1.Counting（计数）
很多情况大家都会设想纯使用内存的方案会很有很高成本，但实际情况往往会有一些不一样：
- COST，对于有一定吞吐需求的应用来说，肯定会单独申请DB、Cache资源，很多担心DB写入性能的同学还会主动将DB更新记入异步队列，而这三块的资源的利用率一般都不会太高。资源算下来，你惊异的发现：反而纯内存的方案会更精简！
- Cache穿透风险，如果后端使用DB，肯定不会提供很高的吞吐能力，cache宕机如果没有妥善处理，那就悲剧了。
- 大多数的起始存储需求，容量较小
诸如统计点击数等应用。由于单线程，可以避免并发问题，保证不会出错，而且100%毫秒级性能！
命令：INCR
当然别忘记持久化，毕竟是redis只是存了内存！
2.Top 10 list
产品运营总会让你展示最近、最热、点击率最高、活跃度最高等等条件的top list。很多更新较频繁的列表如果使用MC+MySQL维护的话缓存失效的可能性会比较大，鉴于占用内存较小的情况，使用Redis做存储也是相当不错的。
3.Last Index
用户最近访问记录也是redis list的很好应用场景，lpush lpop自动过期老的登陆记录，对于开发来说还是非常友好的。
4.Relation List/Message Queue
这里把两个功能放在最后，因为这两个功能在现实问题当中遇到了一些困难，但在一定阶段也确实解决了我们很多的问题，故在这里只做说明。
Message Queue就是通过list的lpop及lpush接口进行队列的写入和消费，由于本身性能较好也能解决大部分问题。
5.位操作（大数据处理）
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。
想想一下腾讯10亿用户，要几个毫秒内查询到某个用户是否在线，你能怎么做？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，腾讯光这个得多花多少钱。。）好吧。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用来表示我们上面例子里面的用户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，上面我说的几个场景也就能够实现。用到的命令是：setbit、getbit、bitcount
6.分布式锁与单线程机制
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验证前端的重复请求（可以自由扩展类似情况），可以通过redis进行过滤：每次请求将request Ip、参数、接口等hash作为key存储redis（幂等性请求），设置多长时间有效期，然后下次请求过来的时候先在redis中检索有没有这个key，进而验证是不是一定时间内过来的重复提交
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秒杀系统，基于redis是单线程特征，防止出现数据库“爆破”
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全局增量ID生成，类似“秒杀”
Redis使用的重要点
1.rdb/aof Backup!
我们线上的Redis 95%以上是承担后端存储功能的，我们不仅用作cache，而更为一种k-v存储，他完全替代了后端的存储服务（MySQL），故其数据是非常重要的，如果出现数据污染和丢失，误操作等情况，将是难以恢复的。所以备份是非常必要的！为此，我们有共享的hdfs资源作为我们的备份池，希望能随时可以还原业务所需数据。
2.Small item & Small instance!
由于Redis单线程（严格意义上不是单线程，但认为对request的处理是单线程的）的模型，大的数据结构list,sorted set,hash set的批量处理就意味着其他请求的等待，故使用Redis的复杂数据结构一定要控制其单key-struct的大小。
另外，Redis单实例的内存容量也应该有严格的限制。单实例内存容量较大后，直接带来的问题就是故障恢复或者Rebuild从库的时候时间较长，而更糟糕的是，Redis rewrite aof和save rdb时，将会带来非常大且长的系统压力，并占用额外内存，很可能导致系统内存不足等严重影响性能的线上故障。我们线上96G/128G内存服务器不建议单实例容量大于20/30G。
3.Been Available!
业界使用比较多的是Redis sentinel（哨兵）