一、缓存
说到redis，很多人第一个想到的就是缓存，也是我们用的最多的一个场景；国内外中大型的网站都离不开缓存。合理的利用缓存，比如缓存热点数据，不仅可以提升网站的访问速度，还可以降低数据库DB的压力。并且，Redis相比于memcached，还提供了丰富的数据结构，并且提供RDB和AOF等持久化机制，强的一批。
二、排行榜
当今互联网应用，有各种各样的排行榜，如电商网站的月度销量排行榜、社交APP的礼物排行榜、小程序的投票排行榜等等。Redis提供的zset数据类型能够实现这些复杂的排行榜。我们来举一个例子。
比如，用户每天上传视频，或者点赞的排行榜可以这样设计：
- 用户Tom上传了一个视频，获得了6个赞：
zadd user:ranking:2021-03-03 Jay 3- 过了一段时间，在获得一个赞：
zincrby user:ranking:2021-03-03 Jay 1- 如果某个用户Jack作弊，需要删除该用户
zrem user:ranking:2021-03-03 John- 暂时获取赞数最多的三个用户
zrevrangebyrank user:ranking:2021-03-03 0 2三、计数器应用
各大网站、APP应用经常需要计数器的功能，如短视频的播放数、电商网站的浏览数。这些播放数、浏览数一般要求实时的，每一次播放和浏览都要做加1的操作，如果并发量很大对于传统关系型数据的性能是一种挑战。Redis天然支持计数功能而且计数的性能也非常好，可以说是计数器系统的重要选择。
四、共享Session
如果一个分布式Web服务将用户的Session信息保存在各自服务器，用户刷新一次可能就需要重新登录了，这样显然有问题。实际上，可以使用Redis将用户的Session进行集中管理，每次用户更新或者查询登录信息都直接从Redis中集中获取。
五、分布式锁
几乎每个互联网公司中都使用了分布式部署，分布式服务下，就会遇到同一个资源的并发访问的技术难题，如秒杀、下单减库存等场景。
这里复习下两个redis命令：
- SETNX 如果不存在该key，则设置并返回1，如果存在就返回0（不覆盖）
SETNX key value //setnx是set if not exists 的简写- SETEX 将值 value 关联到 key ，并将 key 的生存时间设为 seconds (以秒为单位)。
SETEX key seconds value //这里set value 和set time 是一个原子操作这两个是实现Redis分布式锁的关键。具体的Redis分布式的实现后续会更新相关文章，敬请期待！
六、社交网络
赞/踩、粉丝、共同好友/喜好、推送、下拉刷新等是社交网站的必备功能，由于社交网站访问量通常比较大，而且传统的关系型数据不太适保存 这种类型的数据，Redis提供的数据结构可以相对比较容易地实现这些功能。
七、消息队列
消息队列是大型网站必用中间件，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件，主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。Redis提供了发布/订阅及阻塞队列功能，能实现一个简单的消息队列系统。另外，这个不能和专业的消息中间件相比。
八、位操作
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。腾讯10亿用户，要几个毫秒内查询到某个用户是否在线，能怎么做？千万别说给每个用户建立一个key，然后挨个记（你可以算一下需要的内存会很恐怖，而且这种类似的需求很多。这里要用到位操作——使用setbit、getbit、bitcount命令。原理是：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。
