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set 类型
- 新的存储需求：存储大量的数据，在查询方面提供更高的效率
- 需要的存储结构：能够保存大量的数据，高效的内部存储机制，便于查询
- set类型：与hash存储结构完全相同，仅存储键，不存储值（nil），并且值是不允许重复的
- 转换后
set 类型数据的基本操作
示例
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set 类型数据的扩展操作
业务场景1
- 每位用户首次使用今日头条时会设置3项爱好的内容，但是后期为了增加用户的活跃度、兴趣点，必须让用户对其他信息类别逐渐产生兴趣，增加客户留存度，如何实现？
业务分析
- 系统分析出各个分类的最新或最热点信息条目并组织成set集合
- 随机挑选其中部分信息
- 配合用户关注信息分类中的热点信息组织成展示的全信息集合
解决方案
- redis 应用于随机推荐类信息检索，例如热点歌单推荐，热点新闻推荐，热卖旅游线路，应用APP推荐，大V推荐等
示例
业务场景2
- 脉脉为了促进用户间的交流，保障业务成单率的提升，需要让每位用户拥有大量的好友，事实上职场新人不具有更多的职场好友，如何快速为用户积累更多的好友？
- 新浪微博为了增加用户热度，提高用户留存性，需要微博用户在关注更多的人，以此获得更多的信息或热门话题，如何提高用户关注他人的总量？
解决方案
- sinter key1 [key2]
- sunion key1 [key2]
- sdiff key1 [key2]
- sinterstore destination key1 [key2]
- sunionstore destination key1 [key2]
- sdiffstore destination key1 [key2]
smove source destination member 示例
- redis 应用于同类信息的关联搜索，二度关联搜索，深度关联搜索
- 显示共同关注（一度）
- 显示共同好友（一度）
- 由用户A出发，获取到好友用户B的好友信息列表（一度）
- 由用户A出发，获取到好友用户B的购物清单列表（二度）
- 由用户A出发，获取到好友用户B的游戏充值列表（二度）
set 类型数据操作的注意事项
- set 类型不允许数据重复，如果添加的数据在 set 中已经存在，将只保留一份
- set 虽然与hash的存储结构相同，但是无法启用hash中存储值的空间
示例
set 类型应用场景
业务场景1
- 集团公司共具有12000名员工，内部OA系统中具有700多个角色，3000多个业务操作，23000多种数据，每位员工具有一个或多个角色，如何快速进行业务操作的权限校验？
示例
业务场景2
- 公司对旗下新的网站做推广，统计网站的PV（访问量）,UV（独立访客）,IP（独立IP）。
- PV：网站被访问次数，可通过刷新页面提高访问量
- UV：网站被不同用户访问的次数，可通过cookie统计访问量，相同用户切换IP地址，UV不变
- IP：网站被不同IP地址访问的总次数，可通过IP地址统计访问量，相同IP不同用户访问，IP不变
解决方案
- 利用set集合的数据去重特征，记录各种访问数据
- 建立string类型数据，利用incr统计日访问量（PV）
- 建立set模型，记录不同cookie数量（UV）
- 建立set模型，记录不同IP数量（IP）
示例
- redis 应用于同类型数据的快速去重
业务场景3
- 黑名单
- 资讯类信息类网站追求高访问量，但是由于其信息的价值，往往容易被不法分子利用，通过爬虫技术，快速获取信息，个别特种行业网站信息通过爬虫获取分析后，可以转换成商业机密进行出售。例如第三方火车票、机票、酒店刷票代购软件，电商刷评论、刷好评。在基于技术层面区分出爬虫用户后，需要将此类用户进行有效的屏蔽，这就是黑名单的典型应用。
- 白名单
- 对于安全性更高的应用访问，仅仅靠黑名单是不能解决安全问题的，此时需要设定可访问的用户群体，依赖白名单做更为苛刻的访问验证。
解决方案
- redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制
- 基于经营战略设定问题用户发现、鉴别规则
- 周期性更新满足规则的用户黑名单，加入set集合
- 用户行为信息达到后与黑名单进行比对，确认行为去向
- 黑名单过滤IP地址：应用于开放游客访问权限的信息源
- 黑名单过滤设备信息：应用于限定访问设备的信息源
- 黑名单过滤用户：应用于基于访问权限的信息源
- 【注】：参考黑马Redis教程：https://www.bilibili.com/video/BV1AE411j7Wq?t=5