缓存
作为Key-value形态的内存数据库，Redis最先会被想到的应用场景便是作为数据缓存。而使用Redis缓存数据非常简单，只需要通过String类型将序列化后的对象存起来即可，不过也有一些需要注意的地方：
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必须保证不同对象的key不会重复，并且使key尽量短，一般使用类名（表名）加主键拼接。
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选择一个优秀的序列化方式也很重要，目的是提高序列化的效率和减少内存占用。
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缓存内容与数据库的一致性，这里一般有两种做法：
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只在数据库查询后将对象放入缓存，如果对象发生了修改或删除操作，直接清除对应缓存（或设为过期）。
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在数据库新增和查询后将对象放入缓存，修改后更新缓存，删除后清除对应缓存（或设为过期）。
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消息队列
Redis中list的数据结构实现的是双向链表，所以可以非常便捷的应用于消息队列（生产者/消费者模型）。消息的生产者只需要通过lpush将消息放入list，消费者便可以通过rpop取出该消息，并且可以保证消息的有序性。如果需要实现带有优先级的消息队列也可以选择sorted set。而pub/sub功能也可以用作发布者/订阅者模型的消息。无论使用何种方式，由于Redis拥有持久化功能，也不需要担心由于服务器故障导致消息丢失的情况。
时间轴
list作为双向链表，不光可以作为队列使用。如果将它用作栈便可以成为一个公用的时间轴。当用户发完微博后，都通过lpush将它存放在一个 key 为LATEST_WEIBO的list中，之后便可以通过lrange取出当前最新的微博。
排行榜
使用sorted set和一个计算热度的算法便可以轻松打造一个热度排行榜，zrevrangebyscore可以得到以分数倒序排列的序列，zrank可以得到一个成员在该排行榜的位置（是分数正序排列时的位置，如果要获取倒序排列时的位置需要用zcard-zrank）。
计数器
计数功能应该是最适合 Redis 的使用场景之一了，因为它高频率读写的特征可以完全发挥 Redis 作为内存数据库的高效。在 Redis 的数据结构中，string、hash和sorted set都提供了incr方法用于原子性的自增操作，下面举例说明一下它们各自的使用场景：
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如果应用需要显示每天的注册用户数，便可以使用
string作为计数器，设定一个名为REGISTERED_COUNT_TODAY的 key，并在初始化时给它设置一个到凌晨 0 点的过期时间，每当用户注册成功后便使用incr命令使该 key 增长 1，同时当每天凌晨 0 点后，这个计数器都会因为 key 过期使值清零。 -
每条微博都有点赞数、评论数、转发数和浏览数四条属性，这时用
hash进行计数会更好，将该计数器的 key 设为weibo:weibo_id，hash的 field 为like_number、comment_number、forward_number和view_number，在对应操作后通过hincrby使hash 中的 field 自增。 -
如果应用有一个发帖排行榜的功能，便选择
sorted set吧，将集合的 key 设为POST_RANK。当用户发帖后，使用zincrby将该用户 id 的 score 增长 1。sorted set会重新进行排序，用户所在排行榜的位置也就会得到实时的更新。
好友关系
这个场景最开始是是一篇介绍微博 Redis 应用的 PPT 中看到的，其中提到微博的 Redis 主要是用在在计数和好友关系两方面上，当时对好友关系方面的用法不太了解，后来看到《Redis 设计与实现》中介绍到作者最开始去使用 Redis 便是希望能通过set解决传统数据库无法快速计算集合中交集这个功能。后来联想到微博当前的业务场景，确实能够以这种方式实现，所以姑且猜测一下：
对于一个用户 A，将它的关注和粉丝的用户 id 都存放在两个 set 中：
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A:follow：存放 A 所有关注的用户 id -
A:follower：存放 A 所有粉丝的用户 id那么通过
sinter命令便可以根据A:follow和A:follower的交集得到与 A 互相关注的用户。当 A 进入另一个用户 B 的主页后，A:follow和B:follow的交集便是 A 和 B 的共同关注，A:follow和B:follower的交集便是 A 关注的人也关注了 B。
分布式锁
在 Redis 2.6.12 版本开始，string的set命令增加了三个参数：
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EX：设置键的过期时间（单位为秒） -
PX：设置键的过期时间（单位为毫秒） -
NX|XX：当设置为NX时，仅当 key 存在时才进行操作，设置为XX时，仅当 key 不存在才会进行操作由于这个操作是原子性的，可以简单地以此实现一个分布式的锁，例如：
set key "lock" EX 1 XX
如果这个操作返回false，说明 key 的添加不成功，也就是当前有人在占用这把锁。而如果返回true，则说明得了锁，便可以继续进行操作，并且在操作后通过del命令释放掉锁。并且即使程序因为某些原因并没有释放锁，由于设置了过期时间，该锁也会在 1 秒后自动释放，不会影响到其他程序的运行。
倒排索引
倒排索引是构造搜索功能的最常见方式，在 Redis 中也可以通过set进行建立倒排索引，这里以简单的拼音 + 前缀搜索城市功能举例：
假设一个城市北京，通过拼音词库将北京转为beijing，再通过前缀分词将这两个词分为若干个前缀索引，有：北、北京、b、be…beijin和beijing。将这些索引分别作为set的 key（例如:index:北）并存储北京的 id，倒排索引便建立好了。接下来只需要在搜索时通过关键词取出对应的set并得到其中的 id 即可。
一些建议
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Redis 速度快是建立在内存数据库基础上的，但是一台服务器的内存要比磁盘金贵许多，所以在项目初期不要想什么都往 Redis 里放，这样当数据量上来后很快内存就会不够用，反而得不偿失。合理的利用有限的内存，将读（写）频繁的热数据放在 Redis 中才能更好感受到它带来的性能提升。
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Redis 虽然提供了
RDB和AOF两种持久化方式，但是普遍还是认为 Redis 的持久化并不是很靠谱。这也是我一直不敢尝试彻底的用 Redis 去实现第五点（好友关系）的原因。
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虽然 Redis 在 3.0 之后才推出官方的集群方案，但是也有很多不错的开源方案，比如
Codis。