Redis 是一款高性能的 key-value 存储系统，具有丰富的数据结构和强大的功能，在众多领域都有着广泛的应用。以下最适宜 Redis 的16种应用场景：

• 1、缓存

• 2、数据共享分布式

• 3、分布式锁

• 4、全局ID

• 5、计数器

• 6、限流

• 7、位统计

• 8、购物车

• 9、用户消息时间线timeline

• 10、消息队列

• 11、抽奖

• 12、点赞、签到、打卡

• 13、商品标签

• 14、商品筛选

• 15、用户关注、推荐模型

• 16、排行榜

---

1、缓存

String类型

例如：热点数据缓存（例如报表、明星出轨），对象缓存、全页缓存、可以提升热点数据的访问数据。

2、数据共享分布式

String 类型，因为 Redis 是分布式的独立服务，可以在多个应用之间共享

例如：分布式Session

<dependency>
 <groupId>org.springframework.session</groupId>
 <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
</dependency>

3、分布式锁

String 类型setnx方法，只有不存在时才能添加成功，返回true

public static boolean getLock(String key) {
    Long flag = jedis.setnx(key, "1");
    if (flag == 1) {
        jedis.expire(key, 10);
    }
    return flag == 1;
}

public static void releaseLock(String key) {
    jedis.del(key);
}

4、全局ID

int类型，incrby，利用原子性

incrby userid 1000

分库分表的场景，一次性拿一段

5、计数器

int类型，incr方法

例如：文章的阅读量、微博点赞数、允许一定的延迟，先写入Redis再定时同步到数据库

6、限流

int类型，incr方法

以访问者的ip和其他信息作为key，访问一次增加一次计数，超过次数则返回false

7、位统计

String类型的bitcount（1.6.6的bitmap数据结构介绍）

字符是以8位二进制存储的

set k1 a
setbit k1 6 1
setbit k1 7 0
get k1
/* 6 7 代表的a的二进制位的修改
a 对应的ASCII码是97，转换为二进制数据是01100001
b 对应的ASCII码是98，转换为二进制数据是01100010

因为bit非常节省空间（1 MB=8388608 bit），可以用来做大数据量的统计。
*/

例如：在线用户统计，留存用户统计

setbit onlineusers 01
setbit onlineusers 11
setbit onlineusers 20

支持按位与、按位或等等操作

BITOPANDdestkeykey[key...] ，对一个或多个 key 求逻辑并，并将结果保存到 destkey 。
BITOPORdestkeykey[key...] ，对一个或多个 key 求逻辑或，并将结果保存到 destkey 。
BITOPXORdestkeykey[key...] ，对一个或多个 key 求逻辑异或，并将结果保存到 destkey 。
BITOPNOTdestkeykey ，对给定 key 求逻辑非，并将结果保存到 destkey 。

计算出7天都在线的用户

BITOP "AND" "7_days_both_online_users" "day_1_online_users" "day_2_online_users" ...  "day_7_online_users"

8、购物车

String 或hash。所有String可以做的hash都可以做

• key：用户id；field：商品id；value：商品数量。

• +1：hincr。-1：hdecr。删除：hdel。全选：hgetall。商品数：hlen。

9、用户消息时间线timeline

list，双向链表，直接作为timeline就好了。插入有序

10、消息队列

List提供了两个阻塞的弹出操作：blpop/brpop，可以设置超时时间

• blpop：blpop key1 timeout 移除并获取列表的第一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。

• brpop：brpop key1 timeout 移除并获取列表的最后一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。

上面的操作。其实就是java的阻塞队列。学习的东西越多。学习成本越低

• 队列：先进先除：rpush blpop，左头右尾，右边进入队列，左边出队列

• 栈：先进后出：rpush brpop

11、抽奖

自带一个随机获得值

spop myset

12、点赞、签到、打卡

假如上面的微博ID是t1001，用户ID是u3001

用 like:t1001 来维护 t1001 这条微博的所有点赞用户

• 点赞了这条微博：sadd like:t1001 u3001

• 取消点赞：srem like:t1001 u3001

• 是否点赞：sismember like:t1001 u3001

• 点赞的所有用户：smembers like:t1001

• 点赞数：scard like:t1001

是不是比数据库简单多了。

13、商品标签

 

老规矩，用 tags:i5001 来维护商品所有的标签。

• sadd tags:i5001 画面清晰细腻

• sadd tags:i5001 真彩清晰显示屏

• sadd tags:i5001 流程至极

14、商品筛选

// 获取差集
sdiff set1 set2
// 获取交集（intersection ）
sinter set1 set2
// 获取并集
sunion set1 set2

假如：iPhone11 上市了

sadd brand:apple iPhone11

sadd brand:ios iPhone11

sad screensize:6.0-6.24 iPhone11

sad screentype:lcd iPhone 11

赛选商品，苹果的、ios的、屏幕在6.0-6.24之间的，屏幕材质是LCD屏幕

sinter brand:apple brand:ios screensize:6.0-6.24 screentype:lcd

15、用户关注、推荐模型

follow 关注 fans 粉丝

相互关注：

• sadd 1:follow 2

• sadd 2:fans 1

• sadd 1:fans 2

• sadd 2:follow 1

我关注的人也关注了他(取交集)：

• sinter 1:follow 2:fans

可能认识的人：

• 用户1可能认识的人(差集)：sdiff 2:follow 1:follow

• 用户2可能认识的人：sdiff 1:follow 2:follow

16、排行榜

id 为6001 的新闻点击数加1：zincrby hotNews:20190926 1 n6001

获取今天点击最多的15条：zrevrange hotNews:20190926 0 15 withscores

·END·

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参考文章：blog.csdn.net/qq_39938758/article/details/105577370

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