面试题答案
一键面试String（字符串）
- 适用场景：适合缓存小型的多媒体元数据，如图片的文件名、文件大小、创建时间等简单信息。这些数据通常以简单的键值对形式存在，使用String结构可以方便地进行读写操作。例如，将图片的文件名作为键，文件大小作为值存储在Redis中，通过键快速获取文件大小信息。
Hash（哈希）
- 适用场景：适用于缓存较为复杂的多媒体元数据集合。例如，一张图片可能有多个属性，如作者、拍摄时间、分辨率、标签等。可以将图片的唯一标识（如ID）作为键，将这些属性以哈希表的形式存储为值。这样可以在一个键下组织多个相关的元数据，且可以单独获取或更新某个属性，而不需要修改整个缓存数据。
List（列表）
- 适用场景：用于按顺序缓存多媒体数据相关的列表信息，比如视频的播放历史记录、图片的浏览顺序等。在这些场景中，数据的顺序是有意义的，List结构可以很好地满足这种需求。例如，将用户观看过的视频ID按顺序存储在List中，最新观看的视频ID在列表头部，便于获取最近观看记录。
Set（集合）
- 适用场景：适合缓存多媒体数据中的无序且唯一的集合信息。比如图片的标签集合，每个标签都是唯一的，并且不关注标签的顺序。使用Set结构可以方便地进行添加、删除标签操作，以及检查某个标签是否存在，还能高效地求交集、并集、差集等，例如找出具有相同标签的不同图片集合。
Sorted Set（有序集合）
- 适用场景：当多媒体数据需要根据某个分数进行排序时使用。例如，在视频网站中，视频可以根据播放量、点赞数等作为分数，以视频ID作为成员存储在Sorted Set中。这样可以方便地获取热门视频排行榜，根据分数对视频进行排序展示。