本文记录 Redis 各种类型与底层数据结构之间的关系。

\[\Huge LaTex \quad Syntax\]

HyperLogLog 算法是”大数据的基石”之一，可以做基数概要估算，即统计不重复的元素大概个数。适合统计数量巨大但无需知道具体元素的场景，存储 2^64 个不同元素的统计值，只需要 12KB 内存，标准差 0.81%。本文记录 HyperLogLog 的算法演化思路及 Redis 实现的数据结构。

GeoHash(Geography Hash) 提供了一套存储、查询坐标元素的 API。可以高效的查询一定范围坐标内的元素。

之前总结过 Redis 的 8 种数据类型(String/List/Hash/Set/ZSet/Stream/Geo/HyperLogLog)，而同一种数据类型可能根据数据特性、元素数据量的不同，底层的数据结构也会变化。这里记录一下 Redis 底层的数据结构。

实际工作中经常遇到 Lock 后需要 Unlock 的情况，这里总结一下优化过程。

数据的类型判定严格程度：Representable(可表示，常量) < Assignable(可赋值) < Comparable(可等于比较) < Comparable(可顺序比较)

记录一些考点综合的面试题。

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Do not communicate by sharing memory; instead, share memory by communicating. 并发编程的问题点总是和共享变量的方式有着重要而微妙的关系，Go+Pipeline 模式可以很好的处理并发设计。 本文参考下面文章，总结 Go 中的一些 goroutine 和 channel 的使用模式。