基本数据结构
String：普通的set和get，做简单的KV缓存、计数器和共享用户session。
Hash：类似Map，一般存储结构化的数据（简单的对象），Hash的应用场景比较单一（现在的对象内部也嵌套一堆对象不适合Hash）。
List：有序列表（插入时的顺序）
消息队列：生产者通过Lpush，多个消费者使用BRpop阻塞的“抢”列表尾部的数据。
文章列表数据分页展示：通过lrange命令，读取某个闭区间内的元素，比如微博向下滑动刷新出页面。
Set：无序集合，自动去重，使用set进行交集，并集，差集的操作。比如两个人的共同好友。
StoredSet：带排序的Set
Bit-Map 实现的BloomFilter：布隆过滤器，可以用来判断数据库中是否存在这个信息。
持久化
RDB:镜像全量持久化，持久化耗费较长时间，恢复数据速度快，不够实时
AOF:增量持久化，每一秒或者每一次操作就在AOF文件末尾追加上操作代码，恢复数据时间慢。
如果中途断电会怎么样
取决于AOF日志sync属性的配置，如果不追求性能，每条写指令时都sync一下磁盘，就不会丢失数据。一般都使用定时sync，比如1s1次，这个时候最多就会丢失1s数据
RDB原理
fork和cow，fork是指redis通过创建子进程进行RDB操作，cow是指copy on write，子进程创建后，父子进程共享数据段，父进程继续提供读写服务，写脏的页面数据会逐渐和子进程离开来。
Pipeline有什么好处，为什么用
可以将多次IO往返的时间缩减为一次，前提是pipeline执行的指令之间没有因果关系，使用redis-banchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。
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