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码老湿，对于最新列表的场景，List 和 Sorted Set 都能实现，为啥还用 List 呢？直接使用 Sorted Set 不是更好，它还能设置 score 权重排序更加灵活。
原因是 Sorted Set 类型占用的内存容量是 List 类型的数倍之多，对于列表数量不多的情况，可以用 Sorted Set 类型来实现。
比如要一周音乐榜单，我们需要实时更新播放量，并且需要分页展示。
除此以外，排序是根据播放量来决定的，这个时候 List 就无法满足了。
我们可以将音乐 ID 保存到 Sorted Set 集合中，score 设置成每首歌的播放量，该音乐每播放一次则设置 score = score +1。
ZADD
比如我们将《青花瓷》和《花田错》播放量添加到 musicTop 集合中：
ZADD musicTop 100000000 青花瓷 8999999 花田错
ZINCRBY
《青花瓷》每播放一次就通过 ZINCRBY指令将 score + 1。
> ZINCRBY musicTop 1 青花瓷 100000001
ZRANGEBYSCORE
最后我们需要获取 musicTop 前十播放量音乐榜单，目前最大播放量是 N ，可通过如下指令获取：
ZRANGEBYSCORE musicTop N-9 N WITHSCORES
65哥：可是这个 N 我们怎么获取呀？
ZREVRANGE
可通过 ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]指令。
其中元素的排序按 score 值递减(从大到小)来排列。4
具有相同 score 值的成员按字典序的逆序(reverse lexicographical order)排列。
> ZREVRANGE musicTop 0 0 WITHSCORES 1) "青花瓷" 2) 100000000
小结
即使集合中的元素频繁更新，Sorted Set 也能通过 ZRANGEBYSCORE 命令准确地获取到按序排列的数据。
在面对需要展示最新列表、排行榜等场景时，如果数据更新频繁或者需要分页显示，建议优先考虑使用 Sorted Set。
聚合统计
指的就是统计多个集合元素的聚合结果，比如说：
- 统计多个元素的共有数据（交集）；
- 统计两个集合其中的一个独有元素（差集统计）；
- 统计多个集合的所有元素（并集统计）。
码老湿，什么样的场景会用到交集、差集、并集呢？
Redis 的 Set 类型支持集合内的增删改查，底层使用了 Hash 数据结构，无论是 add、remove 都是 O(1) 时间复杂度。
并且支持多个集合间的交集、并集、差集操作，利用这些集合操作，解决上边提到的统计问题。
交集-共同好友
比如 QQ 中的共同好友正是聚合统计中的交集。我们将账号作为 Key，该账号的好友作为 Set 集合的 value。
模拟两个用户的好友集合：
SADD user:码哥字节 R大 Linux大神 PHP之父 SADD user:大佬 Linux大神 Python大神 C++菜鸡
统计两个用户的共同好友只需要两个 Set 集合的交集，如下命令：
SINTERSTORE user:共同好友 user:码哥字节 user:大佬
命令的执行后，「user:码哥字节」、「user:大佬」两个集合的交集数据存储到 user:共同好友这个集合中。
差集-每日新增好友数
比如，统计某个 App 每日新增注册用户量，只需要对近两天的总注册用户量集合取差集即可。
比如，2021-06-01 的总注册用户量存放在 key = user:20210601 set 集合中，2021-06-02 的总用户量存放在 key = user:20210602 的集合中。
如下指令，执行差集计算并将结果存放到 user:new 集合中。
SDIFFSTORE user:new user:20210602 user:20210601
执行完毕，此时的 user:new 集合将是 2021/06/02 日新增用户量。
除此之外，QQ 上有个可能认识的人功能，也可以使用差集实现，就是把你朋友的好友集合减去你们共同的好友即是可能认识的人。
并集-总共新增好友
还是差集的例子，统计 2021/06/01 和 2021/06/02 两天总共新增的用户量，只需要对两个集合执行并集。
SUNIONSTORE userid:new user:20210602 user:20210601
此时新的集合 userid:new 则是两日新增的好友。
小结
Set 的差集、并集和交集的计算复杂度较高，在数据量较大的情况下，如果直接执行这些计算，会导致 Redis 实例阻塞。
所以，可以专门部署一个集群用于统计，让它专门负责聚合计算，或者是把数据读取到客户端，在客户端来完成聚合统计，这样就可以规避由于阻塞导致其他服务无法响应。
