有序集合类型 sortedset：
存储需求：数据排序有利于数据的有效展示，需要提供一种可以根据自身特征进行排序的方式
需要的存储结构：新的存储模型，可以保存可排序的数据
sorted_set类型：在set的存储结构基础上添加可排序字段，每个元素都会关联一个double类型的分数字段。
redis正是通过分数字段来为集合中的成员进行从小到大的排序。
1. 存储：zadd key score1 member1 [score2 member2]
zadd mysort 60 zhangsan
zadd mysort 50 lisi
zadd mysort 80 wangwu
2. 获取：zrange key start stop [WITHSCORES] zrevrange key start stop [WITHSCORES] 反向排序分数
zrange mysort 0 -1
zrange mysort 0 -1 withscores
3. 删除：zrem key member [member ...]
zrem mysort lisi
4.按条件获取数据：
zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]
zrevrangebyscore key max min [WITHSCORES]
5.条件删除数据：
zremrangebyrank key start stop
zremrangebyscore key min max
注意：
min与max用于限定搜索查询的条件
start与stop用于限定查询范围，作用于索引，表示开始和结束索引
offset与count用于限定查询范围，作用于查询结果，表示开始位置和数据总量
6.获取集合数据总量
zcard key
zcount key min max
7.集合交、并操作
zinterstore destination numkeys key [key ...] numkeys 要操作集合的个数，指定后，后面的key个数要和它相等
zunionstore destination numkeys key [key ...]
sorted_set 类型数据的扩展操作
业务场景：
票选广东十大杰出青年，各类综艺选秀海选投票
各类资源网站TOP10（电影，歌曲，文档，电商，游戏等）
聊天室活跃度统计
游戏好友亲密度
业务分析： 为所有参与排名的资源建立排序依据
解决方案：
获取数据对应的索引（排名）
zrank key member
zrevrank key member
score值获取与修改
zscore key member
zincrby key increment member
业务场景：
基础服务+增值服务类网站会设定各位会员的试用，让用户充分体验会员优势。
例如观影试用VIP、游戏VIP体验、云盘下载体验VIP、数据查看体验VIP。
当VIP体验到期后，如何有效管理此类信息。即便对于正式VIP用户也存在对应的管理方式。
网站会定期开启投票、讨论，限时进行，逾期作废。如何有效管理此类过期信息。
解决方案：
对于基于时间线限定的任务处理，将处理时间记录为score值，利用排序功能区分处理的先后顺序
记录下一个要处理的时间，当到期后处理对应任务，移除redis中的记录，并记录下一个要处理的时间
当新任务加入时，判定并更新当前下一个要处理的任务时间
为提升sorted_set的性能，通常将任务根据特征存储成若干个sorted_set。例如1小时内，1天内，周内，月内，季内，年度等，
操作时逐级提升，将即将操作的若干个任务纳入到1小时内处理的队列中
获取当前系统时间：time
业务场景：
任务/消息权重设定应用
当任务或者消息待处理，形成了任务队列或消息队列时，对于高优先级的任务要保障对其优先处理，如实现任务权重管理。
解决方案：
对于带有权重的任务，优先处理权重高的任务，采用score记录权重即可
多条件任务权重设定
如果权重条件过多时，需要对排序score值进行处理，保障score值能够兼容2条件或者多条件，
例如外贸订单优先于国内订单，总裁订单优先于员工订单，经理订单优先于员工订单
因score长度受限，需要对数据进行截断处理，尤其是时间设置为小时或分钟级即可（折算后）
先设定订单类别，后设定订单发起角色类别，整体score长度必须是统一的，不足位补0。第一排序规则首位不得是0
例如外贸101，国内102，经理004，员工008。
员工下的外贸单score值为101008（优先）
经理下的国内单score值为102004
sorted_set 类型数据操作的注意事项
score保存的数据存储空间是64位，如果是整数范围是-9007199254740992~9007199254740992
score保存的数据也可以是一个双精度的double值，基于双精度浮点数的特征，可能会丢失精度，使用时候要慎重
sorted_set 底层存储还是基于set结构的，因此数据不能重复，如果重复添加相同的数据，score值将被反复覆盖，保留最后一次修改的结果