一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性，先列举一下Redis的特点：
- 读写性能优异
- 持久化
- 数据类型丰富
- 单线程
- 数据自动过期
- 发布订阅
- 分布式
这里通过几个场景，不同维度说下Redis的应用。
高性能适合当做缓存
缓存是Redis最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached，成为首选服务端缓存的组件。而且，Redis内部是支持事务的，在使用时候能有效保证数据的一致性。 作为缓存使用时，一般有两种方式保存数据：
1、读取前，先去读Redis，如果没有数据，读取数据库，将数据拉入Redis
2、插入数据时，同时写入Redis
方案一：实施起来简单，但是有两个需要注意的地方：
1、避免缓存击穿。（数据库没有就需要命中的数据，导致Redis一直没有数据，而一直命中数据库。）
2、数据的实时性相对会差一点。
方案二：数据实时性强，但是开发时不便于统一处理。
当然，两种方式根据实际情况来适用。如：方案一适用于对于数据实时性要求不是特别高的场景。方案二适用于字典表、数据量不大的数据存储。
丰富的数据格式性能更高，应用场景丰富
Redis相比其他缓存，有一个非常大的优势，就是支持多种数据类型。
数据类型说明string字符串，最简单的k-v存储hashhash格式，value为field和value，适合ID-Detail这样的场景。list简单的list，顺序列表，支持首位或者末尾插入数据set无序list，查找速度快，适合交集、并集、差集处理sorted set有序的set
其实，通过上面的数据类型的特性，基本就能想到合适的应用场景了。
- string——适合最简单的k-v存储，类似于memcached的存储结构，短信验证码，配置信息等，就用这种类型来存储
- hash——一般key为ID或者唯一标示，value对应的就是详情了。如商品详情，个人信息详情，新闻详情等
- list——因为list是有序的，比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表等。因为list是有序的，适合根据写入的时间来排序，如：最新的***，消息队列等
- set——可以简单的理解为ID-List的模式，如微博中一个人有哪些好友，set最牛的地方在于，可以对两个set提供交集、并集、差集操作。例如：查找两个人共同的好友等
- Sorted Set——是set的增强版本，增加了一个score参数，自动会根据score的值进行排序。比较适合类似于top 10等不根据插入的时间来排序的数据
如上所述，虽然Redis不像关系数据库那么复杂的数据结构，但是，也能适合很多场景，比一般的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景，不仅有利于提升开发效率，也能有效利用Redis的性能。
单线程可以作为分布式锁
谈到Redis和Memcached 的区别，大家更多的是谈到数据结构和持久化这两个特性，其实还有一个比较大的区别就是：
- Redis 是单线程，多路复用方式提高处理效率
- Memcached 是多线程的，通过CPU线程切换来提高处理效率
所以Redis单线程的这个特性，其实也是很重要的应用场景，最常用的就是分布式锁。
应对高并发的系统，都是用多服务器部署，每个技术框架针对数据锁都有很好的处理方式，如 .net 的lock,java 的synchronized,都能通过锁住某个对象来应对线程导致的数据污染问题。但是毕竟，只能控制本服务器的线程，分布式部署以后数据污染问题，就比较难处理了。Redis的单线程这个特性，就非常符合这个需求，伪代码如下：
/产生锁 while lock!=1 //过期时间是为了避免死锁 now = int(time.time()) lock_timeout = now + LOCK_TIMEOUT + 1 lock = redis_client.setnx(lock_key, lock_timeout) //真正要处理的业务 doing() //释放锁 now = int(time.time()) if now < lock_timeout: redis_client.delete(lock_key)
以上是一个只说明流程的伪代码，其实整体的逻辑是很简单的，只要考虑到死锁时的情况，就比较好处理了。Redis作为分布式锁，因为其性能的优势，不会成为瓶颈，一般会产生瓶颈的是真正的业务处理内容，还是尽量缩小锁的范围来确保系统性能。
自动过期能有效提升开发效率
Redis针对数据都可以设置过期时间，这个特点也是大家应用比较多的，过期的数据清理无需使用方去关注，所以开发效率也比较高，当然，性能也比较高。最常见的就是：短信验证码、具有时间性的商品展示等。无需像数据库还要去查时间进行对比。因为使用比较简单，就不赘述了。
分布式和持久化有效应对海量数据和高并发
Redis初期的版本官方只是支持单机或者简单的主从，大多应用则都是自己去开发集群的中间件，但是随着应用越来越广泛，用户关于分布式的呼声越来越高，所以Redis 3.0版本时候官方加入了分布式的支持，主要是两个方面：
- Redis服务器主从热备，确保系统稳定性
- Redis分片应对海量数据和高并发
而且Redis虽然是一个内存缓存，数据存在内存，但是Redis支持多种方式将数据持久化，写入硬盘，所有，Redis数据的稳定性也是非常有保障的，结合Redis的集群方案，有的系统已经将Redis当做一种NoSql数据存储来适用。
示例：秒杀和Redis的结合
秒杀是现在互联网系统中常见的营销模式，作为开发者，其实最不愿意这样的活动，因为非技术人员无法理解到其中的技术难度，导致在资源协调上总是有些偏差。秒杀其实经常会出现的问题包括：
- 并发太高导致程序阻塞
- 库存无法有效控制，出现超卖的情况
其实解决这些问题基本就两个方案：
- 数据尽量缓存,阻断用户和数据库的直接交互
- 通过锁来控制避免超卖现象
现在说明一下，如果现在做一个秒杀，那么，Redis应该如何结合进行使用?
- 提前预热数据，放入Redis
- 商品列表放入Redis List
- 商品的详情数据 Redis hash保存，设置过期时间
- 商品的库存数据Redis sorted set保存
- 用户的地址信息Redis set保存
- 订单产生扣库存通过Redis制造分布式锁，库存同步扣除
- 订单产生后发货的数据，产生Redis list，通过消息队列处理
- 秒杀结束后，再把Redis数据和数据库进行同步
以上是一个简略的秒杀系统和Redis结合的方案，当然实际可能还会引入http缓存，或者将消息对接用MQ代替等方案，也会出现业务遗漏的情况。
每个技术都有属于自己的应用场景，只有对技术的特点有一定清晰的认识，才能更好的利用技术，发挥其最大的优势。
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