1.6、Redis Geo
以前写过Redis Geo核心原理解析，想看的直接跳转即可。他的核心思想就是将地球近似为球体来看待，然后 GEO利用 GeoHash 将二维的经纬度转换成字符串，来实现位置的划分跟指定距离的查询。
1.7、HyperLogLog
HyperLogLog ：是一种概率数据结构，它使用概率算法来统计集合的近似基数。而它算法的最本源则是伯努利过程 + 分桶 + 调和平均数。具体实现可看 HyperLogLog 讲解。
功能：误差允许范围内做基数统计 (基数就是指一个集合中不同值的个数) 的时候非常有用，每个HyperLogLog的键可以计算接近2^64不同元素的基数，而大小只需要12KB。错误率大概在0.81%。所以如果用做 UV 统计很合适。
HyperLogLog底层 一共分了 2^14 个桶，也就是 16384 个桶。每个(registers)桶中是一个 6 bit 的数组，这里有个骚操作就是一般人可能直接用一个字节当桶浪费2个bit空间，但是Redis底层只用6个然后通过前后拼接实现对内存用到了极致，最终就是 16384*6/8/1024 = 12KB。
1.8、bitmap
BitMap 原本的含义是用一个比特位来映射某个元素的状态。由于一个比特位只能表示 0 和 1 两种状态，所以 BitMap 能映射的状态有限，但是使用比特位的优势是能大量的节省内存空间。
在 Redis 中BitMap 底层是基于字符串类型实现的，可以把 Bitmaps 想象成一个以比特位为单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，数组的下标在 Bitmaps 中叫做偏移量，BitMap 的 offset 值上限 2^32 - 1。
用户签到
key = 年份：用户id offset = （今天是一年中的第几天） % （今年的天数）
统计活跃用户
使用日期作为 key，然后用户 id 为 offset 设置不同offset为0 1 即可。
PS : Redis 它的通讯协议是基于TCP的应用层协议 RESP(REdis Serialization Protocol)。
1.9、Bloom Filter
使用布隆过滤器得到的判断结果：不存在的一定不存在，存在的不一定存在。
布隆过滤器 原理：
当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点(有效降低冲突概率)，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个为0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。
想玩的话可以用Google的guava包玩耍一番。
2、持久化
因为Redis数据在内存，断电既丢，因此持久化到磁盘是必须得有的，Redis提供了RDB跟AOF两种模式。
2.1、RDB
RDB 持久化机制，是对 Redis 中的数据执行周期性的持久化。更适合做冷备。优点：
1、压缩后的二进制文，适用于备份、全量复制，用于灾难恢复加载RDB恢复数据远快于AOF方式，适合大规模的数据恢复。
2、如果业务对数据完整性和一致性要求不高，RDB是很好的选择。数据恢复比AOF快。
缺点：
1、RDB是周期间隔性的快照文件，数据的完整性和一致性不高，因为RDB可能在最后一次备份时宕机了。
2、备份时占用内存，因为Redis 在备份时会独立fork一个子进程，将数据写入到一个临时文件（此时内存中的数据是原来的两倍哦），最后再将临时文件替换之前的备份文件。所以要考虑到大概两倍的数据膨胀性。
注意手动触发及COW：
1、SAVE 直接调用 rdbSave ，阻塞 Redis 主进程，导致无法提供服务。2、BGSAVE 则 fork 出一个子进程，子进程负责调用 rdbSave ，在保存完成后向主进程发送信号告知完成。在BGSAVE 执行期间仍可以继续处理客户端的请求。
3、Copy On Write 机制，备份的是开始那个时刻内存中的数据，只复制被修改内存页数据，不是全部内存数据。
4、Copy On Write 时如果父子进程大量写操作会导致分页错误。
