Redis 作为时下最流行的内存数据库，广泛应用于大中型企业之中。在大多数企业的日常业务开发中，最常用到的 Redis 功能当属 KV 缓存，它是 Redis 所支持的最基础的功能，广为人知。不广为人知的是， Redis 还支持多种酷炫的高级应用，下文将结合具体的业务场景来介绍这些高级应用。

KV 缓存

Redis 最基础的应用即 KV 缓存，可以用于缓存用户信息、会话信息、商品信息等等。其处理逻辑一般是：用户首次访问系统时，业务数据在 Redis 中查询不到，只能从数据库中读取，在响应数据给用户的同时，存一份到 Redis 中。用户再次发起请求时，系统依然首先尝试从 Redis 中读取，如果获取到数据就直接响应，否则访问数据库读取数据。

随着业务量的增长，Redis 中的数据变的越来越多。但并非每一份数据都会得到高频的使用。有的用户可能登陆一次后，很长时间内都不再上线，如果将该用户的信息长期保存在内存中，是对内存资源的一种浪费，一定程度上也会影响 Redis 的性能。Redis 支持为缓存数据设置 expires 过期时间。超出这个时间，这份数据却没有被访问过，Redis 会把它从内存中剔除。这样可以及时释放内存，保证内存数据库中的数据都是业务热点数据。

试想一款商城应用中，需要将用户相关信息存储在 Redis 中，保证用户在会话期间一直可以使用缓存里面的数据。这时开展了商品秒杀活动，系统访问量陡增，在 Redis 看来所有访问用户的信息都是热点数据，且未到达过期时间，这些数据在这个时点全部涌入内存，极有可能撑爆内存。针对这种场景，Redis 设计了多种数据淘汰策略， 它会在 Redis 内存占用达到预设上限时启用。Redis 支持的5种数据淘汰策略分别是：

# noeviction：写入时如果占用内存达到预设上限，不淘汰任何key，仅返回错误信息
volatile-lru：尝试使用 LRU 算法从设置了过期时间的数据集合中回收key
allkeys-lru：尝试使用 LRU 算法从全部数据中回收key
allkeys-random：从全部数据中随机回收key
volatile-random：在设置了过期时间的数据集合中随机回收key
volatile-ttl：在设置了过期时间的数据集合中回收剩余存活时间最短的key

分布式锁

分布式环境下如何解决临界资源访问问题？

延时队列

定时任务