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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