适合的场景
- 缓存：减轻mysql的查询压力，提升系统性能
- 排行榜：利用redis的sortSet实现
- 计算器，限速器：
- 利用redis中原子性的自增操作，我们可以统计类似用户点赞数、用户访问数等。这类操作如果用mysql，频繁的读写会带来相当大的压力
- 限速器比较典型的使用场景是限制某个用户访问某个API的频率，常用于抢购时，防止用户疯狂点击带来不必要的压力
- 好友关系：
- 利用集合的一些命令，比如求交集、并集、差集等。可以方便解决一些共同好友、共同爱好之类的功能
- 消息队列：
- 除了Redis自身的发布、订阅模式，我们也可以利用List来实现一个队列机器，比如：到货通知，邮件发送之类的需求，不需要高可靠，但是会带来非常大的DB压力，完全可以用List来完成异步解耦
- Session共享：
- Session是保存在服务器的文件中，如果是集群服务，同一个用户过来可能落在不同的机器上，这就会导致用户频繁登陆；采用Redis保存Session后，无论用户胡落在哪台机器上都能获取到对应的Session信息
不适合的场景
数据量太大，数据访问频率非常低的业务都不适合使用Redis，数据太大会增加成本，访问频率太低，保存在内存中纯属浪费资源
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