熟悉Redis的7个应用场景

一：缓存——热数据热点数据（经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据），首选是使用redis缓存，毕竟强大到冒泡的QPS和极强的稳定性不是所有类似工具都有的，而且相比于memcached还提供了丰富的数据类型可以使用，另外，内存中的数据也提供了AOF和RDB等持久化机制可以选择，要冷、热的还是忽冷忽热的都可选。结合具体应用需要注意一下：很多人用spring的AOP来构建redis缓存的自动生产和清除，过程可能如下：Select 数据库前查询redis，有的话使用redis数据，放弃select 数据库，没有的话，select 数据库，然后将数据插入redisupdate或者delete数据库钱，查询redis是否存在该数据，存在的话先删除redis中数据，然后再update或者delete数据库中的数据上面这种操作，如果并发量很小的情况下基本没问题，但是高并发的情况请注意下面场景：为了update先删掉了redis中的该数据，这时候另一个线程执行查询，发现redis中没有，瞬间执行了查询SQL，并且插入到redis中一条数据，回到刚才那个update语句，这个悲催的线程压根不知道刚才那个该死的select线程犯了一个弥天大错！于是这个redis中的错误数据就永远的存在了下去，直到下一个update或者delete。

二：计数器诸如统计点击数等应用。由于单线程，可以避免并发问题，保证不会出错，而且100%毫秒级性能！爽。命令：INCRBY当然爽完了，别忘记持久化，毕竟是redis只是存了内存！

三：队列相当于消息系统，ActiveMQ，RocketMQ等工具类似，但是个人觉得简单用一下还行，如果对于数据一致性要求高的话还是用RocketMQ等专业系统。由于redis把数据添加到队列是返回添加元素在队列的第几位，所以可以做判断用户是第几个访问这种业务队列不仅可以把并发请求变成串行，并且还可以做队列或者栈使用

四：位操作（大数据处理）用于数据量上亿的场景下，例如几亿用户系统的签到，去重登录次数统计，某用户是否在线状态等等。想想一下腾讯10亿用户，要几个毫秒内查询到某个用户是否在线，你能怎么做？千万别说给每个用户建立一个key，然后挨个记（你可以算一下需要的内存会很恐怖，而且这种类似的需求很多。。）好吧。这里要用到位操作——使用setbit、getbit、bitcount命令。原理是：redis内构建一个足够长的数组，每个数组元素只能是0和1两个值，然后这个数组的下标index用来表示我们上面例子里面的用户id（必须是数字哈），那么很显然，这个几亿长的大数组就能通过下标和元素值（0和1）来构建一个记忆系统，上面我说的几个场景也就能够实现。用到的命令是：setbit、getbit、bitcount

五：分布式锁与单线程机制验证前端的重复请求（可以自由扩展类似情况），可以通过redis进行过滤：每次请求将request Ip、参数、接口等hash作为key存储redis（幂等性请求），设置多长时间有效期，然后下次请求过来的时候先在redis中检索有没有这个key，进而验证是不是一定时间内过来的重复提交秒杀系统，基于redis是单线程特征，防止出现数据库“爆破”全局增量ID生成，类似“秒杀”

六：最新列表例如新闻列表页面最新的新闻列表，如果总数量很大的情况下，尽量不要使用select a from A limit 10这种low货，尝试redis的 LPUSH命令构建List，一个个顺序都塞进去就可以啦。不过万一内存清掉了咋办？也简单，查询不到存储key的话，用mysql查询并且初始化一个List到redis中就好了。

七：排行榜谁得分高谁排名往上。命令：ZADD（有续集，sorted set）