Java并发编程的总结和学习算是告一段落了，这段时间思来想去，还是决定把Redis再巩固和学习一下。毕竟Redis不论是在面试还是实际应用中都是极其重要的，在面试中诸如Redis的缓存问题、热key、大key、过期策略、持久化机制等；还有在实际应用中的Redis缓存、分布式锁、Reids实现排行榜、分布式限流功能、Redis做延迟队列、消息队列、发布订阅等。相信大家对这并不陌生，而作者想要做的就是在其基础上，把它们进行总结、整理、扩展并深入。
一、为什么要学Redis？
目前大多数系统都是集群部署，那么在用传统的锁和缓存时就会出现以下问题：
- 缓存失效：在分布式集群中，每个节点之间的数据不是共享的，而本地缓存是本地的，因此，在一个节点上的本地缓存可能会缓存旧数据，而在另一个节点上的数据已经更新。这就会导致数据不一致性问题，从而影响系统的正确性。
- 互斥锁问题：传统的锁（Synchronized、Lock）是基于但服务实现的，多个服务之间无法共享锁的状态，简单来说就是锁失效，那么也会出现数据不一致等问题。
可以通过Redis的分布式缓存和分布式锁来解决上述问题。
还有就是有的功能使用关系型数据库来解决可能很复杂，而用Redis这种非关系型数据库实现就比较简单，比如聊天室功能：
- 如果用关系型数据库，一般都需要使用JOIN来进行多表查询，而在线的聊天室通常是非常频繁的读写操作，JOIN多表查询再加上频繁读写，不仅实现起来比较复杂，性能也很差。
- 如果用Redis，那就可以非常容易实现而且性能也远超关系型数据库。比如用Redis的List或Hash数据结构，将聊天室中的所有消息按照时间戳存储在一个列表中，用户发送的消息可以通过Redis的集合或队列存储，再使用Redis的发布订阅功能就可以实现消息的广播和接收。
二、什么是Redis？
Redis（Remote Dictionary Server），即远程字段服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
Redis的作者------Antirez最初创建Redis是为了扩展实时日志分析工具LLOOGG，早先LLOOGG是基于MySQL的，但很快就遇到了性能瓶颈，Antirez相信使用内存可以解决这个问题，于是便开始了Redis的开发工作（原名为LLOOGG Memory Database），之后便有了这个功能强大、高性能、可扩展、易于使用的存储系统。
ps：这就是大佬思维，我们再遇到问题时第一想法是网上搜，而大佬的思维是自己开发一个，膜拜🤗。
- Redis最重要的功能是做缓存，查询效率远高于Mysql数据库。
- Redis是基于内存存储数据的，读写性能贼高。
- Redis 4.0之前，读的速度是110000次/S，写的速度是81000次/S；Redis6.0引入多线程后性能几乎翻倍，读的速度可达200000次/s，写的速度可达170000次/S。
- Redis不仅仅是Key-Value存储结构，针对Value还有多种数据结构。
- Redis也提供了相应的持久化方案（RDB、AOF）。
- Redis提供了主从复制、哨兵模式和Cluster等方案实现高可用。
- Redis提供了强大的功能，比如事务、发布订阅、Lua脚本等。
优点还有很多，不一一列举了....
