redis缓存应用场景

㈠ Redis 和 Memcached 各有什么优缺点，主要的应用场景是什么样的

1. Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3. Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 4. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 5、分布式--设定memcache集群，利用magent做一主多从;redis可以做一主多从。都可以一主一从 6、存储数据安全--memcache挂掉后，数据没了；redis可以定期保存到磁盘（持久化） 7、灾难恢复--memcache挂掉后，数据不可恢复; redis数据丢失后可以通过aof恢复 以上参考：php程序员，雷雪松的个人博客。

㈡ Redis是什么，用来做什么

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；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。

常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。

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。

关于Redis的使用，可以参考《Redis的使用方法、常见应用场景》

㈢ redis中list和hash的基本命令和使用场景

 Redis的数据类型

Redis的数据类型共有五种：string，list，hash，set，zset；

String 字符串相对来说做平常，key-value，类似是hashmap的用法；

List 队列，可以双向的存值，设计时，也可以简单用来当队列模式；

Hash 字典，一个key 对应多个值；

Set 无序的集合；

Zset 有序的集合；

列表 list

Redis列表是简单的字符串行表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素导列表的头部（左边）或者尾部（右边）

列表 list—— 基本命令

lpush

语法：lpush key value [value„]

作用：将一个或多个值 value 插入到列表 key 的表头（最左边），从左边开始加入值，从左到右的顺序依次插入到表头

返回值：数字，新列表的长度

rpush

语法：rpush key value [value„]

作用：将一个或多个值 value 插入到列表 key 的表尾（最右边），各个 value 值按从左到右 的顺序依次插入到表尾

返回值：数字，新列表的长度

lrange

语法：lrange key start stop

作用：获取列表 key 中指定区间内的元素，0 表示列表的第一个元素，以 1 表示列表的第二个元素；

start ,

stop 是列表的下标值，也可以负数的下标， -1 表示列表的最后一个元素， -2 表示列表的倒 数第二个元素，以此类推。

start ，stop 超出列表的范围不会出现错误。

返回值：指定区间的列表

lindex

语法：lindex key index

作用：获取列表 key 中下标为指定 index 的元素，列表元素不删除，只是查询。

0 表示列表的第一个元素，以 1 表示列表的第二个元素；

start ,

stop 是列表的下标值，也可以负数的下标， -1 表示列表的最后一个元素， -2 表示列表的倒数第二个元素，以此类推。

返回值：指定下标的元素；index 不在列表范围，返回nil

llen

语法：llen key

作用：获取列表 key 的长度 返回值：数值，列表的长度； key 不存在返回0

lrem

语法：lrem key count value

作用：根据参数count的值，移除列表中与参数value相等的元素，

count>0，从列表的左侧向右开始移 除；

count<0从列表的尾部开始移除；

count=0 移除表中所有与value相等的值。

返回值：数值，移除的元素个数

lset

语法：lset key index value

作用：将列表 key 下标为 index 的元素的值设置为 value。

返回值：设置成功返回 ok ; key 不存在或者 index 超出范围返回错误信息

linsert

语法：linsert key BEFORE(前)|AFTER(后) pivot value

作用：

将值value插入到列表key当中位于值pivot之前或之后的位置。

key不存在，pivot不在列表中， 不执行任何操作。

返回值：命令执行成功，返回新列表的长度。没有找到 pivot 返回 -1， key 不存在返回 0。

RPOP key

移除列表的最后一个元素，返回值为移除的元素。

RPOPLPUSH source destination

移除列表的最后一个元素，并将该元素添加到另一个列表并返回

LPOP key

移除列表的第一个元素，返回值为移除的元素。

使用场景

1. 消息队列

队列模式的情况下，可以使用，左进右出的原则，但不建议使用，因为现在市面上有很多成熟的消息中间件，没有必要造轮子；

2．排行榜

某一段时间统计数据的排行榜可以放在list里面，需要分页的话，也可以使用lrange start stop实现；

3. list类型的lpush命令和lrange命令能实现最新列表的功能，每次通过lpush命令往列表里插入新的元素，然后通过lrange命令读取最新的元素列表，如朋友圈的点赞列表、评论列表。

