概述
Redis在很多方面与其他数据库解决方案不同：它使用内存提供主存储支持，而仅使用硬盘做持久性的存储;它的数据模型非常独特，用的是单线程。另一个大区别在于，你可以在开发环境中使用Redis的功能，但却不需要转到Redis。
转向Redis当然也是可取的，许多开发者从一开始就把Redis作为首选数据库;但设想如果你的开发环境已经搭建好，应用已经在上面运行了，那么更换数据库框架显然不那么容易。另外在一些需要大容量数据集的应用，Redis也并不适合，因为它的数据集不会超过系统可用的内存。所以如果你有大数据应用，而且主要是读取访问模式，那么Redis并不是正确的选择。
然而我喜欢Redis的一点就是你可以把它融入到你的系统中来，这就能够解决很多问题，比如那些你现有的数据库处理起来感到缓慢的任务。这些你就可以通过 Redis来进行优化，或者为应用创建些新的功能。
一丶显示最新的项目列表
下面这个语句常用来显示最新项目，随着数据多了，查询毫无疑问会越来越慢。
SELECT * FROM foo WHERE … ORDER BY time DESC LIMIT 10
在Web应用中，“列出最新的回复”之类的查询非常普遍，这通常会带来可扩展性问题。这令人沮丧，因为项目本来就是按这个顺序被创建的，但要输出这个顺序却不得不进行排序操作。
类似的问题就可以用Redis来解决。比如说，我们的一个Web应用想要列出用户贴出的最新20条评论。在最新的评论边上我们有一个“显示全部”的链接，点击后就可以获得更多的评论。
我们假设数据库中的每条评论都有一个唯一的递增的ID字段。
我们可以使用分页来制作主页和评论页，使用Redis的模板，每次新评论发表时，我们会将它的ID添加到一个Redis列表：
LPUSH latest.comments
我们将列表裁剪为指定长度，因此Redis只需要保存最新的5000条评论：
LTRIM latest.comments 0 5000
每次我们需要获取最新评论的项目范围时，我们调用一个函数来完成(使用伪代码)：
FUNCTION get_latest_comments(start, num_items):
id_list = redis.lrange(“latest.comments”,start,start+num_items – 1)
IF id_list.length < num_items
id_list = SQL_DB(“SELECT … ORDER BY time LIMIT …”)
END
RETURN id_list
这里我们做的很简单。在Redis中我们的最新ID使用了常驻缓存，这是一直更新的。但是我们做了限制不能超过5000个ID，因此我们的获取ID函数会一直询问Redis。只有在start/count参数超出了这个范围的时候，才需要去访问数据库。
我们的系统不会像传统方式那样“刷新”缓存，Redis实例中的信息永远是一致的。SQL数据库(或是硬盘上的其他类型数据库)只是在用户需要获取“很远”的数据时才会被触发，而主页或第一个评论页是不会麻烦到硬盘上的数据库了。
二丶删除与过滤
我们可以使用LREM来删除评论。如果删除操作非常少，另一个选择是直接跳过评论条目的入口，报告说该评论已经不存在。
有些时候你想要给不同的列表附加上不同的过滤器。如果过滤器的数量受到限制，你可以简单的为每个不同的过滤器使用不同的Redis列表。毕竟每个列表只有5000条项目，但Redis却能够使用非常少的内存来处理几百万条项目。
三丶排行榜相关
另一个很普遍的需求是各种数据库的数据并非存储在内存中，因此在按得分排序以及实时更新这些几乎每秒钟都需要更新的功能上数据库的性能不够理想。
典型的比如那些在线游戏的排行榜，比如一个Facebook的游戏，根据得分你通常想要：
– 列出前100名高分选手
– 列出某用户当前的全球排名
这些操作对于Redis来说小菜一碟，即使你有几百万个用户，每分钟都会有几百万个新的得分。
模式是这样的，每次获得新得分时，我们用这样的代码：
ZADD leaderboard
你可能用userID来取代username，这取决于你是怎么设计的。
得到前100名高分用户很简单：
ZREVRANGE leaderboard 0 99。
