Redis常用作于缓存，但实际上它的用途不止于此：

1. 缓存
2. 分布式锁
3. 延时队列
4. 位图
5. 布隆过滤器

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Redis用于缓存

在互联网应用中，Redis常作为数据库的缓存。典型的使用流程如下：

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Redis用于分布式锁

在分布式应用中，多个服务不在同一个应用里面，因此无法在代码里面实现锁操作，这时候可以引入 Redis 作为分布式锁。但是使用 Redis 作为多个服务公共的锁，可能存在以下几个问题：

1. 锁超时：Redis的分布式锁不能解决超时问题，不要用来做时间较长的任务；
2. 单点/多点问题：单机部署的Redis可能挂掉，锁会丢失；多机部署的Redis若主机获得锁后挂掉，另一个服务可以在从机获得；
3. 可重入性：在应用中对 set 进行包装，使用 Threadlocal 和 引用计数 来解决重入问题。

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Redis用于延时队列

Redis的 list 数据结构是链表，可以当队列使用。A服务往 redis 的 list 不断 push 数据，B服务随时 pop 取出处理。

但是，相较于专业的消息队列中间件，如 MQ、Kafka等， Redis 的消息队列显得不那么靠谱，如果对消息的可靠性有要求，不建议将 Redis 当队列用。

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Redis用于位图

位图其实就是普通的字符串（byte数组）。可以用 get/set 直接获取整个位图的内容，也可以用 getbit/setbit 将 byte数组 当作 位数组 来使用。

一个使用场景是，用户一年的签到记录，签了是1，未签是0，将一个字符串当作位数组，其实就可以搞定。

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Redis用于布隆过滤器

布隆过滤器（Bloom Filter）可以理解为一个不太精确的 Set，当它说某个值存在，这个值不一定存在，当它说不存在，那就肯定不存在。

Redis 在 4.0 支持布隆过滤器插件。

Redis的布隆过滤器底层是一个位数组 + 几个 hash 函数。添加元素时，这几个 hash 函数都会对该值计算一个 hash 值，并对数组长度取模得到一个下标（每个hash函数算到的下标都不一样）。获取元素时，需要该值对这些 hash 函数 hash 后的下标都为 1，才能判定该值存在。

布隆过滤器可以用来不太准确地判断一个值是否存在，以及准确地判断一个值不存在，例如新闻客户端的推送（以及推送过的就放进布隆过滤器，存在了就不重复推送了）。在 Hbase 等 NoSQL 里用来过滤掉大量不存在的 row 请求，再去磁盘查询。邮箱系统中用来判断垃圾邮件。