见证Redis Set的历史变迁（redis过去set）

Redis Set是Redis中最基本的数据结构之一，随着Redis的发展，Redis Set也经历了多次历史变迁。本文将从Redis Set的应用、实现和演变三个方面，见证Redis Set的历史变迁。

一、Redis Set的应用

Redis Set作为一种无序、唯一值的数据结构，具有很多的应用场景。比如：

1. 统计网站访问人数或ip，去重后存储在Redis Set中。

2. 存储全量的进程id或工作线程id，用于监控进程的运行状况。

3. 实现粉丝/关注关系，存储用户的关注列表或粉丝列表。

4. 实现延迟任务队列，把需要延迟执行的任务存储在Redis Set中。

二、Redis Set的实现

对于Redis Set的实现，主要可以分为两种方式：基于哈希表和基于跳跃表。

1. 基于哈希表

在Redis 1.0.0版本中，Redis Set是基于哈希表实现的。基于哈希表实现的Redis Set，其时间复杂度为O(1)，相对来说比较快。但是哈希表本身是一种无序数据结构，Redis Set作为一种有序数据结构，需要在哈希表的基础之上保证元素的有序性，而这是比较困难的。

2. 基于跳跃表

Redis 1.2.0版本引入了基于跳跃表的Redis Set实现方式。跳跃表是一种有序的数据结构，可以实现高效的插入、删除和查找操作。相对于哈希表，跳跃表能够更好地支持有序数据结构，因此Redis Set的效率得到了进一步提升。

三、Redis Set的演变

随着Redis的不断发展，Redis Set也经历了多次演变，不断地完善和优化，为用户提供更加高效的服务。

1. Sorted Set

在Redis 1.2.0版本中，除了基于跳跃表实现的Redis Set之外，还引入了一种新的有序集合数据结构：Sorted Set。相比于普通的Redis Set，Sorted Set可以为每个元素设置一个score，用于排序和查找。它具有和Redis Set一样的去重和无序特性，另外还可以根据score进行排序，因此更加灵活。

2. Introspection

在Redis 4.0版本中，Redis Set引入了introspection特性，可以查看Set占用的空间，元素个数和平均元素大小等信息。这个特性对于进行容量规划和对Set进行优化非常有用，可以及时发现Set的存储瓶颈。

3. Bitmaps

在Redis 5.0版本中，引入了Bitmaps数据结构，可以实现类似于布隆过滤器的功能。Bitmaps可以用于表示一个二进制向量，可以进行高效的位操作，快速判断一个元素是否存在于Set中。

总结

通过以上的介绍，我们可以看到Redis Set在Redis的演变中发生了很多变化。Redis Set从最初的基于哈希表的实现，到后来的基于跳跃表和Sorted Set、Introspection，再到最近的Bitmaps等数据结构的引入，Redis Set不断地在完善和优化，为用户提供高效的服务。在实际的应用中，我们应该结合业务特点，选择合适的数据结构，以提高系统的性能和扩展性。