redis算中间件吗_redis和mq都是中间件吗

像美团外卖这样的APP用一种开发语言，能开发得出来吗？

5、考虑是否需要主从，读写分离，考虑是否分布式部署，考虑是否后续水平伸缩。

像美团外Redis是一种基于内存的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis的优点在于其快速的读取和写入速度以及支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、和有序等。在Ja应用程序中，使用Redis可以提高性能并减少数据库负载。卖这样的APP用一种开发语言，能开发得出来吗？是不能。

redis算中间件吗_redis和mq都是中间件吗

redis算中间件吗_redis和mq都是中间件吗

优点：通用公开、兼容性强、可扩展、安全性高，但XML编码格式占用带宽大

美团发展到现在可以说已经是一个【巨无霸】了，里面集成了很多很多功能，除了核心的外卖，还有 旅游 、 娱乐 、购物、出行，金融等等业务线，那么这么多复杂的业务根本不可能用同一种开发语言实现。

那么美团都用到哪些开发语言和技术了呢？下面就根据我的理解详细说一下。

前端开发主要分为三大类型：Andriod、IOS和PC（H5） ,Android开发语言是Kotlin和Ja，IOS开发语言是Object-c和Swift，PC（H5）开发语言就比较杂了，有JS、CSS、HTML，还有很多第三方的前端框架，比如Angular.js、vue.js、Bootstrap、JQuery等等。

关于后端的功能，这一点可以说是众说纷纭，主要需要考虑的是如何实现功能、数据的交互流程和存取、平台的稳定性与性能等。

那么后端都用到哪些开发语言和技术呢？

根据后端技术选型的标准，后端可选的开发语言和技术是非常多的。

比如Ja体系的话，可以选用SpringMVC、Spring cloud、Hibernate，Mybatis、Mysql、Redis、Memcache、zookeeper、Kafka......；

当然还有PHP、C、Perl等开发语言。

综上所述，美团这个巨无霸公司，随着业务线的扩展用到的技术肯定会越来越多，而且越来越复杂，技术快速变革的时代，适者生存的竞争性也会越来越激烈。

俗话说：罗马不是一日建成的，任何事都不可能一蹴而就，包含技术。在以后的发展中美团也会逐步更新自己的技术和开发语言的。

至少三种语言。后端一种语言（比如Ja丶Go丶Python丶PHP等），后端语言及生态比较成熟。下面重点聊前端App开发。

前台两种语言（Android和iOS是不同的开发环境。比如Android用Ja或者Kotlin，iOS采用Object C++或Swift），称之为Native开发。

与RN竞争的还有一种新贵flutter，是google推出来的，但设计原理与RN不同，性能方面优于RN，只是目前生态不够健全，国内有闲鱼app是采用此技术。未来可能会占一席之地。

，其实App开发已经是强努之末，我觉得主流应该是朝PWA和小程序方向发展。

你好，开发譬如美团这种APP，用一种语言是实现不了的，一个APP有安卓和苹果两个作系统，开发能在安卓iOS端应用的APP主流的开发语言和技术是很多的，如后台有JAVA、C++、PHP、Python等多种开发语言，前端有kotlin、HTML、css、jquery、ajax、bootstrap、angular.js、react、vue.js、node.js、swift、object-c等多种语言和框架。

一般APP有这几种开发组合模式：1、原生安卓iOS开发，前端：JAVA、kotlin、swift、object-c后台：JAVA、PHP、C++等后台技术，这种模式开发周期长，成本高，性能好；2、混合APP开发即hybrid app，前端以网页技术为主，穿插原生开发功能，兼具原生APP和web app的优点，如淘宝、微信等应用都是走的这个技术；3、web app，前端纯网页技术，后台为主流开发语言，这种模式开发速度快，成本低，界面体验可能弱一些。

可见开发一款APP大多数都是多种语言配合完成，谢谢阅读。

看完之前的评论，依然好奇为什么一个语言不能完全胜任。

前端跨平台的方案有react native，cordova,flutter等，如果需要兼容开发小程序，h5页面，可以采用taro来开发，一套代码，所有平台通吃。

后端的方案有服务端运行时nodejs，大数据背景下运用而生的数据库mobgodb，缓存解决方案redis，搜索工具elasticsearch，负载均衡ngix，基本上是需要什么就有什么

所以总结下来，一句话，一种语言可以实现类似美团这样的app和小程序。为什么美团使用的语言那么多，一大原因估计是美团app开发的早，当时前端技术不成熟，工具没现在这么多。

