一、常見應用場景
1.會話存儲
在現代的架構中，通常多個服務器位於一個或多個負載均衡器之後。會話（Session）通常需要存儲在外部存儲系統中。如果有一個服務器宕機，其他的服務器可以從外部存儲中獲取會話並繼續服務。因爲與關係數據庫相比Redis的訪問延遲非常低，所以使用Redis來保存會話數據堪稱是一種完美的會話存儲機制。並且Redis中對鍵過期的支持可以天然地用於會話的超時管理。
2.分析
還可以用於統計分析的場景。例如，如果想要計算某個功能被使用了多少次，或者想要計算某個API被調用的次數，那麼簡單地使用INCR命令增加某功能的被點擊次數或某API的被調用次數的計數器即可；甚至還可以結合Lua腳本限制公開 API 的請求次數（將 API 的最大請求數限制在每個 IP 地址每秒鐘十個之內）。因爲所有的Redis命令都是原子的，所以無需擔心競態。基於諸如哈希、有序集合和HyperLoglog等數據類型，還可以構建其他更高級的計數器或統計數據捕獲系統。
3.排行榜
利用有序集合（Sorted Set），就可以輕鬆地實現一個排行榜。例如：可以爲投票目標創建一個有序集合並將用戶的投票數作爲權重。因此，使用ZREVRANGE命令就能夠按照投票目標的受歡迎程度返回投票目標的列表。同樣的功能也可以在關係數據庫中實現，但是SQL查詢要比Redis查詢慢得多。
4.隊列
利用列表（List）的PUSH/POP命令（阻塞類型）就能實現任務隊列。例如：先使用BLPOP命令從任務列表左端移除並獲取第一個任務（沒有的時候則阻塞了），相當於獲取任務；然後使用RPUSH命令從任務列表右端插入一個新任務，相當於分配任務；此時剛纔排隊獲取任務的客戶端就能第一時間拿到新任務。
5.最新的N個記錄
假設我們想要獲取最近新籤的10個合同，通常採用一個SQL查詢：select top 10 * from contract order by signtime desc
而採用Redis解決則可以先創建一個列表，新籤的合同採用LPUSH命令插入，然後再執行LTRIM命令只保留10個元素。
6.緩存
例如：在查詢關係數據庫之前，我們首先在Redis中查找記錄。如果在Redis中找不到記錄，則查詢關係數據庫並將記錄放到Redis中。在向關係數據庫寫入時，我們也同時將記錄寫入Redis。爲了限制緩存的大小，可以對緩存中的記錄設置過期時間或應用諸如最近最少使用（LeastRecentlyUsed，LRU）的收回策略。
二、使用正確的數據類型
時間-空間的平衡
例如：10000個用戶信息（id，name，sex，age，registertime）
1.首先存儲爲字符串類型的鍵值對，內存消耗4.04M；
2.改爲哈希類型，內存消耗2.29M左右，此時節省了約43%（(4.04-2.29)/4.04）的內存空間；
3.改爲將一個用戶信息存儲爲一個json字符串，內存消耗2.29M，與哈希類型所消耗內存幾乎相同（鍵的數量並沒有減少）；
4.使用Lua腳本，利用msgpack庫（https://msgpack.org/）序列化原始json字符串，內存消耗2.06M，此時節省了約49%（(4.04-2.06)/4.04）的內存空間；
5.
又例如：計數時可以使用集合、位圖或HyperLogLog
官方一些內存優化的案例：https://redis.io/topics/memory-optimization
三、使用正確的Redis API
保證性能
1.儘量將數據操作組合在一起來降低往返延時（RTT），採用管道，採用批量處理的API；
2.因爲Redis是單線程的數據存儲服務，所以應該多考慮API的時間複雜度，避免阻塞服務器。
四、使用C#連接到Redis
通過VS（Visual Studio 2017）創建一個控制檯應用程序
通過NuGet獲取StackExchange.Redis
簡單示例
使用管道（事務類似）
運行Lua腳本
local id = @key
local data = @arg
local dataSource = cjson.decode(data)
local retJson = redis.call('get', id)
if retJson == false then
retJson = {}
else
retJson = cjson.decode(retJson)
end
for k,v in pairs(dataSource) do
retJson[k] = v
end
redis.call('set', id, cjson.encode(retJson))
return redis.call('get', id)
五、使用Python連接到Redis
Python（https://www.python.org/），我此時使用的是Python3.7.1
通過PyPI安裝redis-py：執行命令pip install redis
通過VS（Visual Studio 2017）創建一個Python應用程序
簡單示例
示例程序輸出結果如下：
使用管道
輸出結果將顯示對應響應的列表
運行Lua腳本
local id = KEYS[1]
local data = ARGV[1]
local dataSource = cjson.decode(data)
local retJson = redis.call('get', id)
if retJson == false then
retJson = {}
else
retJson = cjson.decode(retJson)
end
for k,v in pairs(dataSource) do
retJson[k] = v
end
redis.call('set', id, cjson.encode(retJson))
return redis.call('get', id)
執行結果輸出的是更新後的json
六、使用Redis編寫MapReduce作業
七、使用Redis編寫Spark作業