Redis数据类型常见应用场景

本文探讨了抖音点赞机制如何使用incr递增计数表示喜欢程度,以及微信公众号订阅中如何利用Redis数据结构(如List、Hash、Set、Zset、BitMap、HyperLogLog和Geo)管理和统计用户行为,如文章阅读、购物车管理、排行榜等。同时提到了BitField的位域修改溢出控制在特定场景的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

String: incr

  1. 抖音点赞某个视频

  2. 是否喜欢的文章(点击喜欢就incr代表喜欢,从0到1)

List:

  1. wx公众号订阅消息

举例子

  1. 1 大V作者李永乐老师和优快云发布了文章分别是 11 和 22

  2. 我关注了他们两个,只要他们发布了新文章,就会安装进我的List

  3. lpush likearticle:id 11 22

  4. 查看自己的号订阅的全部文章,类似分页,下面0~10就是一次显示10条

  5. lrange likearticle:id 0 9

Hash:

  1. 早期购物车,现在已经被弃用

新增商品 → hset shopcar:uid1024 334488 1

新增商品 → hset shopcar:uid1024 334477 1

增加商品数量 → hincrby shopcar:uid1024 334477 1

商品总数 → hlen shopcar:uid1024

全部选择 → hgetall shopcar:uid1024

Set:

  1. 白名单

  2. wx抽奖小程序

  3. 可能认识的人 (sdiff, 返回一个集合与另外一个集合的差异)

  4. 共同好友 (sinter)

Zset:

  1. 排行榜(根据score进行获取,默认是升序,降序可以通过reverse)

BitMap:

  1. 打卡签到,快速知道一个用户在一年里登录了多少天

HyperLogLog:

  1. 统计访问数据的uv(去重复)

Geo:

  1. 地图附近酒店推送

  2. dd打车

Stream:

  1. 消息队列

BitField:

  1. 位域修改

  2. 溢出控制

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