但是，并不是所有的最新列表都能用list类型实现，因为对于频繁更新的列表，list类型的分页可能导致列表元素重复或漏掉，举个例子，当前列表里由表头到表尾依次有（E，D，C，B，A）五个元素，每页获取3个元素，用户第一次获取到（E，D，C）三个元素，然后表头新增了一个元素F，列表变成了（F，E，D，C，B，A），此时用户取第二页拿到（C，B，A），元素C重复了。只有不需要分页（比如每次都只取列表的前5个元素）或者更新频率低（比如每天凌晨更新一次）的列表才适合用list类型实现

哈希类型hash

redis hash是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表，hash特别适合用于存储对象，每个 hash 可以存储 232 - 1键值对（40多亿）；

哈希类型 hash—— 基本命令

hset /hget /hmset /hmget /hgetall /hkeys /hvals /hexists

hset

语法：hset hash 表的key field value

作用：将哈希表 key 中的域 field 的值设为value ，如果 key 不存在，则新建 hash 表，执行赋值，如果有 field ,则覆盖值。

返回值： ①如果 field 是 hash 表中新field，且设置值成功，返回 1 ②如果 field 已经存在，旧值覆盖新值，返回0

hget

语法：hget key field

作用：获取哈希表 key 中给定域 field 的值

返回值：field 域的值，如果 key 不存在或者 field 不存在返回nil

hmset

语法：hmset key field value [field value„]

说明：同时将多个field-value(域-值)设置到哈希表key中，此命令会覆盖已经存在的field， hash表key不存在，创建空的hash表，执行hmset.

返回值：设置成功返回ok， 如果失败返回一个错误

hmget

语法：hmget key field [field„]

作用:获取哈希表key中一个或多个给定域的值

返回值：返回和field顺序对应的值，如果field不存在，返回nil

hgetall

语法：hgetall key

作用：获取哈希表key中所有的域和值

返回值：以列表形式返回hash中域和域的值 ，key不存在，返回空hash

hdel

语法：hdel key field [field„]

作用：删除哈希表 key 中的一个或多个指定域 field，不存在 field 直接忽略

返回值：成功删除的 field 的数量

hkeys

语法：hkeys key

作用：查看哈希表 key 中的所有 field 域

返回值：包含所有 field 的列表，key 不存在返回空列表

hvals

语法：hvals key

作用：返回哈希表中所有域的值 返回值：包含哈希表所有域值的列表，key 不存在返回空列表

hexists

语法：hexists key field

作用：查看哈希表 key 中，给定域 field 是否存在

返回值：如果 field 存在，返回 1， 其他返回0

使用场景

1、购物车

以用户id为key，商品id为field，商品数量为value，恰好构成了购物车的3个要素，如下图所示。

2、hash还是比较适合存储对象（key field value）或者是字典表（type，key，vlaue），刚好符合对象的要素，但string + json也可以存储，两则比较有什么区别？

 String  + json    Hash

效率很  高           高

容量      低           低

灵活性  低           高

序列化  简单       复杂

㈣ 三分钟读懂redis数据库

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

1. 使用Redis有哪些好处？

(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash

(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行

(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除

2. redis相比memcached有哪些优势？

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

3. redis常见性能问题和解决方案：

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件

(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...

这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。

4. MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据

相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：

voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰

allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

相关推荐：《Python视频教程》

5. Memcache与Redis的区别都有哪些？

1)、存储方式

Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。

Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。

2)、数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。

Redis有复杂的数据类型。

3），value大小

redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB

6. Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？

1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2).Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

4). Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

7. redis 最适合的场景

Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?