Reids是一种非关系型数据库（NoSql），此外，常见的还有以下几种：
- **key-value存储：**将数据以键值对的形式存储，常用于缓存，比如Reids、MemCache等。
- **文档型存储：**以类似于JSON或XML格式的文档形式存储，适用于存储和查询复杂的、半结构化的数据，比如Elasticsearch、MongDB等。
- **面向列存储：**将数据按列存储，而不是按行，适用于大规模数据处理和分析，比如HBase、Apache Cassandra等。
- **图形化存储：**以图的形式存储数据，适用于需要处理复杂关系和图算法的常见，比如Neo4j、OrientDB等。
三、Redis为什么要自己定义SDS？
从这开始就正式介绍Redis了。我们知道Redis是C语言实现的，但他并没有直接使用C语言中的字符数组的方式来实现字符串，而是自己构建了一种名为简单动态字符串（simple dynamic string，SDS），并将SDS用作Redis的默认字符串表示，这是为什么呢？
我们先回顾下C语言中字符串的实现。C语言使用长度N+1的字符串数组来表示长度未N的字符串，并且字符串数组的最后一个元素总是为空字符'\0'。
那么这就会产生两个问题：
- 首先它就不能保存任意内容了，至少'\0'就不能保存了，因为遇到它时就直接截断了。
- 其次就是C语言中用'\0'来表示字符串结束的方式，所以计算长度、字符串追加等操作，都需要从头遍历，直到遇到'\0'才会返回长度或追加，那么它的性能就不是很高了。
因此，Redis自己定义了一个SDS来解决以上两个问题：
- 在用字符串数据表示字符串的同时，在这个字符串中增加一个表示分配给该字符串数组的总长度 的alloc字段和一个表示字符串现有长度 的len字段，这样在获取长度的时候就不依赖于'\0'了，直接返回len就行了。
- 在字符串做追加操作时，只需要判断新追加的部分的len 加上已有的len 是否大于alloc，如果超过就重新申请新空间，反之直接追加就行了。
ps：此外，SDS还被用作缓冲区（buffer）：AOF模块中的AOF缓冲区，客户端状态中的输入缓冲区。
四、Redis的数据类型与数据结构
我们常见的数据类型比如string、hash、list、set、zset等类型其实在Redis中是一个个对象，是由简单动态字符串（SDS）、哈希表、整数集合、压缩列表、跳跃表等数据结构实现的。
Reids中的每个对象都由一个redisObject结构表示，该结构中和保存数据有关的有三个属性：
- type：记录对象的类型，比如字符串对象（string）、列表对象（list）等，可用type key命令查看value的存储类型。
- encoding：记录对象使用的编码，比如int、embstr等（下面会提到）。
- ptr：ptr指针指向对象底层实现数据结构，这些结构则是由encoding决定的。
对应关系如下（不是很全但够用）：
上图为Redis常用的5种基本类型及Reids 5.0版本的stream类型和Redis的9种编码方式和7种底层数据结构对应的关系。下面我们详细的介绍下。
五、九种数据类型
5.1 String类型
5.1.1 简介
String类型是Redis最基本的数据类型，它可以存储任意类型的数据，比如数字、文本或者是序列化后的对象，最大可存储512MB的数据。
底层实现是SDS，由长度、空闲空间和字节数组三部分组成，并且有3种编码方式：
- int编码：用于存储整型数据，是以Long类型存储，未使用SDS类型。
- embstr编码：当存储的字符串长度小于等于32字节，用embstr编码。
- raw编码：当存储的字符串长度大于32字节，用raw编码。
5.1.2 应用场景
应用场景还是非常广泛的，比如：
- 缓存：提高性能，降低数据库压力。
- 计数器：利用incr和decr命令实现原子性加减操作。
- 分布式锁：利用setnx命令。
- 限流：利用计数器的功能来实现限流。
5.1.3 常用命令
- SET key value：设置指定 key 的值为指定的 value。
- GET key：获取指定 key 的值。
- INCR key：将指定 key 的值加 1，并返回加 1 后的值。
- DECR key：将指定 key 的值减 1，并返回减 1 后的值。
- APPEND key value：将指定 key 的值追加指定的 value。
- STRLEN key：返回指定 key 的值长度。
- SETEX key seconds value：设置指定 key 的值，并指定过期时间，单位为秒。
5.2 hash类型
5.2.1 简介
hash是一个键值对集合，可以存储多个字段和值，简单的说它的value就是一个Map集合，一个hash最多可以存储2^32-1个字段。
底层实现其实有三种：
ziplist：压缩列表，当ziplist元素超过512个 或单个元素超过64字节（可在redis的配置文件中设置），会转为hashtable。
listpack：紧凑列表，在Redis7.0之后，listpack取代ziplist，同样，到达上述阈值会转化为hashtable。
hashtable：哈希表，类似map。
下面我们来看下它们编码转换的情况：
5.2.2 应用场景
存储对象或实体属性：比如用户信息、商品信息。
存储配置信息：比如连接字符串、端口号、默认配置等。
5.2.3 常用命令
- HSET：设置 hash 中的字段和值。用法：HSET key field value
- HGET：获取指定 hash 字段的值。用法：HGET key field
- HMSET：同时设置 hash 中多个字段和值。用法：HMSET key field1 value1 [field2 value2 ...]
- HMGET：获取指定 hash 中多个字段的值。用法：HMGET key field1 [field2 ...]