使用混合开发与C++ 进行跨平台开发，有好有坏。

C++ 进行跨平台开发

编写一次，随处运行。早在 2013 年，Dropbox 就采用上述策略进行移动开发，这背后的想法很简单：用 C++ 编写一次代码，而不是用 Ja 和 Objective-C 编写两次。那时，整个移动工程团队相对还比较小，但需要支持快速增长的移动路线图。因此，公司希望找到一种方法，使这个小团队可以快速交付大量 Android 和 iOS 代码。

如今，Dropbox 完全放弃了这个策略，转而使用各个平台的原生语言（主要是 Swift 和 Kotlin ，这两种语言在刚开始制定移动策略时还不存在）。

Hybrid App混合开发

Hybrid App主要以JS+Native两者相互调用为主，从开发层面实现“一次开发，多处运行”的机制，成为真正适合跨平台的开发。Hybrid App兼具了Native App良好用户体验的优势，也兼具了Web App使用HTML5跨平台开发低成本的优势。

目前已经有众多Hybrid App开发成功应用，比如美团、爱奇艺、支付宝等知名移动应用，都是采用Hybrid App开发模式。

移动应用开发的方式，目前主要有三种：

支付宝打开很慢，就是因为采用混合开发，使用人多了不如原生开发

不行的哦。任何你看到的应用和网页，都需要多个语言开发的，大的分比如前端和后端，用的语言都是不一样的

为什么要使用Redis

当然创业公司可以用一种前端语言写App前端，这样就不需要Android和苹果分两种语言写，写一次代码可以编译成Android和iOS的App，现在通行的方案有Vue之类的DOM渲染模式，以及ReactNative方案（RN）。性能上RN优于DOM渲染但低于用Native开发的App。所以美团这种公司，一定是Native方式写App，但RN是初创项目不错的选择。

Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。

虽然其是基于内存读写，但底层也有持久化机制；同时具备集群模式；不用担心其可用性。

因为其高效和可靠性，所以非常适合缓存、1. noeviction(默认)：不再提供写请求服务，返回错误秒杀控制、分布式锁等场景。

关很容易懂,热情于Redis的使用，可以参考

redis原理，单线程怎么做到高并发的

Ja服务在Redis重启后不需要重启，因为Ja服务与Redis之间的通信是通过网络进行的，Redis重启并不会对Ja服务产生直接影响。Ja服务可以在Redis重启后重新连接到Redis，继续进行数据的读取和写入。

但线程，只能靠单个处理器速度，内存速度，处理器上的缓存速度，总线传输速度。余STOMP（Streaming Text Orientated Message Protocol）是流文本定向消息协议，是一种为MOM(Message Oriented Middleware，面向消息的中间件)设计的简单文本协议。STOMP提供一个可互作的连接格式，允许客户端与任意STOMP消息（Broker）进行交互。下的是你的网络IO。但线程高并发完全依赖程序的运行速度。redis这种东西肯定不是但线程的。一个连接就是一个线程，你这样理解应该不准确。

产生雪崩的原因：

Ja基础的书有哪些比较好的？

7、列表

我是一个超级ja的初学者

可以在Redis的安装目录中的redis.conf文件中设置内存大小 , 例如 :

我买的本书是金禾的"掌握ja设计之钥"

这本书的作者是江义华老师写的

主要是要写给入门的初学者

一开始看这本书的时候觉得写的真的很容易懂

但是慢慢的看到物件类别的那几章

就开始觉得作者所描述的开始很模糊

列出类别的各种介绍跟一个例子後就没有多加介绍

到後面就有点难懂

但是翻开一看,写的真的是有够简单

作者是叫做高桥麻奈

我这个非常的初学者一看就懂了

所用的程式码也是非常简单

我很跟我一样是初学者的人买这本书来看

ja编程思2.3 Consumer想

作者:（美）埃克尔著 陈昊鹏 译

基本上可以认为这是ja的启蒙书。

Ja核心技术·卷1 ， 卷2 ，是很不错的

消息中间件（一）MQ详解及四大MQ比较

後来我就去诚品买了另外一本书

一、消息中间件相关知识

1、概述

消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。

2、消息中间件的组成

2.1 Broker

消息，作为server提供消息核心服务

2.2 Producer

消息生产者，业务的发起方，负责生产消息传输给broker，

2.4 Topic

2.5 Queue

2.6 Message

消息体，根据不同通信协议定义的固定格式进行编码的数据包，来封装业务数据，实现消息的传输

3 消息中间件模式分类

3.1 点对点

PTP点对点:使用queue作为通信载体

说明：

消息被消费以后，queue中不再存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。 Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。

