分的使用场景。再看一下底层存储数据的格式，以刚刚存储的 key 为例：
\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00\x80
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将 16 进制的数据转化为 2 进制数据，如下图所示，第 100 位和第 128 位为 1，其他为 0：
此外，由于 Redis 在存储 string 类型的时候存储形式为二进制，所以也可以通过操作 bit 位来对 string 类型进行操作，在下面的例子中，通过直接操作 bit，将 string 类型的 abc 变成了 bbc。
> set key2 abc> setbit key2 6 1> setbit key2 7 0> get key2bbc
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另外，可以通过bitfield命令实现类似的效果：
> set key3 a> BITFIELD key3 get u8 097> BITFIELD key3 set u8 0 9897> get key3b
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使用bitfield 命令可以返回指定位域的 bit 值，并将它转化为整形，有符号整型需在位数前加 i，无符号在位数前加u。上面我们将 8 位转化为无符号整形，正好是 a 的ASCII码，再对ASCII码进行修改，可以直接改变字符串的值。
Bitmap 的应用非常广泛，例如在缓存三大问题中我们介绍过使用 Bitmap 作为布隆过滤器应对缓存穿透的问题，此外布隆过滤器也被广泛用于邮件系统中拦截垃圾邮件的地址。另外，常用的用户签到、朋友圈点赞等功能也可以用它来实现。
以实现用户签到功能为例，可以将每个用户按月存储为一条数据，key 的格式可以定义为 sign:userId:yyyyMM ，如果签到了就将对应的位置改为 1，未签到为 0，这样最多只需要 31 个 bit 位就可以存储一个月的数据，转换为字节的话也只要 4 个字节就已经足够。
# 1月10日签到，因为offset从0起始，所以将天数减1> SETBIT sign:6666:202101 9 10# 查看1月10日是否签到> GETBIT sign:6666:202101 91# 统计签到天数> BITCOUNT sign:6666:2021011# 查看首次签到的日期> BITPOS sign:6666:202101 19# 提取整月的签到数据> BITFIELD sign:6666:202101 get u31 02097152
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注意在使用bitfield指令时，有符号整型最大支持 64 位，而无符号整型最大支持 63 位。如果位数超过限制，会报如下错误：
> bitfield key3 get u64 0ERR Invalid bitfield type. Use something like i16 u8. Note that u64 is not supported but i64 is.
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所以在存储签到数据时，如果按月存储的话在之后提取数据时会比较方便，如果按年存储数据，在提取整年的签到数据时可能需要进行分段。
HyperLogLog
Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构，它是一种用于基数统计的数据集合类型。它的最大优势就在于，当集合元素数量非常多时，它计算基数所需的空间总是固定的，而且还很小。
pfadd：向 HyperLogLog 中添加数据：
# 语法格式：PFADD key element [element ...]# 测试：> PFADD index.html uuid1 uuid2 uuid3 uuid4
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pfcount：返回 HyperLogLog 的基数统计结果：
# 语法格式：PFCOUNT key [key ...]# 测试：> PFCOUNT index.html4
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pfmerge：将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog ，合并后的 HyperLogLog 的基数估算值是通过对所有 给定 HyperLogLog 进行并集计算得出的。
# 语法格式：PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...]# 测试：> PFMERGE index.html home.htmlOK> PFCOUNT index.html6
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例如在上面的例子中，使用 HyperLogLog 可以很方便的统计网页的 UV。在官方文档中指明，Redis 中每个 HyperLogLog 只需要花费 12 KB 内存，就可以对 2^64 个数据完成基数统计。尽管使用 Set 或 Hash 等结构也能实现基数统计，但这些数据结构都会消耗大量的内存。而使用 HyperLogLog 时，和其他数据结构计算基数时，元素越多耗费内存就越多形成了鲜明对比。
需要注意的是，HyperLogLog 是一种算法，并非是 Redis 独有的，并且 HyperLogLog 的统计规则是基于概率完成的，所以它给出的统计结果是有一定误差的，官方给出的标准误算率是 0.81%。 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会存储输入的元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。
针对以上这些特性，可以总结出，HyperLogLog 适用于大数据量的基数统计，但是它也存在局限性，它只能够实现统计基数的数量，但无法知道具体的原数据是什么。如果需要原数据的话，我们可以将 Bitmap 和 HyperLogLog 配合使用，例如在统计网站 UV 时，使用 Bitmap 标识哪些用户属于活跃用户，使用 HyperLogLog 实现基数统计。
Stream
Stream 是 Redis 5.0 版本之后新增加的数据结构，实现了消息队列的功能，并且实现消息的持久化和主备复制功能，可以让任何客户端访问任何时刻的数据，并且能记住每一个客户端的访问位置，保证消息不丢失，下面我们看一下具体的指令。
xadd：向队列添加消息
# 语法格式：XADD key ID field value [field value ...]# 测试：> XADD stream1 * phone 88888888 name Hydra"1614316213565-0"> XADD stream1 * key1 value1 key2 value2 key3 value3"1614317444558-0"
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添加消息是生成的 1614316213565-0，是生成消息的 id，由时间戳加序号组成，时间戳是 Redis 的服务器时间，如果在同一个时间戳内，序号会递增来标识不同的消息。并且为了保证消息的有序性，生成的消息 id 是保持自增的。可以使用可视化工具查看数据，消息是以 json 格式被存储：
这里因为是不同时间戳，所以序号都是从 0 开始。我们可以通过 redis 的事务添加消息进行测试：