用户的全球排名也相似，只需要：
ZRANK leaderboard。
四丶按照用户投票和时间排序
排行榜的一种常见变体模式就像Reddit或Hacker News用的那样，新闻按照类似下面的公式根据得分来排序：
score = points / time^alpha
因此用户的投票会相应的把新闻挖出来，但时间会按照一定的指数将新闻埋下去。下面是我们的模式，当然算法由你决定。
模式是这样的，开始时先观察那些可能是最新的项目，例如首页上的1000条新闻都是候选者，因此我们先忽视掉其他的，这实现起来很简单。
每次新的新闻贴上来后，我们将ID添加到列表中，使用
LPUSH + LTRIM，确保只取出最新的1000条项目。
有一项后台任务获取这个列表，并且持续的计算这1000条新闻中每条新闻的最终得分。计算结果由ZADD命令按照新的顺序填充生成列表，老新闻则被清除。这里的关键思路是排序工作是由后台任务来完成的。
五丶计数
Redis是一个很好的计数器，这要感谢INCRBY和其他相似命令。
我相信你曾许多次想要给数据库加上新的计数器，用来获取统计或显示新信息，但是最后却由于写入敏感而不得不放弃它们。
好了，现在使用Redis就不需要再担心了。有了原子递增(atomic increment)，你可以放心的加上各种计数，用GETSET重置，或者是让它们过期。
例如这样操作：
INCR user: EXPIRE
user: 60
你可以计算出最近用户在页面间停顿不超过60秒的页面浏览量，当计数达到比如20时，就可以显示出某些条幅提示，或是其它你想显示的东西。
六丶特定时间内的特定项目
另一项对于其他数据库很难，但Redis做起来却轻而易举的事就是统计在某段特点时间里有多少特定用户访问了某个特定资源。比如我想要知道某些特定的注册用户或IP地址，他们到底有多少访问了某篇文章。
每次我获得一次新的页面浏览时我只需要这样做：
SADD page:day1:
当然你可能想用unix时间替换day1，比如time()-(time()%3600*24)等等。
想知道特定用户的数量吗?只需要使用SCARD page:day1:。
需要测试某个特定用户是否访问了这个页面?SISMEMBER page:day1: 。
七丶实时分析正在发生的情况，用于数据统计与防止垃圾邮件等
我们只做了几个例子，但如果你研究Redis的命令集，并且组合一下，就能获得大量的实时分析方法，有效而且非常省力。使用Redis原语命令，更容易实施垃圾邮件过滤系统或其他实时跟踪系统。
八丶队列
你应该已经注意到像list push和list pop这样的Redis命令能够很方便的执行队列操作了，但能做的可不止这些：比如Redis还有list pop的变体命令，能够在列表为空时阻塞队列。
现代的互联网应用大量地使用了消息队列(Messaging)。消息队列不仅被用于系统内部组件之间的通信，同时也被用于系统跟其它服务之间的交互。消息队列的使用可以增加系统的可扩展性、灵活性和用户体验。非基于消息队列的系统，其运行速度取决于系统中最慢的组件的速度(注：短板效应)。而基于消息队列可以将系统中各组件解除耦合，这样系统就不再受最慢组件的束缚，各组件可以异步运行从而得以更快的速度完成各自的工作。
此外，当服务器处在高并发操作的时候，比如频繁地写入日志文件。可以利用消息队列实现异步处理。从而实现高性能的并发操作。
九丶缓存
Redis的缓存部分值得写一篇新文章，我这里只是简单的说一下。Redis能够替代memcached，让你的缓存从只能存储数据变得能够更新数据，因此你不再需要每次都重新生成数据了。
总结
到这里java互联网编程—redis应用场景及应用实例详解结束了，不足之处还望大家多多包涵！！觉得收获的话可以点个关注收藏转发一波喔，谢谢大佬们支持。（吹一波，233~~）
下面和大家交流几点编程的经验：
1、多写多敲代码，好的代码与扎实的基础知识一定是实践出来的
2丶 测试、测试再测试，如果你不彻底测试自己的代码，那恐怕你开发的就不只是代码，可能还会声名狼藉。
3丶 简化算法，代码如恶魔，在你完成编码后，应回头并且优化它。从长远来看，这里或那里一些的改进，会让后来的支持人员更加轻松。