说明：

queue实现了负载均衡，将producer生产的消息发送到消息队列中，由多个消费者消费。但一个消息只能被一个消费者接受，当没有消费者可用时，这个消息会被保存直到有一个可用的消费者。

4 消息中间件的优势

4.1 系统解耦

4.2 提高系统响应时间

例如原来的一套逻辑，完成支付可能涉及先修改订单状态、计算会员积分、通知物流配送几个逻辑才能完成；通过MQ架构设计，就可将紧急重要（需要立刻响应）的业务放到该调用方法中，响应要求不高的使用消息队列，放到MQ队列中，供消费者处理。

通过消息作为整合，大数据的背景下，消息队列还与实时处理架构整合，为数据处理提供性能支持。

4.4 Ja消息服务——JMS

5 消息中间件应用场景

5.1 异步通信

有些业务不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。

5.2 解耦

降低工程间的强依赖程度，针对异构系统进行适配。在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。通过消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口，当应用发生变化时，可以的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。

5.3 冗余

有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的”插入-获取-删除”范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。

5.4 扩展性

消息消费者，业务的处理方，负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理5.5 过载保护

在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量无法提取预知；如果以为了能处理这类瞬间峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。

5.6 可恢复性

系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

在大多使用此外，对于Ja服务与Redis之间的通信，可以使用一些可靠性技术，比如连接池、重试机制等，以提高系统的可靠性和稳定性。场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。

5.8 缓冲

在任何重要的系统中，都会有需要不同的处理时间的元素。消息队列通过一个缓冲层来帮助任务效率的执行，该缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度。以调节系统响应时间。

5.9 数据流处理

分布式系统产生的海量数据流，如：业务日志、数据、用户行为等，针对这些数据流进行实时或批量采集汇总，然后进行大数据分析是当前互联网的必备技术，通过消息队列完成此类数据收集是的选择。

6 消息中间件常用协议

6.1 AMQP协议

AMQP即Aanced Message Queuing Protocol,一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件不同产品，不同开发语言等条件的限制。

6.2 MQTT协议

MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输）是IBM开发的一个即时通讯协议，有可能成为物联网的重要组成部分。该协议支持所有平台，几乎可以把所有联网物品和外部连接起来，被用来当做传感器和致动器（比如通过Twitter让房屋联网）的通信协议。

优点：格式简洁、占用带宽小、移动端通信、PUSH、嵌入式系统

6.3 STOMP协议

优点：命令模式（非topicqueue模式）

6.4 XMPP协议

XMPP（可扩展消息处理现场协议，Extensible Messaging and Presence Protocol）是基于可扩展标记语言（XML）的协议，多用于即时消息（IM）以及在线现场探测。适用于之间的准即时作。核心是基于XML流传输，这个协议可能最终允许因特网用户向因特网上的其他任何人发送即时消息，即使其作系统和浏览器不同。

6.5 其他基于TCP/IP自定义的协议

有些特殊框架（如：redis、kafka、zeroMq等）根据自身需要未严格遵循MQ规范，而是基于TCPIP自行封装了一套协议，通过网络socket接口进行传输，实现了MQ的功能。

7 常见消息中间件MQ介绍

7.1 RocketMQ

阿里系下开源的一款分布式、队列模型的消息中间件，原名Metaq，3.0版本名称改为RocketMQ，是阿里参照kafka设计思想使用ja实现的一套mq。同时将阿里系内部多款mq产品（Notify、metaq）进行整合，只维护核心功能，去除了所有其他运行时依赖，保证核心功能最简化，在此基础上配合阿里上述其他开源产品实现不同场景下mq的架构，目前主要多用于订单交易系统。

具有以下特点：

提供了一些不同于kafka的对比异：

7.2 RabbitMQ

使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP,STOMP，也正是如此，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了Broker架构，核心思想是生产者不会将消息直接发送给队列，消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由(Routing)，负载均衡(Load balance)、数据持久化都有很好的支持。多用于进行企业级的ESB整合。

Apache下的一个子项目。使用Ja完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现，少量代码就可以高效地实现高级应用场景。可插拔的传输协议支持，比如：in-VM, TCP, SSL, NIO, UDP, multicast, JGroups and JXTA transports。RabbitMQ、ZeroMQ、ActiveMQ均支持常用的多种语言客户端 C++、Ja、.Net,、Python、 Php、 Ruby等。

7.4 Redis

Apache下的一个子项目，使用scala实现的一个高性能分布式Publish/Subscribe消息队列系统，具有以下特性：

7.6 ZeroMQ

号称最快的消息队列系统，专门为高吞吐量/低延迟的场景开发，在金融界的应用中经常使用，偏重于实时数据通信场景。ZMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，开发成本高。因此ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式，更像一个socket library，你不需要安装和运行一个消息或中间件，因为你的应用程序本身就是使用ZeroMQ API完成逻辑服务的角色。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列，如果down机，数据将会丢失。如：Twitter的Storm中使用ZeroMQ作为数据流的传输。