- HGETALL：获取 hash 中所有字段和值。用法：HGETALL key
- HDEL：删除 hash 中的一个或多个字段。用法：HDEL key field1 [field2 ...]
- HEXISTS：检查指定的字段在 hash 中是否存在。用法：HEXISTS key field
- HINCRBY：将 hash 中指定字段的值增加指定增量。用法：HINCRBY key field increment
- HINCRBYFLOAT：将 hash 中指定字段的浮点数值增加指定增量。用法：HINCRBYFLOAT key field increment
- HKEYS：获取 hash 中所有的字段。用法：HKEYS key
- HVALS：获取 hash 中所有的值。用法：HVALS key
- HLEN：获取 hash 中的字段数量。用法：HLEN key
- HSCAN：迭代遍历 hash 中的字段和值。用法：HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
5.3 List类型
5.3.1 简介
List是一个存取有序的字符串列表，按照插入顺序排序，有下标，并且支持两端插入或删除元素。 一个list的键最多可以存储2^32-1个元素。
底层实现是linkedlist和zipList：
- ziplist：当ziplist的结点超过512个 或节点内存大于64字节时会转为linkedlist，当然，这个在Redis配置文件中也可以修改。
- linkedlist：双端链表。
下面介绍一下，不同版本的Redis其list的实现：
- **Reids3.2之前：**list使用linkedlist和ziplist。
- **Reids3.2至Redis7.0：**list使用的是quicklist，linkedlist和ziplist的结合。
- **Reids7.0之后：**list使用的也是quicklist，不过将ziplist转为listpack，其实就是listpack和linkedlist结合。
5.3.2 应用场景
- 消息队列：将消息以先后顺序添加到list中，然后可以用lpop命令从列表的左侧弹出消息并处理。
- 实时排行榜：将用户的得分或其它评价指标作为list的值，在该指标上进行排序。通过lpush、rpush和ltrim命令可以动态地更新排行榜。
- 发布/订阅：发布者使用rpush命令将消息推送到列表中，订阅者用blpop或brpop命令在列表上进行阻塞弹出接收消息。
- 历史记录：将聊天记录、日志信息等存储为list的值，使用lpush和lrange命令可以存储和查询最近的几条消息。
5.3.3 常用命令
- LPUSH：从列表的左侧添加一个或多个元素。用法：LPUSH key value1 [value2 ...]
- RPUSH：从列表的右侧添加一个或多个元素。用法：RPUSH key value1 [value2 ...]
- LPOP：从列表的左侧弹出第一个元素。用法：LPOP key
- RPOP：从列表的右侧弹出最后一个元素。用法：RPOP key
- LRANGE：获取列表中指定范围的元素。用法：LRANGE key start stop
- LINDEX：获取列表中指定索引位置的元素。用法：LINDEX key index
- LLEN：获取列表的长度（即元素数量）。用法：LLEN key
- LTRIM：修剪列表，只保留指定范围内的元素，其余元素删除。用法：LTRIM key start stop
- LINSERT：在列表中指定元素的前面或后面插入一个新元素。用法：LINSERT key BEFORE|AFTER pivot value
- LREM：从列表中删除指定数量的匹配元素。用法：LREM key count value
5.4 set类型
5.4.1 简介
set是一个无序的字符串集合，不允许重复，没有下标 ，一个set类型的键最多可以存储2^32-1个元素。
底层实现为intset和hashtable：
intset：当使用intset进行存储时，redis会自动的进行递增排序，因此，只存整型的话，其是一个有顺序的结构，但是并非只存整型数据就一直用intset，当整型的元素个数超过512个元素时 ，会转为hashtable。当存的是非整形时，也会转为hashtable进行存储。
hashtable：与hash类型的哈希表相同，将元素存储在一个数组中，并通过哈希函数计算元素在数组中的索引。
5.4.2 应用场景
- 去重：利用sadd和scard命令实现元素的去重并计数。
- 粉丝和关注系统：使用两个set分别存储用户的关注者和粉丝，使用sadd命令和srem命令来添加和移除关注，使用sinter和sunion命令可以计算共同关注和推荐关注。
- 抽奖：将用户存储在set中，使用sadd和srem命令增加和删除参与资格，通过srandmember命令从set中随机选择一个或多个参与者。
5.4.3 常用命令
- SADD：向 set 中添加一个或多个元素。用法：SADD key member1 [member2 ...]
