Redis
Redis的数据结构
Redis 提供了丰富的数据类型，常见的有五种数据类型：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）、Zset（有序集合）。
随着 Redis 版本的更新，后面又支持了四种数据类型：BitMap（2.2 版新增）、HyperLogLog（2.8 版新增）、GEO（3.2 版新增）、Stream（5.0 版新增）。Redis 五种数据类型的应用场景：
- String 类型的应用场景：缓存对象、常规计数、分布式锁、共享 session 信息等。
- List 类型的应用场景：消息队列（但是有两个问题：1. 生产者需要自行实现全局唯一 ID；2. 不能以消费组形式消费数据）等。
- Hash 类型：缓存对象、购物车等。
- Set 类型：聚合计算（并集、交集、差集）场景，比如点赞、共同关注、抽奖活动等。
- Zset 类型：排序场景，比如排行榜、电话和姓名排序等。
Redis 后续版本又支持四种数据类型，它们的应用场景如下：
- BitMap（2.2 版新增）：二值状态统计的场景，比如签到、判断用户登陆状态、连续签到用户总数等；
- HyperLogLog（2.8 版新增）：海量数据基数统计的场景，比如百万级网页 UV 计数等；
- GEO（3.2 版新增）：存储地理位置信息的场景，比如滴滴叫车；
- Stream（5.0 版新增）：消息队列，相比于基于 List 类型实现的消息队列，有这两个特有的特性：自动生成全局唯一消息ID，支持以消费组形式消费数据。
Redis 某个 key 的 value 是 “1”，底层数据是什么
Redis 内部将只含整数的字符串自动编码为整数编码（int），当 value 在 64 位有符号范围内且为纯数字时，以整型节省空间。
为什么 zset 用跳表
- 内存友好：跳表基于链表，通过多级索引加速查询，内存访问模式更符合CPU缓存局部性（指针跳跃更少）。
- 从内存占用上来比较，跳表比平衡树更灵活一些。平衡树每个节点包含 2 个指针（分别指向左右子树），而跳表每个节点包含的指针数目平均为 1/(1-p)，具体取决于参数 p 的大小。如果像 Redis里的实现一样，取 p=1/4，那么平均每个节点包含 1.33 个指针，比平衡树更有优势。
- 在做范围查找的时候，跳表比平衡树操作要简单。在平衡树上，我们找到指定范围的小值之后，还需要以中序遍历的顺序继续寻找其它不超过大值的节点。如果不对平衡树进行一定的改造，这里的中序遍历并不容易实现。而在跳表上进行范围查找就非常简单，只需要在找到小值之后，对第 1 层链表进行若干步的遍历就可以实现。
- 从算法实现难度上来比较，跳表比平衡树要简单得多。平衡树的插入和删除操作可能引发子树的调整，逻辑复杂，而跳表的插入和删除只需要修改相邻节点的指针，操作简单又快速。
ZSet 除了跳表，还有其他底层格式吗
- 跳表 + 哈希表：常规大规模有序集。
- 压缩列表/列表打包（ziplist/listpack）：当成员数或成员长度小于阈值时，用于节省内存，但查询 O(n)。