這個月終於有了一些時間，看了幾本書。歸。繼續更新。這次還是先分享幾個redis之前沒寫的新特性。
2.8版本引入，可用於巨量去重統計，比如統計uv。有點是需要空間很小，只有12kb；缺點是平均會有0.81%的誤差。不過當統計量級特別大的時候，hyperloglog的價效比還是很高的。
主要有三個指令：
pfadd：增加成員
pfcount：統計成員數
pfmerge：將多個pf計數值累加一起
4.0版本引入，可以在快速巨量資料裡去判斷某一成員是否存在。優點是相比其他實現方式節省空間，缺點是有一定的誤判概率。
bf.add key sub-key：增加成員
bf.madd key sub-key1 sub-key2：批量增加成員
bf.exists key sub-key：判斷成員是否存在
可以通過bf.reverse指令來自定義布隆過濾器引數：
key：名稱
error_rate：容錯率，預設0.01。這個值越低需要的空間越大
initial_size：預計放入的元素數量，預設100。當實際數量大於這個值後，誤判率會上公升
布隆過濾器的實現原理大概是這樣的：
向過濾器增加key的時候，會有多個hash演算法對該key計算，基於計算結果按陣列長度取模將對應陣列位置置為1。當判斷乙個key是否存在時，則同樣用多個hash演算法對該key計算，然後判斷計算結果對應陣列位置是否都為1，若是則認為該key存在。
這裡有個問題，有可能其他key計算的結果落在了同樣的陣列位置上，導致本不存在的key誤判為存在。這就是布隆過濾器誤差原因所在。也就是說，當布隆過濾器返回這個key存在時，那麼這個key可能不存在；但是如果返回這個key不存在，那麼這個key一定不存在。
在3.2版本引入。可用於實現類似附近的人的功能。
geoadd key longitude latitude subkey：增加
geoadd key longitude-1 latitude-1 subkey-1 longitude-2 latitude-2 subkey-2：批量增加
geodist key subkey1 subkey2 km：計算距離
geopos key subkey：獲取元素位置
geohash key subkey：獲取元素hash值
georadiusbymember key subkey km count ：獲取元素length千公尺內最近的num個元素，注意元素本身也返回，如果加上withcoord返回元素經緯度，withdist返回距離，withhash返回hash值
georadius key longitude latitude km count ：獲取座標length千公尺內最近的num個元素，同樣可使用上面三個引數
使用的是業界比較通用的geohash演算法。就是將二維的經緯度對映到一維的整數，這樣大家都相當於在一條線上，只要比較點之間的距離即可。redis是使用zset儲存元素，key為元素的健值，value是乙個52位的整數。
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