- SREM：从 set 中删除一个或多个元素。用法：SREM key member1 [member2 ...]
- SMEMBERS：获取 set 中的所有元素。用法：SMEMBERS key
- SISMEMBER：检查元素是否在 set 中。用法：SISMEMBER key member
- SUNION：获取多个 set 的并集。用法：SUNION key1 [key2 ...]
- SINTER：获取多个 set 的交集。用法：SINTER key1 [key2 ...]
- SDIFF：获取两个 set 的差集（第一个 set 中有，第二个 set 中没有的元素）。用法：SDIFF key1 key2
- SCARD：获取 set 的元素数量（即集合的基数）。用法：SCARD key
- SPOP：从 set 中随机弹出一个元素。用法：SPOP key
- SRANDMEMBER：从 set 中随机获取一个或多个元素。用法：SRANDMEMBER key [count]
5.5 zset类型
5.5.1 简介
zset数据类型存取有序、不允许重复、有下标，并且给每个元素赋予了一个排序权重值（score）。Redis通过权重值来给集合中的元素进行从小到大排序，权重值可以重复。一个zset类型的键最多可以存储2^32-1个元素。
其底层存储结构也用了两种，ziplist和skiplist，也有切换关系：
- ziplist：ziplist存储元素超过128个 或内存超过64字节，会转为skiplist。redis7.0之前是ziplist，之后为listpack。
- skiplist：跳跃表（之后详解）。
ps：这让我想起了之前面试官问zset类型底层是什么，当时大言不惭的说跳跃表的场景😅（当时对此深信不疑）。
5.5.2 应用场景
- 排行榜：将用户的得分、浏览量、商品销量等排序信息存储在有序集合中，使用zadd命令添加元素，使用zrange或zrevrange命令获取排行榜的前几名或全部成员，使用zrank或zrevrank命令获取指定成员在排行榜中的排名。
- 延迟队列：将任务及其执行时间存储在 zset 中，使用任务执行时间作为元素的分值，可以使用 zadd 命令添加任务和执行时间，使用 zrange 和 zrem 命令按执行时间获取任务。
- 区间查询：通过 zrangebyscore 或者 zrevrangebyscore 命令根据分值范围获取元素。
5.5.3 常用命令
- ZADD：向 zset 中添加一个或多个元素，以及它们的分值。用法：ZADD key score1 member1 [score2 member2 ...]
- ZREM：从 zset 中删除一个或多个元素。用法：ZREM key member1 [member2 ...]
- ZSCORE：获取指定元素的分值。用法：ZSCORE key member
- ZRANK：获取指定元素在 zset 中的排名（按升序）。用法：ZRANK key member
- ZREVRANK：获取指定元素在 zset 中的倒序排名（按降序）。用法：ZREVRANK key member
- ZRANGE：按升序获取 zset 中的一定范围元素。用法：ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
- ZREVRANGE：按降序获取 zset 中的一定范围元素。用法：ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]
- ZCOUNT：统计 zset 中指定分值范围内的元素数量。用法：ZCOUNT key min max
- ZINCRBY：增减指定元素的分值。用法：ZINCRBY key increment member
- ZCARD：获取 zset 中元素的数量（即集合的基数）。用法：ZCARD key
5.6 stream类型
5.6.1 简介
stream是Redis5.0新加的一个数据类型，通常被视为一个日志或消息队列，它是一个由多个键值对组成的可持久化、有序、可重复 的数据流。一个stream类型的键最多可以存储2^64-1个键值对。
底层实现是rax tree（基数树）和listpack，rax是一种压缩的前缀树结构，消息ID是作为rax中的key，消息具体数据是使用listpack保存，并作为value和消息ID一起保存到rax tree中。
5.6.2 应用场景
- 消息队列：生产者可以使用XADD命令将消息添加到stream中，消费者可以使用XREAD或XREADGROUP命令消费消息。
- 实时日志：每个日志视为一个消息，可以根据时间戳、唯一的消息ID、消息内容等属性进行查询和筛选。通过XADD命令添加日志，XREAD或XREADGROUP命令获取日志。
- 事件流处理：例如用户活动流、系统监控事件等。事件流中的每个事件被视为一个消息，可以根据事件类型、时间戳、事件属性等条件进行查询和分析。
5.6.3 常用命令
