1. 高并發緩存/共享session：
? ? UserInfo getUserInfo (long id) {}
? ? 取：
? ? userredisKey = “user:info:” + id;
? ? value = redis.get(userRedisKey?);
? ? if (value != null) {
? ? ? ? ? ?userInfo = deserialize(value);
? ? ? ? ? ?return userInfo;
? ? }
? ? 存：
? ? userInfo = ***getUserInfo(id);
? ? redis.setex(userRedisKey, 3600, serialize(userInfo));
? ? 用string存儲序列化后的數據，不夠立體直觀，可以轉為hmset存儲為哈希結構，存取更直觀
?
2. 簡單分布式鎖
? ? setnx只有不存在時能設置成功，其余只能等待。單線程
?
3. 計數器 incr，因為是單線程，比cas等少了cpu消耗，性能更高
? ? long incrVideoCounter (long id) {
? ? ? ? ? key = “video:playCount:” + id;
? ? ? ? ? return redis.incr(key);
? ? }
?
4. 實現棧/隊列
? ? 棧: ? ? ? lpush + lpop
? ? 隊列: ? ?lpush + rpop?
?
5. 流量控制/限速
? ? phoneNum = “12345678999”;
? ? key = “shortMsg:limit:” +?phoneNum;
? ? isExists = redis.set(key, 1, “EX 60”, “NX”);
? ? if (isExists != null || redis.incr(key)
? ? ? ? ? ?//通過
? ? } else {
? ? ? ? ? //不通過
? ? }
?
6. 消息隊列
? ? 使用lpush + brpop可實現阻塞隊列，生產者從列表左端lpush插入元素，多個消費者從右端brpop阻塞獲取隊列尾部元素
?
7. 每個用戶有自己的文章，現在要分頁展示文章列表
? ? hmset article:1 title xx context XXXX
? ? lpush user:1:articles srticle:1 articles:3
? ? articles = lrange user:1:articles 0 9
? ? for article in {articles}
? ? ? ? ? hgetall {article}
?
8. 關注點贊等
? ? 點贊： zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1
? ? 取消： zrem user:ranking:2016_03_15 mike
? ? 取得贊最多的10個用戶： zrevrangebyrank user:ranking:2016_03_15 0 9
? ? 展示用戶信息及分數： hgetall user:info:tom / ?zscore user:ranking:2016_03_15 mike / zrank user:ranking:2016_03_15 mike
?
9. bitmaps 計算大數據集合見的關系等
?
10. 排行榜
? ? ?mike上傳了一個視頻并獲得了3個贊 ? zadd user:ranking:2016_03_15 mike 3
? ? ?又有人給點了個贊 ?zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1
?
11. 共同關注
? ? ?給用戶添加關注標簽 ? sadd?user:1:tags?tag1 tag2
? ? ?給標簽添加用戶 ? ? ? ? ?sadd tag1:uses user:1
? ? ?共同關注 ? sinter user:1:tags user:2:tags
? ? ?sinter/sunion/sdiff
?
12. 發布訂閱
? ? ?subscribe video:changes:
? ? ?publish video:changeds “video1,video2”
? ? ?for video in video1,video2
? ? ? ? ? ? update (video)
?
每種數據type對應了多種底層數據結構實現(object encoding)，可以通過數據大小長度場景等切換，達到更高的效率
持久化RDB(子進程創建，二進制文件，恢復快，不夠實時)/AOF（appendonly。文本文件，實時寫操作先aop_buffer，然后通過配置寫入磁盤間隔，寫入磁盤，達到一定大小合并）
批量hmget等操作要轉為hscan等漸進式遍歷方法，否則容易阻塞
緩沖：客戶端緩沖（輸入/輸出），復制積壓緩沖，aof緩沖
復制： 全量/增量?復制偏移量/復制積壓緩沖（寫命令發送給從服務器同時還維護一個先進先出的隊列，等于主服務還保存著最近傳播的命令）/ID
sentinal: 實現高可用，本身是特殊的redis節點，可以自己配置集群，通過心跳等機制監控redis數據集群，當某一節點出現故障不可用，可以及時發現并自動遷移
cluster: 分布式集群，容錯選主等。將物理結點映射到16383個槽位實現動態性
更多Redis相關技術文章，請訪問Redis教程欄目進行學習！