如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：

1.Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。

2.Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

3.Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

（1）会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

（2）全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

（3）队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

（4）排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

（5）发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）。

㈤ 移动云云数据库Redis有什么产品功能缓存应用怎么样

首先云数据库Redis是一款内存型数据库，云数据库Redis应用场景还挺多的，可用于游戏缓存、互联网缓存、电商高并发，所以缓存应用是redis最为普遍的用途，各行各业都适用！

㈥ 谈谈redis，memcache，mongodb的区别和具体应用场景

从以下几个维度，对 redis、memcache、mongoDB 做了对比。
1、性能
都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈。
总体来讲，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb。
2、操作的便利性
memcache 数据结构单一。（key-value）
redis 丰富一些，数据操作方面，redis 更好一些，较少的网络 IO 次数，同时还提供 list，set，
hash 等数据结构的存储。
mongodb 支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。
3、内存空间的大小和数据量的大小
redis 在 2.0 版本后增加了自己的 VM 特性，突破物理内存的限制；可以对 key value 设置过
期时间（类似 memcache）
memcache 可以修改最大可用内存,采用 LRU 算法。Memcached 代理软件 magent，比如建立
10 台 4G 的 Memcache 集群，就相当于有了 40G。 magent -s 10.1.2.1 -s 10.1.2.2:11211 -b
10.1.2.3:14000 mongoDB 适合大数据量的存储，依赖操作系统 VM 做内存管理，吃内存也比较厉害，服务
不要和别的服务在一起。
4、可用性（单点问题）
对于单点问题，
redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整
个快照,无增量复制，因性能和效率问题，
所以单点问题比较复杂；不支持自动 sharding,需要依赖程序设定一致 hash 机制。
一种替代方案是，不用 redis 本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成
增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡
Memcache 本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的 hash 或者环
状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。
mongoDB 支持 master-slave,replicaset（内部采用 paxos 选举算法，自动故障恢复）,auto sharding 机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。
5、可靠性（持久化）
对于数据持久化和数据恢复，
redis 支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof 增强了可靠性的同时，对性能有所影
响
memcache 不支持，通常用在做缓存,提升性能；
MongoDB 从 1.8 版本开始采用 binlog 方式支持持久化的可靠性
6、数据一致性（事务支持）
Memcache 在并发场景下，用 cas 保证一致性redis 事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行
mongoDB 不支持事务
7、数据分析
mongoDB 内置了数据分析的功能(maprece),其他不支持
8、应用场景
redis：数据量较小的更性能操作和运算上
memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写
少，对于数据量比较大，可以采用 sharding）
MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题。
表格比较：
memcache redis 类型 内存数据库 内存数据库
数据类型 在定义 value 时就要固定数据类型 不需要
有字符串，链表，集 合和有序集合
虚拟内存 不支持 支持
过期策略 支持 支持
分布式 magent master-slave，一主一从或一主多从
存储数据安全 不支持 使用 save 存储到 mp.rdb 中
灾难恢复 不支持 append only file(aof)用于数据恢复
性能
1、类型——memcache 和 redis 都是将数据存放在内存，所以是内存数据库。当然，memcache 也可用于缓存其他东西，例如图片等等。
2、 数据类型——Memcache 在添加数据时就要指定数据的字节长度,而 redis 不需要。
3、 虚拟内存——当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的 value 交换到磁盘。
4、 过期策略——memcache 在 set 时就指定，例如 set key1 0 0 8,即永不过期。Redis 可以通
过例如 expire 设定，例如 expire name 10。
5、 分布式——设定 memcache 集群，利用 magent 做一主多从;redis 可以做一主多从。都可
以一主一从。
6、 存储数据安全——memcache 断电就断了，数据没了；redis 可以定期 save 到磁盘。
7、 灾难恢复——memcache 同上，redis 丢了后可以通过 aof 恢复。
Memecache 端口 11211
yum -y install memcached
yum -y install php-pecl-memcache
/etc/init.d/memcached start memcached -d -p 11211 -u memcached -m 64 -c 1024 -P /var/run/memcached/memcached.pid
-d 启动一个守护进程
-p 端口
-m 分配的内存是 M
-c 最大运行并发数-P memcache 的 pid
//0 压缩（是否 MEMCACHE_COMPRESSED） 30 秒失效时间
//delete 5 是 timeout <?php
$memcache = new Memcache; $memcache -> connect('127.0.0.1', 11211); $memcache -> set('name','yang',0,30);
if(!$memcache->add('name','susan',0, 30)) {
//echo 'susan is exist'; }$memcache -> replace('name', 'lion', 0, 300); echo $memcache -> get('name');
//$memcache -> delete('name', 5);
printf "stats\r\n" | nc 127.0.0.1 11211
telnet localhost 11211 stats quit 退出
Redis 的配置文件 端口 6379
/etc/redis.conf 启动 Redis
redis-server /etc/redis.conf 插入一个值
redis-cli set test "phper.yang" 获取键值
redis-cli get test 关闭 Redis
redis-cli shutdown 关闭所有
redis-cli -p 6379 shutdown <?php
$redis=new
Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); $redis->set('test',
'Hello World'); echo $redis->get('test'); Mongodb
apt-get install mongo mongo 可以进入 shell 命令行
pecl install mongo Mongodb 类似 phpmyadmin 操作平台 RockMongo