- XADD：向 Stream 中添加一条消息。用法：XADD key [MAXLEN [~|~count] [LIMIT count]] * field1 value1 [field2 value2 ...] 示例：XADD mystream * name Alice age 25
- XLEN：获取 Stream 中的消息数量。用法：XLEN key 示例：XLEN mystream
- XRANGE：按照 ID 范围获取 Stream 中的消息列表。用法：XRANGE key start end [COUNT count] 示例：XRANGE mystream 0-0 10
- XREAD：读取 Stream 中的消息。用法：XREAD [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] id [id ...] 示例：XREAD COUNT 10 STREAMS mystream 0
- XDEL：删除 Stream 中的消息。用法：XDEL key id [id ...] 示例：XDEL mystream 1578854095166-0 1578854095166-1
- XGROUP CREATE：创建消费者组。用法：XGROUP CREATE key groupname id_or_$ [MKSTREAM] 示例：XGROUP CREATE mystream mygroup $
- XGROUP SETID：设置消费者组的消费位置。用法：XGROUP SETID key groupname id_or_$ 示例：XGROUP SETID mystream mygroup 0-0
- XREADGROUP：消费者组读取 Stream 中的消息。用法：XREADGROUP GROUP groupname consumerkey [COUNT count] [BLOCK milliseconds] STREAMS key [key ...] id [id ...] 示例：XREADGROUP GROUP mygroup consumer1 COUNT 10 STREAMS mystream >
- XACK：消费者确认已消费的消息。用法：XACK key groupname id [id ...] 示例：XACK mystream mygroup 1578854095166-0 1578854095166-1
- XCLAIM：消费者从待处理列表中获取消息。用法：XCLAIM key groupname consumer min-idle-time ID [ID ...] [IDLE ms] [TIME ms-unix-time] [RETRYCOUNT count] [FORCE] 示例：XCLAIM mystream mygroup consumer1 60000 1578854095166-0
5.7 Hyperloglog类型
5.7.1 简介
Hyperloglog是一种概率数据结构，算法的最本源则是伯努利过程 。用在恒定的内存大小下估计集合的计数（不同元素的个数），以及对多个集合进行并、交运算等。优点是可以使用极少的内存空间，同时可以保证较高的准确性。每个Hyperloglog键秩序要花费12KB内存，便可计算接近2^64个不同元素的基数。
底层实现是HLL_DENSE(稠密矩阵)和HLL_SPARSE（稀疏矩阵）：
稀疏矩阵：计数较少时使用。
稠密矩阵：计数增多，超过阈值后，会转为稠密矩阵。
5.7.2 应用场景
- 计算网站的UV（unique visitor）数量：通过记录用户请求的 IP 地址（或浏览器 cookie 等标识符），使用 HyperLogLog 可以快速估计出网站的独立访客数。
- 统计在线用户数量：通过记录用户登录名、客户端ID等信息，使用 HyperLogLog 可以快速估计在一段时间内在线用户的数量。
- 统计数据库中某字段的不同取值数量：通过记录字段值，使用 HyperLogLog 可以估算不同取值的数量，例如估算某个表中年龄、地区等字段的不同取值数量。
5.7.3 常用命令
- PFADD：向 HyperLogLog 中添加一个或多个元素。用法：PFADD key element [element ...] 示例：PFADD myloglog user1 user2 user3
- PFCOUNT：获取 HyperLogLog 的基数估计值。用法：PFCOUNT key [key ...] 示例：PFCOUNT myloglog
- PFMERGE：将多个 HyperLogLog 合并为一个。用法：PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...] 示例：PFMERGE mergedloglog myloglog1 myloglog2
- PEXPIRE：设置 HyperLogLog 的过期时间。用法：PEXPIRE key milliseconds 示例：PEXPIRE myloglog 60000
- PTTL：获取 HyperLogLog 的剩余过期时间。用法：PTTL key 示例：PTTL myloglog
- PERSIST：移除 HyperLogLog 的过期时间。用法：PERSIST key 示例：PERSIST myloglog
