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edis中链表的特性：
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每一个节点都有指向前一个节点和后一个节点的指针。
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头节点和尾节点的prev和next指针指向为null，所以链表是无环的。
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链表有自己长度的信息，获取长度的时间复杂度为O(1)。
Redis中List的实现比较简单，下面我们就来看看它的应用场景。
应用场景
Redis中的列表可以实现「阻塞队列」，结合lpush和brpop命令就可以实现。生产者使用lupsh从列表的左侧插入元素，消费者使用brpop命令从队列的右侧获取元素进行消费。
（1）首先配置redis的配置，为了方便我就直接放在application.yml配置文件中，实际中可以把redis的配置文件放在一个redis.properties文件单独放置，具体配置如下：
List类型
Redis中的列表在3.2之前的版本是使用ziplist和linkedlist进行实现的。在3.2之后的版本就是引入了quicklist。
ziplist压缩列表上面已经讲过了，我们来看看linkedlist和quicklist的结构是怎么样的。
linkedlist是一个双向链表，他和普通的链表一样都是由指向前后节点的指针。插入、修改、更新的时间复杂度尾O(1)，但是查询的时间复杂度确实O(n)。
linkedlist和quicklist的底层实现是采用链表进行实现，在c语言中并没有内置的链表这种数据结构，Redis实现了自己的链表结构。
但是这样必然会造成序列化和反序列化的性能的开销，并且若是只修改其中的一个属性值，就需要把整个对象序列化出来，操作的动作太大，造成不必要的性能开销。
若是使用Redis的hash来存储用户数据，就会将原来的value值又看成了一个k v形式的存储容器，这样就不会带来序列化的性能开销的问题。
说到这里相信大家已经都hash这种数据结构已经非常了解，若是第一次接触Redis五种基本数据结构的底层实现的话，建议多看几遍，下面来说一说hash的应用场景。
应用场景
哈希表相对于String类型存储信息更加直观，擦欧总更加方便，经常会用来做用户数据的管理，存储用户的信息。
hash也可以用作高并发场景下使用Redis生成唯一的id。下面我们就以这两种场景用作案例编码实现。
存储用户数据
第一个场景比如我们要储存用户信息，一般使用用户的ID作为key值，保持唯一性，用户的其他信息（地址、年龄、生日、电话号码等）作为value值存储。
若是传统的实现就是将用户的信息封装成为一个对象，通过序列化存储数据，当需要获取用户信息的时候，就会通过反序列化得到用户信息。
（编辑：周口站长网）
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