注：本文代码示例虽然是java，但是不影响阅读，多熟悉下什么场景适合用redis，好的方案往往能起到事半功倍的效果

目录

 缓存  数据共享分布式  分布式锁  全局ID  计数器  限流  位统计  购物车  用户消息时间线timeline  消息队列  抽奖  点赞、签到、打卡  品标签  商品筛选  用户关注、推荐模型  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

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