5.8 GEO类型
5.8.1 简介
GEO（地理位置）是一个键值对集合，其中每个元素都包含一个经度和纬度，可以用于存储地理位置信息并支持基于位置的搜索。
它是基于zset数据类型实现的，利用geohash算法将经纬度编码为二进制字符串，并作为zset的score值。在使用GEORADIUS和GEORADIUSBYMEMBER命令搜索元素时，Redis会构建一个跳跃表，以实现高效的搜索。
5.8.2 应用场景
- 附近的人/商家搜索：通过将用户/商家的地理位置坐标存储在 Redis 的 GEO 数据结构中，可以根据用户当前的地理位置快速查询附近的人或商家，实现定位服务和位置搜索功能。
- 地点推荐：通过存储地点的坐标和属性，可以根据用户当前的地理位置快速推荐附近的景点、餐厅、酒店等地点，并按距离排序。
- 打车/配送系统：可以使用 GEO 数据类型来存储司机的位置和乘客的位置，以便快速匹配附近的司机和乘客，并计算两者之间的距离。
- 热点地理位置统计：通过记录用户地理位置的访问次数，可以统计热门地点，用于展示热门景点、餐厅等信息。
5.8.3 常用命令
- PFADD：向 HyperLogLog 中添加元素。用法：PFADD key element [element ...] 示例：PFADD myloglog a b c
- PFCOUNT：获取 HyperLogLog 的近似基数（唯一元素数量）。用法：PFCOUNT key [key ...] 示例：PFCOUNT myloglog
- PFMERGE：将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog。用法：PFMERGE destkey sourcekey [sourcekey ...] 示例：PFMERGE merged myloglog1 myloglog2 myloglog3
- PEXPIRE：设置 HyperLogLog 的过期时间。用法：PEXPIRE key milliseconds 示例：PEXPIRE myloglog 60000
- PTTL：获取 HyperLogLog 的剩余过期时间。用法：PTTL key 示例：PTTL myloglog
- PERSIST：移除 HyperLogLog 的过期时间。用法：PERSIST key 示例：PERSIST myloglog
5.9 bitmap类型
5.9.1简介
bitmap是一种紧凑的数据结构，可以用于表示一个只有0和1的数组。位图可以用于高效地存储大规模的布尔值，以及进行位运算、位图图形化等操作。一个bitmap最多可以存储2^32-1个二进制位。
底层使用了一种"压缩位图"的数据结构。通过使用两个数组来存储位图数据：一个存储实际位的值，另一个存储每个字节中1的个数。这种方式可大大压缩位图数据的大小。
5.9.2 应用场景
- 统计在线用户：与统计用户活跃类似，可以使用 Bitmap 来实现对在线用户的统计。比如将一个 key 对应的字符串的每个比特位表示一个用户，当某个用户在线时，将对应的比特位置为 1。此时使用 BITCOUNT 命令来计算在线的用户数。
- Bloom Filter：利用 SETBIT 和 GETBIT命令实现快速判断一个元素是否存在于一个集合中。
- 统计用户访问情况：可以利用 Bitmap 记录用户的访问情况，如记录用户是否已浏览一篇文章。可以使用 SETBIT 命令为特定文章的每个用户设置一个比特位，并在用户浏览过该文章时，将其对应的比特位设置为 1。这些比特位的数据将存储在同一个键值下，以记住哪个用户看过哪些文章。
- 实现位图索引：利用 bitop 和 bitpos 命令实现对多个条件进行位运算和定位
5.9.3 常用命令
- SETBIT：设置位图在指定偏移量的值。用法：SETBIT key offset value 示例：SETBIT mybitmap 0 1
- GETBIT：获取位图在指定偏移量的值。用法：GETBIT key offset 示例：GETBIT mybitmap 0
- BITCOUNT：计算位图中值为1的位的数量。用法：BITCOUNT key [start end] 示例：BITCOUNT mybitmap 0 10
- BITOP：对多个位图执行位运算操作，并将结果保存在指定位图中。用法：BITOP operation destkey key [key ...] 示例：BITOP AND result mybitmap1 mybitmap2 mybitmap3
- BITPOS：查找位图中指定bit（0或1）第一次出现的偏移量。用法：BITPOS key bit [start] [end] 示例：BITPOS mybitmap 0 100
- BITFIELD：使用位域操作位图。用法：BITFIELD key [GET type offset] [SET type offset value] 示例：BITFIELD mybitmap GET u4 0
End：希望对大家有所帮助，如果有纰漏或者更好的想法，请您一定不要吝啬你的赐教🙋。