一：快取－熱資料
熱點資料（常會被查詢，但不常被修改或刪除的資料），首選是使用redis緩存，畢竟強大到冒泡的QPS和極強的穩定性不是所有類似工具都有的，而且相比於memcached還提供了豐富的數據類型可以使用，另外，內存中的數據也提供了AOF和RDB等持久化機制可以選擇，要冷、熱的還是忽冷忽熱的都可選。
結合特定應用程式要注意一下：很多人用spring的AOP來建構redis快取的自動生產和清除，過程可能如下：
Select 資料庫前查詢redis，有的話使用redis數據，放棄select 資料庫，沒有的話，select 資料庫，然後將資料插入redis
update或delete資料庫錢，查詢redis是否存在該數據，存在的話先刪除redis中數據，然後再update或delete資料庫中的資料
上面這種操作，如果並發量很小的情況下基本沒問題，但是高並發的情況請注意下面場景：
為了update先刪掉了redis中的該數據，這時候另一個線程執行查詢，發現redis中沒有，瞬間執行了查詢SQL，並且插入到redis中一條數據，回到剛才那個update語句，這個悲催的線程壓根不知道剛才那個該死的select線程犯了一個彌天大錯！於是這個redis中的錯誤資料就永遠的存在了下去，直到下一個update或delete。
二：計數器
諸如統計點擊數等應用程式。由於單線程，可以避免並發問題，保證不會出錯，而且100%毫秒級效能！爽。
指令：INCRBY
當然爽完了，別忘記持久化，畢竟是redis只是存了記憶體！
三：佇列
相當於訊息系統，ActiveMQ，RocketMQ等工具類似，但是個人覺得簡單用一下還行，如果對於資料一致性要求高的話還是用RocketMQ等專業系統。
由於redis把資料加入佇列是傳回新增元素在佇列的第幾位，所以可以做判斷使用者是第幾個存取這種業務
佇列不僅可以把並發請求變成串行，也可以做佇列或堆疊使用
四：位元運算（大資料處理）
用於資料量上億的場景下，例如數億用戶系統的簽到，去重登入次數統計，某用戶是否在線上狀態等等。
想想騰訊10億用戶，要幾個毫秒內查詢到某個用戶是否在線，你能怎麼做？千萬別說給每個用戶建立一個key，然後挨個記（你可以算一下需要的內存會很恐怖，而且這種類似的需求很多，騰訊光這個得多花多少錢。。）好吧。這裡要用到位操作－使用setbit、getbit、bitcount指令。
原理是：
redis內建立一個足夠長的數組，每個數組元素只能是0和1兩個值，然後這個數組的下標index用來表示我們上面例子裡面的使用者id（必須是數字哈），那麼很顯然，這個幾億長的大數組就能透過下標和元素值（0和1）來建構一個記憶系統，上面我說的幾個場景也就能夠實現。用到的指令是：setbit、getbit、bitcount
五：分散式鎖與單執行緒機制
驗證前端的重複請求（可以自由擴充類似情況） ，可以透過redis進行過濾：每次請求將request Ip、參數、介面等hash作為key儲存redis（冪等性請求），設定多長時間有效期，然後下次請求過來的時候先在redis中檢索有沒有這個key，進而驗證是不是一定時間內過來的重複提交
秒殺系統，基於redis是單線程特徵，防止出現數據庫“爆破”
全局增量ID生成，類似“秒殺」
六：最新列表
例如新聞列表頁面最新的新聞列表，如果總數量很大的情況下，盡量不要使用select a from A limit 10這種low貨，試試redis的LPUSH指令建構List，一個個順序都塞進去就可以啦。不過萬一內存清掉了咋辦？也簡單，查詢不到儲存key的話，用mysql查詢並且初始化一個List到redis中就好了。
以上就是redis使用場景介紹的全部內容。
相關參考：Redis教學
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