ZeroMQ套接字是与传输层无关的：ZeroMQ套接字对所有传输层协议定义了统一的API接口。默认支持 进程内(inproc) ，进程间(IPC) ，多播，TCP协议，在不同的协议之间切换只要简单的改变连接字符串的前缀。可以在任何时候以最小的代价从进程间的本地通信切换到分布式下的TCP通信。ZeroMQ在背后处理连接建立，断开和重连逻辑。

特性：

二、主要消息中间件的比较

Redis 秒杀系统的设计与实现

"ja2程式设计实例入门"

还记得刚工作那会，每每听到大牛们聊技术，各种专业术语，巴拉巴拉的，简直像是在听天书，比如什么中间件、分布式、SOA、无状态、热更新、懒加载、ACID、LVS、LDAP、VIP、CDN、负载均衡、鲁棒性、POJO、DSL、DI、IOC，太多太多了。一转眼快 10 年过去了，当很多新人再问到我这些名词的时候，我就在想，能不能用通俗易懂的大白话，就能聊明白这些专业的技术知识呢？

最近，给几个公司做技术咨询，经常会聊到秒杀系统。所以，借这次机会，尝试用大白话和大家聊聊 Redis 秒杀系统的设计与实现，。

说起 “秒杀”，我相信大家肯定都耳熟能详了，双十一零点抢购、手机整点抢购、抢火车票、1 元秒杀、抢红包等等，都可以说是秒杀的各种应用场景了。

秒杀系统的设计 ，难就难在，在极短的时间内，应对瞬时涌入平时成百上千倍的巨大流量，还包括各种攻击等未知流量，最终我们要保证在用户体验顺畅良好的情况下，不能多卖或者少卖。

而当我们公司决定要做秒杀系统的时候，我就去找业务，到时大概会有多少 UV，不知道 10 倍或者 100 倍？然后去找老板，给技术多少预算，最多平时的 10 倍不能再多了，当然越少越好，呵呵，也就是说让我们用平时最多 10 倍的预算去解决不可预估的用户流量，怎么做？要是有钱直接扔 1 万台跑去吧，钱能解决的事就不是事，但问题是现在还没那么多钱，还要把事情搞定。

在聊秒杀系统设计之前，让我们先回到现实生活中，聊聊常见的“秒杀”场景和秒杀场景的特点，以及它们都是怎么应对的，在应对过程中都需要注意什么。

日常生活中，其实也有很多秒杀场景，比如，早上 9 点超市开门，老大爷老大妈抢购蔬菜水果，是不是？ 还有，新楼盘抢购，是不是？ 股市、交易所现场，是不是？

对的，生活中其实有太多类似场景了， 你有没有发现“秒杀”的独需要注意的是，如果Redis重启后修改了IP地址和端口号，那么Ja服务就需要重新配置连接信息，才能继续与Redis进行通信。此外，如果Redis重启后数据出现了异常，那么Ja服务需要重新连接Redis并进行数据修复。有特点呢？

记住了上面三个特点，我们就可以区分和确定秒杀的业务场景了。 这里我举一个特别的例子， 你说挤公交车，算不算秒杀场景呢？

下面，我再和大家聊一个关于抢猪肉的故事。

在保安部门充分讨论之后，保安大队长决定通过以下安排，在保证人员安全的前提下，还要做到相对公平。

后来，活动井然有序的开始了，但是由于猪肉销售场地太远，销售窗口又少，老大爷和老大妈们买肉又精挑细选，导致整个过程很漫长，而且外面等候的人们都开始骚动起来，这个时候保安大队长赶紧找到：

故事讲完了，如果我们把上面的故事，理解为秒杀业务场景，我们就可以总结出一个 秒杀因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。便于分布式扩容。系统的设计原则 了：

redis内存满了怎么办

几种模似都可以开发出应用，小应用无所谓，但是大流量应用，对图形要求高的如 游戏 等原生开发的效果还是

1。可以在配置文件中配置Redis可使用的内存的大小：

1、首先明确是不是一定要上缓存，当前架构的瓶颈在哪里，若瓶颈真是数据库作上，再继续往下看。

修改配置文件 :

2. Ja服务读取并修改Redis中的数据：如果Ja服务读取Redis中的数据，并且在内存中修改后再写回Redis，那么在Redis重启后，需要重新连接Redis，否则可能会导致数据丢失或读取到旧数据。此时，建议在Ja服务中实现自动重连机制，以确保数据的一致性。

maxmemory 100mb //这是设置Redis可以占用的内存为100M.

