1. 高并发缓存/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存储序列化后的数据，不够立体直观，可以转为hmset存储为哈希结构，存取更直观
2. 简单分布式锁
setnx只有不存在时能设置成功，其余只能等待。单线程
3. 计数器 incr，因为是单线程，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. 实现栈/队列
栈: lpush + lpop
队列: 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) <= 5) {
//通过
} else {
//不通过
}
6. 消息队列
使用lpush + brpop可实现阻塞队列，生产者从列表左端lpush插入元素，多个消费者从右端brpop阻塞获取队列尾部元素
7. 每个用户有自己的文章，现在要分页展示文章列表
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. 关注点赞等
点赞： zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1
取消： zrem user:ranking:2016_03_15 mike
取得赞最多的10个用户： zrevrangebyrank user:ranking:2016_03_15 0 9
展示用户信息及分数： hgetall user:info:tom / zscore user:ranking:2016_03_15 mike / zrank user:ranking:2016_03_15 mike
9. bitmaps 计算大数据集合见的关系等
10. 排行榜
mike上传了一个视频并获得了3个赞 zadd user:ranking:2016_03_15 mike 3
又有人给点了个赞 zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1
11. 共同关注
给用户添加关注标签 sadd user:1:tags tag1 tag2
给标签添加用户 sadd tag1:uses user:1
共同关注 sinter user:1:tags user:2:tags
sinter/sunion/sdiff
12. 发布订阅
subscribe video:changes:
publish video:changeds "video1,video2"
for video in video1,video2
update (video)
每种数据type对应了多种底层数据结构实现(object encoding)，可以通过数据大小长度场景等切换，达到更高的效率
持久化RDB(子进程创建，二进制文件，恢复快，不够实时)/AOF（appendonly。文本文件，实时写操作先aop_buffer，然后通过配置写入磁盘间隔，写入磁盘，达到一定大小合并）
批量hmget等操作要转为hscan等渐进式遍历方法，否则容易阻塞
缓冲：客户端缓冲（输入/输出），复制积压缓冲，aof缓冲
复制： 全量/增量 复制偏移量/复制积压缓冲（写命令发送给从服务器同时还维护一个先进先出的队列，等于主服务还保存着最近传播的命令）/ID
sentinal: 实现高可用，本身是特殊的redis节点，可以自己配置集群，通过心跳等机制监控redis数据集群，当某一节点出现故障不可用，可以及时发现并自动迁移
cluster: 分布式集群，容错选主等。将物理结点映射到16383个槽位实现动态性
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