Redis 使用场景

1.Counting（计数）

可以预见的是，有很多同学认为把计数全部存在内存中成本非常高，我在这里用个图表来表达下我的观点：

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！

KISS原则，这对于开发是非常友好的，我只需要建立一套连接池，不用担心数据一致性的维护，不用维护异步队列。

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。

2.Reverse cache（反向cache）

面对微博常常出现的热点，如最近出现了较为火爆的短链，短时间有数以万计的人点击、跳转，而这里会常常涌现一些需求，比如我们向快速在跳转时判定用户等级，是否有一些账号绑定，性别爱好什么的，已给其展示不同的内容或者信息。

普通采用memcache+Mysql的解决方案，当调用id合法的情况下，可支撑较大的吞吐。但当调用id不可控，有较多垃圾用户调用时，由于memcache未有命中，会大量的穿透至Mysql服务器，瞬间造成连接数疯长，整体吞吐量降低，响应时间变慢。

这里我们可以用redis记录全量的用户判定信息，如string key:uid int:type，做一次反向的cache，当用户在redis快速获取自己等级等信息后，再去Mc+Mysql层去获取全量信息。如图：

当然这也不是最优化的场景，如用Redis做bloomfilter，可能更加省用内存。

3.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。

4.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。

5.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。

6.Fast transaction with Lua

Redis 的Lua的功能扩展实际给Redis带来了更多的应用场景，你可以编写若干command组合作为一个小型的非阻塞事务或者更新逻辑，如：在收到message推送时，同时1.给自己的增加一个未读的对话 2.给自己的私信增加一个未读消息 3.最后给发送人回执一个完成推送消息，这一层逻辑完全可以在Redis Server端实现。

但是，需要注意的是Redis会将lua script的全部内容记录在aof和传送给slave，这也将是对磁盘，网卡一个不小的开销。

7.Instead of Memcache

很多测试和应用均已证明，

在性能方面Redis并没有落后memcache多少，而单线程的模型给Redis反而带来了很强的扩展性。

在很多场景下，Redis对同一份数据的内存开销是小于memcache的slab分配的。

Redis提供的数据同步功能，其实是对cache的一个强有力功能扩展。