好的，我们来详细讲解 Redis 的数据结构及其应用场景。Redis 的强大之处不仅仅在于它支持简单的键值对，更在于它提供了丰富的数据结构，每种结构都针对特定类型的应用场景进行了优化。

Redis 主要支持以下五种核心数据结构：String（字符串）、Hash（哈希）、List（列表）、Set（集合）、Sorted Set（有序集合）。此外，还有 Bitmaps、HyperLogLogs、Streams 等更高级的结构。

这是最简单也是最基础的数据类型。一个 Key 对应一个 Value。Value 不仅是字符串，也可以是数字（整数或浮点数），并且可以对数字进行自增/自减操作。

应用场景：

缓存：最经典的场景。将数据库查询结果、热点数据、会话信息（Session）等序列化后存入 String，加快访问速度。
- SET user:1001 "{name: 'Alice', email: 'alice@example.com'}"
计数器：利用 INCR、DECR 命令实现点赞数、浏览数、库存计数等。这些操作是原子性的，非常适合高并发场景。
- INCR article:1001:views
分布式锁：利用 SET key value NX EX seconds 命令（当 key 不存在时设置，并设置过期时间）可以实现简单的分布式锁。
Session 共享：在集群服务中，将用户的登录会话信息集中存储在 Redis 中，实现多台服务器共享 Session。

类似于 Java 中的 Map<String, Object>，是一组键值对的集合。非常适合存储对象。

应用场景：

存储对象：存储用户信息、商品信息等需要多个字段的对象。相比将整个对象序列化成 String，Hash 可以单独获取、修改某个字段，更节省网络带宽和存储空间。
- HSET user:1001 name "Alice" age "30" email "alice@example.com"
- HGET user:1001 name -> “Alice”
购物车：以用户ID为 Key，商品ID为 Field，商品数量为 Value。
- HSET cart:1001 product:5001 3 (用户1001的商品5001数量为3)
- HINCRBY cart:1001 product:5001 1 (增加1件)

一个简单的字符串列表，按插入顺序排序。你可以从列表的头部（左边）或尾部（右边）添加元素。

应用场景：

消息队列：利用 LPUSH + BRPOP 可以实现一个简单的 FIFO（先进先出）队列。生产者从左边推入消息，消费者用阻塞方式从右边取出消息。
最新列表：例如最新文章、最新评论、朋友圈时间线。利用 LPUSH 加入新元素，再用 LRANGE 0 9 获取最新的10条。
- LPUSH news:latest "News ID 10086"
记录用户操作历史：例如用户的最近搜索、最近浏览记录。

Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合，集合内的元素是唯一的，不允许重复。

内部实现：底层是 intset（整数集合，当元素都是整数且数量少时）或 hashtable（哈希表，value 为 null）。
常用命令：SADD, SMEMBERS, SISMEMBER, SINTER (交集), SUNION (并集), SDIFF (差集)

应用场景：

标签（Tag）：给用户、文章等对象打标签。可以很方便地求交集、并集等。
- SADD article:1001:tags "tech" "redis" "database"
- SADD user:1002:tags "tech" "python"
- SINTER article:1001:tags user:1002:tags -> 获取共同标签 “tech”
共同关注/好友：利用 SINTER 可以轻松求出两个用户的共同好友。
抽奖/秒杀：利用 SADD 将所有参与用户ID加入，可以自动保证唯一性，不会重复添加。SMEMBERS 可以列出所有参与者。
黑白名单：将需要过滤的 ID 放入 Set，用 SISMEMBER 快速判断某个 ID 是否在名单内。

与 Set 类似，也是 String 类型元素的集合，且不允许重复。但每个元素都会关联一个 double 类型的分数（score）。Redis 正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。成员是唯一的，但分数可以重复。

内部实现：底层是 ziplist（压缩列表）或 skiplist（跳跃表） + dict（字典）的组合，跳跃表保证范围查询的效率，字典保证按成员查询的效率。
常用命令：ZADD, ZRANGE (按分数正序), ZREVRANGE (按分数倒序), ZRANK, ZREVRANK, ZRANGEBYSCORE

应用场景：

排行榜：这是最经典的应用场景。将分数设为点击量、销量、热度等，自动进行排序。
- ZADD leaderboard 100 "player1" 200 "player2"
- ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES -> 获取排行榜前十名
带权重的队列：分数可以作为优先级，实现优先级队列。
范围查找：例如处理成绩表，快速查找分数在 [90, 100] 之间的学生。
- ZRANGEBYSCORE grades 90 100
延时任务：将任务的执行时间作为 score，用一个进程轮询获取到期的任务（ZRANGEBYSCORE key 0 <当前时间戳>）。

Bitmaps（位图）：本质上是 String，但可以对字符串的位进行操作。适用于大量布尔值的存储，如用户签到记录（每天1bit）、活跃用户统计，极其节省空间。
HyperLogLogs：用于做基数统计（估算一个集合中不重复元素的个数），标准误差仅0.81%。优点是非常节省空间。适用于统计网站的 UV（独立访客）、搜索关键词的不重复数量等，PFADD, PFCOUNT, PFMERGE。
Geospatial（地理空间）：可以存储地理坐标，并计算距离、查找范围内成员等。适用于附近的人、地理位置推荐。
Streams（流）： Redis 5.0 引入，专门为消息队列设计，支持多消费者组、消息持久化、确认机制，功能比 List 更强大，是更专业的消息队列解决方案。

选择时考虑以下几点：

数据形态：是需要一个对象（Hash）、一个列表（List）、一个不重复集合（Set）还是一个带排序的集合（ZSet）？
操作类型：是需要频繁读取部分字段（Hash），还是需要排序（ZSet），或是需要集合运算（Set）？
性能与效率：String 存储序列化对象虽然简单，但修改一个字段就需要整个读写，不如 Hash 高效。在元素较少时，Redis 会使用更紧凑的编码（如 ziplist）来节省内存。