Redis的7个应用场景

一：缓存——热数据

热点数据（经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据），首选是使用redis缓存

二：计数器

诸如统计点击数等应用。由于单线程，可以避免并发问题，保证不会出错，而且100%毫秒级性能！别忘记持久化，毕竟是redis只是存了内存！

三：队列

相当于消息系统，ActiveMQ，RocketMQ等工具类似，由于redis把数据添加到队列是返回添加元素在队列的第几位，所以可以做判断用户是第几个访问这种业务，队列不仅可以把并发请求变成串行，并且还可以做队列或者栈使用

四：位操作（大数据处理）

用于数据量上亿的场景下，例如几亿用户系统的签到，去重登录次数统计，某用户是否在线状态等等。

redis内构建一个足够长的数组，每个数组元素只能是0和1两个值，然后这个数组的下标index用来表示我们上面例子里面的用户id（必须是数字哈），那么很显然，这个几亿长的大数组就能通过下标和元素值（0和1）来构建一个记忆系统，上面我说的几个场景也就能够实现。
五：分布式锁与单线程机制

验证前端的重复请求（可以自由扩展类似情况），可以通过redis进行过滤：每次请求将request Ip、参数、接口等hash作为key存储redis（幂等性请求），设置多长时间有效期，然后下次请求过来的时候先在redis中检索有没有这个key，进而验证是不是一定时间内过来的重复提交

秒杀系统，基于redis是单线程特征，防止出现数据库“爆破”，全局增量ID生成，类似“秒杀”。

六：最新列表

例如新闻列表页面最新的新闻列表，如果总数量很大的情况下，尽量不要使用select a from A limit 10这种low货，尝试redis的 LPUSH命令构建List，一个个顺序都塞进去就可以啦。不过万一内存清掉了咋办？也简单，查询不到存储key的话，用mysql查询并且初始化一个List到redis中就好了。

七：排行榜

谁得分高谁排名往上。命令：ZADD（有续集，sorted set）

最近在研究股票，发现量化交易是个非常好的办法，通过臆想出来规律，用程序对历史数据进行验证，来判断这个臆想出来的规律是否有效，这玩意真牛！有没有哪位玩这个的给我留个言，交流一下呗。

Redis的7个应用场景

一：缓存——热数据

热点数据（经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据），首选是使用redis缓存

二：计数器

诸如统计点击数等应用。由于单线程，可以避免并发问题，保证不会出错，而且100%毫秒级性能！别忘记持久化，毕竟是redis只是存了内存！

三：队列

相当于消息系统，ActiveMQ，RocketMQ等工具类似，由于redis把数据添加到队列是返回添加元素在队列的第几位，所以可以做判断用户是第几个访问这种业务，队列不仅可以把并发请求变成串行，并且还可以做队列或者栈使用

四：位操作（大数据处理）

用于数据量上亿的场景下，例如几亿用户系统的签到，去重登录次数统计，某用户是否在线状态等等。

redis内构建一个足够长的数组，每个数组元素只能是0和1两个值，然后这个数组的下标index用来表示我们上面例子里面的用户id（必须是数字哈），那么很显然，这个几亿长的大数组就能通过下标和元素值（0和1）来构建一个记忆系统，上面我说的几个场景也就能够实现。
五：分布式锁与单线程机制

验证前端的重复请求（可以自由扩展类似情况），可以通过redis进行过滤：每次请求将request Ip、参数、接口等hash作为key存储redis（幂等性请求），设置多长时间有效期，然后下次请求过来的时候先在redis中检索有没有这个key，进而验证是不是一定时间内过来的重复提交

秒杀系统，基于redis是单线程特征，防止出现数据库“爆破”，全局增量ID生成，类似“秒杀”。

六：最新列表

例如新闻列表页面最新的新闻列表，如果总数量很大的情况下，尽量不要使用select a from A limit 10这种low货，尝试redis的 LPUSH命令构建List，一个个顺序都塞进去就可以啦。不过万一内存清掉了咋办？也简单，查询不到存储key的话，用mysql查询并且初始化一个List到redis中就好了。

七：排行榜

谁得分高谁排名往上。命令：ZADD（有续集，sorted set）

最近在研究股票，发现量化交易是个非常好的办法，通过臆想出来规律，用程序对历史数据进行验证，来判断这个臆想出来的规律是否有效，这玩意真牛！有没有哪位玩这个的给我留个言，交流一下呗。