> MULTI"OK"> XADD stream * msg 1"QUEUED"> XADD stream * msg 2"QUEUED"> XADD stream * msg 3"QUEUED"> XADD stream * msg 4"QUEUED"> XADD stream * msg 5"QUEUED"> EXEC 1) "OK" 2) "1614319042782-0" 3) "OK" 4) "1614319042782-1" 5) "OK" 6) "1614319042782-2" 7) "OK" 8) "1614319042782-3" 9) "OK" 10) "1614319042782-4" 11) "OK"
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通过上面的例子，可以看见同一时间戳内，序号会不断递增。
xrange：获取消息列表，会自动过滤删除的消息
# 语法格式：XRANGE key start end [COUNT count]# 测试：> XRANGE stream1 - + count 5 1) 1) "1614316213565-0" 2) 1) "phone" 2) "88888888" 3) "name" 4) "Hydra" 2) 1) "1614317444558-0" 2) 1) "key1" 2) "value1" 3) "key2" 4) "value2" 5) "key3" 6) "value3"
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xread：以阻塞或非阻塞方式获取消息列表
# 语法格式：XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] id [id ...]# 测试：> XREAD count 1 STREAMS stream1 0-1 1) 1) "stream1" 2) 1) 1) "1614316213565-0" 2) 1) "phone" 2) "88888888" 3) "name" 4) "Hydra"
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xdel：删除消息
# 语法格式：XDEL key ID [ID ...]# 测试：> XDEL stream1 1614317444558-0"1"
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除了上面消息队列的基本操作外，还可以创建消费者组对消息进行消费。首先使用xgroup create 创建消费者组：
# 语法格式：XGROUP [CREATE key groupname id-or-$] [SETID key groupname id-or-$] [DESTROY key groupname] [DELCONSUMER key groupname consumername]# 创建一个队列，从头开始消费：> XGROUP CREATE stream1 consumer-group-1 0-0 # 创建一个队列，从尾部开始消费，只接收新消息：> XGROUP CREATE stream1 consumer-group-2 $
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下面使用消费者组消费消息：
# 语法格式XREADGROUP GROUP group consumer [COUNT count] [BLOCK milliseconds] [NOACK] STREAMS key [key ...] ID [ID ...]
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注意这里消费消息的对象是 consumer消费者，而不是消费者组。在消费消息时，不需要预先创建消费者，在消费过程中直接指定就可以。接下来再向 stream 中发送一条消息，比较两个消费者组的消费顺序差异：
# 重新发送一条消息> XADD stream1 * newmsg hi"1614318022661-0"# 使用消费者组1消费：> XREADGROUP GROUP consumer-group-1 consumer1 COUNT 1 STREAMS stream1 > 1) 1) "stream1" 2) 1) 1) "1614316213565-0" 2) 1) "phone" 2) "88888888" 3) "name" 4) "Hydra"# 使用消费者组2消费：> XREADGROUP GROUP consumer-group-2 consumer2 COUNT 1 STREAMS stream1 > 1) 1) "stream1" 2) 1) 1) "1614318022661-0" 2) 1) "newmsg" 2) "hi"
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可以看到，消费者组 1 从 stream 的头部开始消费，而消费者组 2 从创建消费者组后的最新消息开始消费。在消费者组 2 内使用新的消费者再次进行消费：
> XREADGROUP GROUP consumer-group-2 consumer4 COUNT 1 STREAMS stream1 >
> XADD stream1 * newmsg2 hi2"1614318706162-0"> XREADGROUP GROUP consumer-group-2 consumer4 COUNT 1 STREAMS stream1 > 1) 1) "stream1" 2) 1) 1) "1614318706162-0" 2) 1) "newmsg2" 2) "hi2"
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在上面的例子中，可以看到在一个消费者组中，存在互斥原则，即一条消息被一个消费者消费过后，其他消费者就不能再消费这条消息了。
xpending：等待列表用于记录读取但并未处理完毕的消息，可以使用它来获取未处理完毕的消息。
> XPENDING stream1 consumer-group-2 1) "2" # 2条已读取但未处理的消息 2) "1614318022661-0" # 起始消息ID 3) "1614318706162-0" # 结束消息ID 4) 1) 1) "consumer2" # 消费者2有1个 2) "1" 2) 1) "consumer4" # 消费者4有1个 2) "1"
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在 xpending 命令后添加start end count参数可以获取详细信息：
> XPENDING stream1 consumer-group-2 - + 10 1) 1) "1614318022661-0" # 消息ID 2) "consumer2" # 消费者 3) "1867692" # 从读取到现在经历的毫秒数 4) "1" #消息被读取次数 2) 1) "1614318706162-0" 2) "consumer4" 3) "1380323" 4) "1"
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xack：告知消息被处理完成，移出 pending 列表
> XACK stream1 consumer-group-2 1614318022661-0 "1"
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再次查看 pending 列表，可以看到1614318022661-0 已被移除：
> XPENDING stream1 consumer-group-2 1) "1" 2) "1614318706162-0" 3) "1614318706162-0" 4) 1) 1) "consumer4" 2) "1"
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基于以上功能，如果我们的系统中已经使用了 redis，甚至可以移除掉不需要的其他消息队列中间件，来达到精简应用系统的目的。并且，Redis Stream 提供了消息的持久化和主从复制，能够很好的保证消息的可靠性。
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