Redis常见数据结构以及使用场景有哪些？

使用场景：不需要存储数据本身的情况下，判断一个元素是否存在于某个集合中。
案例：使用BloomFilter解决缓存穿透问题。

使用场景：Geo是Redis中用于地理位置相关的功能的数据结构。
案例：实现附近的人或者地点功能，如找到附近的餐厅、酒店、商店等。

使用场景：HyperLogLog主要用于进行大规模数据去重或数据集基数估计。
案例：使用HyperLogLog满足UV统计的需求，同时可以节约存储空间。

使用场景：与集合类似，但元素是有序的，通过分数进行排序，可以用于实现排行榜等功能。
案例：存储游戏玩家的分数排行榜，根据分数高低进行排序。

使用场景：无序集合，可以用于实现交集、并集、差集等操作，常用于去重场景。
案例：存储用户关注的话题标签，利用集合的自动去重特性，避免重复存储。

使用场景：适合存储有序集合，常用于实现队列、栈等结构。
应用场景：例如，使用列表实现消息队列，用于存储待处理的消息。

使用场景：存储对象，每个对象都有多个字段，适合存储结构化数据。
案例：存储用户信息，如 HSET user:1001 id 1001，HSET user:1001 name "John Doe"，HSET user:1001 age 30。

使用场景：存储简单的键值对，如缓存数据、计数器、分布式锁等。
案例：缓存用户信息，如 SET user:1001 "{ 'id': 1001, 'name': 'John Doe', 'age': 30 }"。