Redis 可以应用于很多场景，这里列举几个经典的应用场景。
缓存是 Redis 最常见的应用场景。
Redis 有多种数据类型，以及丰富的操作命令，并且有着高性能、高可用的特性，非常适合用于分布式缓存。
缓存应用的基本原理，请参考 缓存基本原理 第四 ~ 第六节内容。
Redis 除了 5 种基本数据类型外，还支持 BitMap 和 BloomFilter（即布隆过滤器，可以通过 Redis Module 支持）。
BitMap 和 BloomFilter 都可以用于解决缓存穿透问题。要点在于：过滤一些不可能存在的数据。
什么是缓存穿透，可以参考：缓存基本原理
小数据量可以用 BitMap，大数据量可以用布隆过滤器。
使用 Redis 作为分布式锁，基本要点如下：
- 互斥性 - 使用
setnx抢占锁。 - 避免永远不释放锁 - 使用
expire加一个过期时间，避免一直不释放锁，导致阻塞。 - 原子性 - setnx 和 expire 必须合并为一个原子指令，避免 setnx 后，机器崩溃，没来得及设置 expire，从而导致锁永不释放。
更多分布式锁的实现方式及细节，请参考：分布式锁基本原理
根据 Redis 的特性，在实际应用中，存在一些应用小技巧。
使用 keys 指令可以扫出指定模式的 key 列表。
如果这个 redis 正在给线上的业务提供服务，那使用 keys 指令会有什么问题？
首先，Redis 是单线程的。keys 指令会导致线程阻塞一段时间，线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。
这个时候可以使用 scan 指令，scan 指令可以无阻塞的提取出指定模式的 key 列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用 keys 指令长。
不过，增量式迭代命令也不是没有缺点的： 举个例子， 使用 SMEMBERS 命令可以返回集合键当前包含的所有元素， 但是对于 SCAN 这类增量式迭代命令来说， 因为在对键进行增量式迭代的过程中， 键可能会被修改， 所以增量式迭代命令只能对被返回的元素提供有限的保证 。