1、缓存
String类型
例如：热点数据缓存（例如报表、明星出轨），对象缓存、全页缓存、可以提升热点数据的访问数据。
2、数据共享分布式
String 类型，因为 Redis 是分布式的独立服务，可以在多个应用之间共享
例如：分布式Session
<dependency>
<groupId>org.springframework.session</groupId>
<artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
</dependency>
3、分布式锁
String 类型setnx方法，只有不存在时才能添加成功，返回true
public static boolean getLock(String key) {
Long flag = jedis.setnx(key, "1");
if (flag == 1) {
jedis.expire(key, 10);
}
return flag == 1;
}
public static void releaseLock(String key) {
jedis.del(key);
}
4、全局ID
int类型，incrby，利用原子性
incrby userid 1000
分库分表的场景，一次性拿一段
5、计数器
int类型，incr方法
例如：文章的阅读量、微博点赞数、允许一定的延迟，先写入Redis再定时同步到数据库
6、限流
int类型，incr方法
以访问者的ip和其他信息作为key，访问一次增加一次计数，超过次数则返回false
7、位统计
String类型的bitcount（1.6.6的bitmap数据结构介绍）
字符是以8位二进制存储的
set k1 a
setbit k1 6 1
setbit k1 7
get k1
/* 6 7 代表的a的二进制位的修改
a 对应的ASCII码是97，转换为二进制数据是01100001
b 对应的ASCII码是98，转换为二进制数据是01100010
因为bit非常节省空间（1 MB=8388608 bit），可以用来做大数据量的统计。
*/
例如：在线用户统计，留存用户统计
setbit onlineusers 01
setbit onlineusers 11
setbit onlineusers 20
支持按位与、按位或等等操作
BITOPANDdestkeykey[key...] ，对一个或多个 key 求逻辑并，并将结果保存到 destkey 。
BITOPORdestkeykey[key...] ，对一个或多个 key 求逻辑或，并将结果保存到 destkey 。
BITOPXORdestkeykey[key...] ，对一个或多个 key 求逻辑异或，并将结果保存到 destkey 。
BITOPNOTdestkeykey ，对给定 key 求逻辑非，并将结果保存到 destkey 。
计算出7天都在线的用户
BITOP "AND" "7_days_both_online_users" "day_1_online_users" "day_2_online_users" ... "day_7_online_users"
8、购物车
String 或hash。所有String可以做的hash都可以做
key：用户id；field：商品id；value：商品数量。
+1：hincr。-1：hdecr。删除：hdel。全选：hgetall。商品数：hlen。
9、用户消息时间线timeline
list，双向链表，直接作为timeline就好了。插入有序
10、消息队列
List提供了两个阻塞的弹出操作：blpop/brpop，可以设置超时时间
blpop：blpop key1 timeout 移除并获取列表的个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
brpop：brpop key1 timeout 移除并获取列表的后一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
上面的操作。其实就是java的阻塞队列。学习的东西越多。学习成本越低
队列：先进先除：rpush blpop，左头右尾，右边进入队列，左边出队列
栈：先进后出：rpush brpop
11、抽奖
自带一个随机获得值
spop myset
12、点赞、签到、打卡
假如上面的微博ID是t1001，用户ID是u3001
用 like:t1001 来维护 t1001 这条微博的所有点赞用户
点赞了这条微博：sadd like:t1001 u3001
取消点赞：srem like:t1001 u3001
是否点赞：sismember like:t1001 u3001
点赞的所有用户：smembers like:t1001
点赞数：scard like:t1001
是不是比数据库简单多了。
13、商品标签
老规矩，用 tags:i5001 来维护商品所有的标签。
sadd tags:i5001 画面清晰细腻
sadd tags:i5001 真彩清晰显示屏
sadd tags:i5001 流程至极
14、商品筛选
// 获取差集
sdiff set1 set2
// 获取交集（intersection ）
sinter set1 set2
// 获取并集
sunion set1 set2
假如：iPhone11 上市了
sadd brand:apple iPhone11
sadd brand:ios iPhone11
sad screensize:6.0-6.24 iPhone11
sad screentype:lcd iPhone 11
赛选商品，苹果的、ios的、屏幕在6.0-6.24之间的，屏幕材质是LCD屏幕
sinter brand:apple brand:ios screensize:6.0-6.24 screentype:lcd
15、用户关注、推荐模型
follow 关注 fans 粉丝
相互关注：
sadd 1:follow 2
sadd 2:fans 1
sadd 1:fans 2
sadd 2:follow 1
我关注的人也关注了他(取交集)：
sinter 1:follow 2:fans
可能认识的人：
用户1可能认识的人(差集)：sdiff 2:follow 1:follow
用户2可能认识的人：sdiff 1:follow 2:follow
16、排行榜
id 为6001 的新闻点击数加1：
zincrby hotNews:20190926 1 n6001
获取今天点击多的15条：
zrevrange hotNews:20190926 15 withscores
Redis 用的好，加薪少不了
https://blog.csdn.net/qq_39938758/article/details/105577370
