【HBZ分享】Redis的各种类型实战应用场合

String

1. 计数器，通过incr/decr， 比如商品库存，流量包数量
2. 业务数据key-value， 缓存结果数据，提高性能，较少DB压力
3. 分布式session会话解决方案，集群环境下token校验。
4. 分布式锁，集群下保证线程安全

List

1. 简易版消息队列，不过一般不会使用，但可以实现此功能
2. 最近联系人列表， 像商场首页的那些商品数据都是缓存的
3. 历史记录和操作日志等
4. 批量查询分页数据，list类型可以做分页查询，比如商城首页商品都是分页的，但并不是直接从DB取，而是从redis 的

Set

1. 存储用户画像，产品标签集合存储，比如文章有多个标签，可以将对应标签存储再不同的key
2. 集合去重，可以使用set
3. 社交应用里面计算数据的交集，并集等
4. 抽奖小程序：保证不重复，随机弹出一个元素，可以把小奖存多条，大奖存的少，这样随机弹一个就大概率小奖了, spop随机弹出一个元素，并移除， srandmenber仅仅返回元素，不会移除
5. 网站独立ip统计

Sorted Set(有序集合)

1. 根据分数，实时排行榜。 比如商品热销榜，视频热播，热门文章
2. 优先级任务队列，将任务的优先级作为Sorted Set的分值

Hash

1. 对象存储：可以存储对象中的多个属性。
2. 通过hset添加和修改，使用hgetall获取所有信息， hget获取单个信息
3. 计数器系统：比如网站点赞数，评论数。每个文本，图片或者视频等支持点赞和评论的内容ID作为Hash表中的键， 点赞和评论次数作为Hash表中的值
4. key=文章id， field=评论， value=值， field=点赞， value=值
5. 电商里面购物车的存储结构,
   第一层Map， Key是用户id
   第二层Map, Key是购物车中的商品id， 值是购物车的数据比如买2件，3件

Bitmap(位存储)

1. 极小内存占用下对大量的二进制数据进行存储和处理
2. 布隆过滤器：判断一个元素是否在一个集合中。将元素通过Hash算法转换位多个二进制位， 并将其对应的二进制位设置为1
3. 去重操作： 使用Bitmap进行去重。将需要去重的数据的Hash值作为Bitmap的键，将数据的id号或标识作为Bitmap中对应的二进制位，"1"表示已存在该数据, “0”表示为存在该数据
4. 日活、月活UV统计， 签到统计，用户点赞，用户签到，访问计数，在线用户等