㈦ Redis 都有哪些应用场景

缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。
共享Session：对于一些依赖 session 功能的服务来说，如果需要从单机变成集群的话，可以选择 redis 来统一管理 session。
消息队列系统：消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务 解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功 能基本可以满足。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。
分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。 当然还有诸如排行榜、点赞功能都可以使用 Redis 来实现，但是 Redis 也不是什么都可以做，比如数据量特别大时，不适合 Redis，我们知道 Redis 是基于内存的，虽然内存很便宜，但是如果你每天的数据量特别大，比如几亿条的用户行为日志数据，用 Redis 来存储的话，成本相当的高。

㈧ Redis应用场景

Redis实际应用场景
1、显示最新的项目列表
下面这个语句常用来显示最新项目，随着数据多了，查询毫无疑问会越来越慢。
SELECT FROM fOO WHERE ORDER BY time DESC LIMIT 10
在Web应用中，“列出最新的回复”之类的查询非常普遍，这通常会带来可扩展性问题。这令人沮丧，因为项目本来就是按这个顺序被创建的，但要输出这个顺序却不得不进行排序操作。类似的问题就可以用Redis来解决。比如说，我们的一个Web应用想要列出用户贴出的最新20条评论。在最新的评论边上我们有一个“显示全部”的链接，点击后就可以获得更多的评论。我们假设数据库中的每条评论都有一个唯一的递增的ID字段。我们可以使用分页来制作主页和评论页，使用Redis的模板，每次新评论发表时，我们会将它的ID添加到一个Redis列表：
LPUSH latest.comments <ID>
我们将列表裁剪为指定长度，因此Redis只需要保存最新的5000条评论：
LTRIM latest.comments 0 5000
每次我们需要获取最新评论的项目范围时，我们调用一个函数来完成（使用伪代码）：
FUNCTION get_latest_comments(start,num_items):
id list =redis.lrange("latest.comments",start,start+num items -1) IF id list.length<num items
id list = SQL DB("SELECT ... ORDER BY time LIMIT ...") END
RETURN id list END
这里我们做的很简单。在Redis中我们的最新ID使用了常驻缓存，这是一直更新的。但是我们做了限制不能超过5000个ID，因此我们的获取ID函数会一直询问Redis。只有在start/count参数超出了这个范围的时候，才需要去访问数据库。
我们的系统不会像传统方式那样“刷新”缓存，Redis实例中的信息永远是一致的。SQL数据库（或是硬盘上的其他类型数据库）只是在用户需要获取“很远”的数据时才会被触发，而主页或第一个评论页是不会麻烦到硬盘上的数据库了。

㈨ Redis 都有哪些应用场景

缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。
共享Session：对于一些依赖 session 功能的服务来说，如果需要从单机变成集群的话，可以选择 redis 来统一管理 session。
消息队列系统：消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务 解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功 能基本可以满足。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。
分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。 当然还有诸如排行榜、点赞功能都可以使用 Redis 来实现，但是 Redis 也不是什么都可以做，比如数据量特别大时，不适合 Redis，我们知道 Redis 是基于内存的，虽然内存很便宜，但是如果你每天的数据量特别大，比如几亿条的用户行为日志数据，用 Redis 来存储的话，成本相当的高。