应用场景
- 缓存系统：用于缓解数据库的高并发压力
- 计数器：使用redis原子操作，用于社交网络的转发数，评论数，粉丝数，关注数等
- 排行榜：使用zset数据结构，进行排行榜计算
- 实时系统：使用Redis位图的功能实现布隆过滤器，进而实现垃圾邮件处理系统
- 消息队列：使用list数据结构，消息发布者push数据，多个消息订阅者通过阻塞线程pop数据，以此提供简单的消息队列能力
之所以说简单，是因为Redis官方不提供可靠消费/发布的机制；需要自行实现故障转移、队列持久化、队列监控和流量控制等mq具备的功能；
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高级功能慢查询
慢查询只记录Redis在处理存储的时间计数（图中的3步骤），并不包含网络通信时间和排队时间，所以客户端超时分析时要综合每个因素 。
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注意：
- 慢查询保存数量参数不要设置过小，同时最好能定期持久化慢查询记录，方便历史问题排查 。
pipline用于异步处理大量Redis请求 。
注意：
- 大量任务需要划分出多个pipline进行操作(否则，网络和等待时间都承受压力) 。
- pipline每次只能作用在一个Redis节点上 。
- M操作(mget,mset类似的指令)相比pipline，前者是原子操作，后者并不是 。Redis会把一个携带很多命令的pipeline拆分成几个子命令 。
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发布订阅
Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息 。
注意：
- Redis无法做消息堆积（新订阅者无法获取历史订阅消息）
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bitmap
字符串big对应的二进制（ASCII码）如图所示， bitmap可以直接操控位 。使用每个数位代表一个用户或者状态，相比int数据结构保存，节省了32倍的内存空间 。
注意：
- bitmap并不是适合所有场景去替换常规的数据存储
- bit是string类型，最大只能存512MB
- 注意setbit函数会自动补位，所以生产环境要注意setbit的偏移量，可能会造成较大的耗时
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【Redis的高级特性一览】Hyperloglog
基于HyperLogLog算法，实现用极小空间完成独立数量的统计，类型本质是string 。
注意：
- 无法保证数据完全正确 。官网说明错误率为0.81%
- 无法取到单条数据
GEO(地理信息定位)是Redis3.2版本发布的功能，存储经纬度，计算两地距离，范围计算等，类型本质是zset 。
Redis-sentinel
Redis哨兵是Redis2.8版本发布的功能，解决Redis集群的故障转移等痛点，支持高可用 。
Redis-cluster
Redis集群是Redis3.0版本发布的功能，支持分布式
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