或通过Redis命令来修改可用内存大小 :

在Redis运行时可以通过命令来动态地修改可用内存的大小 , 例如 :

127.0.0.1 : 6379 > config set maxmemory 100MB //这是设置Redis可以占用的内存为100M

127.0.0.1 : 6379 > config get maxmemory //这是获取刚才设置的Redis可用的内存

以下是可以通过配置文件设置的内存淘汰策略 :

2. allkeys-lru：在所有的key中使用LRU算法对数据进行淘汰

3. volatile-lru：在设置了"过期时间 "的过期key中用LRU算法对数据进行淘汰

4. allkeys-random：随机进行数据淘汰

5. volatile-random：在有" 过期时间 "的key中随机进行数据淘汰

6. volatile-ttl：依据key的已经设置的过期时间进行数据淘汰，最早过期的数据最早被淘汰

mysql有基于LRU缓冲池，其它辅助缓存如memcached和redis的意义应该就不需要了，还是有其它需要的理由？

一个APP的开发是需要前端技术和后台技术共同配合完成，这样的APP不论是功能还是性能都给用户很好的体验，单一开发语言毕竟技术支持有限，所以即使能开发出来，APP的用户体验也是不理想的。

2、明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。前者终究是个缓存，不可能保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似版本的已集成），自己去实现一致性hash。因为不知道应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用mongodb会更好，比如在存储日志方面。

交互系统之间没有直接的调用关系，只是通过消息传输，故系统侵入性不强，耦合度低。

3、缓存量大但又不常变化的数据，比如评论。

4、思路是对的，清晰明了，读DB前，先读缓存，如果有直接返回，如果没有再读DB，然后写入缓存层并返回。

6、想要一劳永逸，后续维护和扩展方便，那就将现有的代码架构优化，按你说的替换数据库组件需要改动大量代码，说明当前架构存在问题。可以利用现有的一些框架，比如SpringMVC，将应用层和业务层和数据库层解耦。再上缓存之前把这些做好。

7、把读取缓存等作做成服务组件，对业务层提供服务，业务层对应用层提供服务。

8、保留原始数据库组件，优化成服务组件，方便后续业务层灵活调用缓存或者是数据库。

9、不建议一次性全量上缓存，最开始不动核心业务，可以将边缘业务先换成缓存组件，一步步换至核心业务。

10、刷新内存，以memcached为例，新增，修改和删除作，一般采用lazy load的策略，即新增时只写入数据库，并不会马里面有很多图案辅助学习上更新Memcached，而是等到再次读取时才会加载到Memcached中，修改和删除作也是更新 数据库，然后将Memcached中的数据标记为失效，等待下次读取时再加载。

大方向两种方案：

1、脚本同步：自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量Alibaba 的c ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。

2、业务层实现：先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。nosql层做好多分布式（一致性hash），以及失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代），和数据震荡恢复了。

redis适合什么场景

3、计数器

redis适合什么场景？

Ja消息服务（Ja Message Serv，JMS）应用程序接口是一个Ja平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。

1、缓存

缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。（：《Redis视频教程》）

2、排行榜

什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效，每次浏览都得给+1，并发量高时如果每次都请求数据库作无疑是种挑战和压力。Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。

4、分布式会话

集群模式下，在应用不多的情况下一般使用容器自带的session功能就能满足，当应用增多相对复杂的系统中，一般都会搭建以Redis等内存数据库为中心的session服务，session不再由容器管理，而是由session服务及内存数据库管理。

53、做二级缓存，A1为原始缓存，A2为拷贝缓存，A1失效时，可以访问A2，A1缓存失效时间设置为短期，A2设置为长期（此点为补充）、分布式锁

在很多互联网公司中都使用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问，如全局ID、减库存、秒杀等场景，并发量不大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的，大大影响了数据库的性能。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，如果设置返回1说明获取锁成功，否则获取锁失败，实际应用中要考虑的细节要更多。

6、 社交网络

点赞、踩、关注/被关注、共同好友等是社交网站的基本功能，社交网站的访问量通常来说比较大，而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据，Redis提供的哈希、等数据结构能很方便的的实现这些功能。

Redis列表结构，LPUSH可以在列表头部插入一个内容ID作为关键字，LTRIM可用来限制列表的数量，这样列表永远为N个ID，无需查询的列表，直接根据ID去到对应的内容页即可。

8、消息系统

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/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。