1.分布式锁:

实现：用set key value ex time nx指令实现，这个指令以及其参数是原子性的操作。释放锁用del key，释放之前先比较一下value是否与当前的value一样，原因见后面。key为锁名。value为随机数并用一个变量记录这个随机数。ex是个set指令的参数，代表time秒后该key自动删除。nx是set指令的参数，代表没有该key时才设置它的值。

说明：设置过期时间是防止占有锁的线程出现异常，导致一直不释放锁。value使用随机数的原因：超时后，新的线程获取锁了并为key设置了新的随机数，原先的线程还一直在执行逻辑，最后并执行了del指令，如果使用了随机数，在删除前比较了，就不会把key给删了。防止了其他线程释放了当前线程的锁。

2.消息队列：

说明：使用阻塞读而不是轮询是为了防止队列空了，做大量无用的空轮询。

3.使用位图存储bool类型数据：

说明：位图的详细指令可自行搜索。首先解释一下位图，位即bit的中文名称，位图的最小存储单位就是bit，结构属于数组，通过索引设置数据。一个bit就是二进制里面的0或1，一个字节(byte)等于8个bit。一个英文字母等于一个byte。汉字就不一定，不同的编码占用不同的字节，有的是两个字节有的是三个字节。可以用setbit设置位，比如setbit key 1 1，意为在第二个位置上设置为1，0的话不用设置，默认就是0。

实现：Redis提供了bitcount和bitpos指令来统计和查找位图类型数据，后面可以加start和end参数选择范围。bool类型的数据正好只要0和1，在有大量的这种bool数据时，使用位图可以节约非常大的空间。应用场景应该类似于登录记录、签到记录等这种纯bool类型数据。例如，某人A第3天时签到了，就执行setbit Akey 2 1。以此类推，想统计签到天数时就执行bitcount Akey。返回的是1的个数，也就是签到天数。bitpos获取的是第一次出现1的位置，如bitpos Akey 1.返回的是第一次出现1的位置，也就是A第一天签到是什么时候。

4.HyperLogLog统计UV：

说明：HyperLogLog是Redis的高级数据结构，作用是统计基数，比如元素有1，2，3，4，5，5，6。HyperLogLog只会统计基数6，即1，2，3，4，5，6不重复的元素的个数，最重要的是，即使元素非常大，它所占有的内存也是固定的，每个HyperLogLog只需花费12KB。它的指令很少。主要有：pfadd key element添加元素。pfcount key统计基数。

实现：在做UV时，即统计独立访客数就可以用上他，针对全网站、单独页面都可以。我们只需要把ip（或用户id）和日期（精确到天）添加进去就行了，有更多其他信息也行，反正HyperLogLog只会统计基数。只要保证当天内一个用户的信息绝对一样就行了，它会自动去重，也就是一天内不管这个用户访问多少次，都只算一次。

5.用scan搜索特定的key：

说明：在数据量不是很大时，可以直接用keys这个简单的指令，按照一定的规则搜索对应key。但当数据量大了以后显然就不可取了，最主要的是keys是阻塞的，它会去遍历所有的key直到找出符合条件的key，时间复杂度是O(n)。scan的时间复杂度虽然也是O(n),但是它不会阻塞线程，可以限定返回的个数。scan是一系列的指令，针对不同的基本数据类型都有对应的一些指令，搜索key只是最基本的用法，更详细的用法可以查找官方api文档。

实现：使用指令scan start match key* count limit。start是游标开始的地方，正是因为使用的是游标，所以不会造成线程阻塞。match后面接正则表达式。count后面接限定的返回数量。比如：scan 0 match person* count 1000，游标从0开始，返回最多1000条person开头的key。会返回两个结果，一个是游标停止的地方，是个整数，下次就把0换成这个整数接着找。另一个就是找到的key了。