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应用场景

• 缓存系统：用于缓解数据库的高并发压力
• 计数器：使用 Redis 原子操作，用于社交网络的转发数，评论数，粉丝数，关注数等
• 排行榜：使用 zset 数据结构，进行排行榜计算
• 实时系统：使用 Redis 位图的功能实现布隆过滤器，进而实现垃圾邮件处理系统
• 消息队列：使用 list 数据结构，消息发布者 push 数据，多个消息订阅者通过阻塞线程 pop 数据，以此提供简单的消息队列能力

之所以说简单，是因为 Redis 官方不提供可靠消费 / 发布的机制；需要自行实现故障转移、队列持久化、队列监控和流量控制等 mq 具备的功能；

高级功能

慢查询

慢查询只记录 Redis 在处理存储的时间计数（图中的 3 步骤），并不包含网络通信时间和排队时间，所以客户端超时分析时要综合每个因素。

注意：

• 慢查询保存数量参数不要设置过小，同时最好能定期持久化慢查询记录，方便历史问题排查。

pipline

pipline 用于异步处理大量 Redis 请求。

注意：

• 大量任务需要划分出多个 pipline 进行操作(否则，网络和等待时间都承受压力)。
• pipline 每次只能作用在一个 Redis 节点上。
• M 操作 (mget,mset 类似的指令) 相比 pipline，前者是原子操作，后者并不是。Redis 会把一个携带很多命令的 pipeline 拆分成几个子命令。

发布订阅

Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息。

注意：

• Redis 无法做消息堆积（新订阅者无法获取历史订阅消息）

bitmap

字符串 big 对应的二进制（ASCII 码）如图所示，bitmap 可以直接操控位。使用每个数位代表一个用户或者状态，相比 int 数据结构保存，节省了 32 倍的内存空间。

注意：

• bitmap 并不是适合所有场景去替换常规的数据存储
• bit 是 string 类型，最大只能存 512MB
• 注意 setbit 函数会自动补位，所以生产环境要注意 setbit 的偏移量，可能会造成较大的耗时

Hyperloglog

基于 HyperLogLog 算法，实现用极小空间完成独立数量的统计，类型本质是 string。

注意：

• 无法保证数据完全正确。官网说明错误率为 0.81%
• 无法取到单条数据

GEO

GEO(地理信息定位)是 Redis3.2 版本发布的功能，存储经纬度，计算两地距离，范围计算等，类型本质是 zset。

Redis-sentinel

Redis 哨兵是 Redis2.8 版本发布的功能，解决 Redis 集群的故障转移等痛点，支持高可用。

Redis-cluster

Redis 集群是 Redis3.0 版本发布的功能，支持分布式

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