Redis那些常见用法和场景，怎么用才算典型呢？

关于Redis的常见用法和典型场景,根据其官方文档、技术社区普遍实践及相关技术书籍（如《Redis设计与实现》、《Redis实战》）中的归纳，其核心价值在于利用内存存储和丰富的数据结构，解决特定场景下的效率问题，以下是一些最典型的用法和场景：

缓存——这是Redis最广为人知的用途 几乎成了缓存的代名词，典型用法是将数据库查询的热点数据存储在Redis中，后续请求直接读取内存，极大减轻后端数据库压力，提升响应速度，怎么用才算典型？关键有两点：一是设置合理的过期时间，避免数据“永久”占用内存或变成陈旧数据；二是采用恰当的更新策略，如“缓存穿透”（查询不存在的数据）可通过缓存空值应对，“缓存击穿”（热点key过期瞬间大量请求压到数据库）可使用互斥锁或永不失效逻辑来缓解，这参考了缓存模式的通用实践。

会话存储 在Web应用中，特别是分布式集群环境下，用户登录状态（Session）如果存储在单机服务器上，会导致用户请求必须路由到同一台机器，典型做法是将Session统一存储在Redis中，所有应用服务器都从Redis获取和更新会话信息，从而实现无状态的服务扩展，其典型性在于利用了Redis的高速访问和可设置过期时间的特性，完美匹配Session需频繁读写、有时效性的需求。

消息队列 虽然Redis并非专业的消息队列中间件，但其提供的列表（List）数据结构，配合阻塞读取命令（如BRPOP），能非常简单地实现一个轻量级的队列，典型场景是用于解耦生产者和消费者，或进行异步任务处理，将需要发送邮件的任务信息序列化成字符串，推入列表，再由专门的工作进程从列表中取出处理，其典型性体现在快速、轻量和足够简单，适用于对消息可靠性要求并非极端严苛的场景。

实时排行榜/计数器 得益于Redis有序集合（Sorted Set）这一数据结构，实现“点赞数排行”、“游戏积分榜”等功能变得异常高效和简单，典型用法是将成员（如用户ID）和分数（如积分）存入有序集合，能天然地按分数排序并快速获取某个用户的排名，Redis提供的原子性自增命令，使其成为高并发下计数器（如文章阅读量、网站点击量）的理想选择，避免了数据库更新可能存在的并发冲突和性能瓶颈。

社交关系与实时动态 共同关注”、“可能认识的人”这类功能，可以使用Redis的集合（Set）求交集、并集的操作快速实现，而“朋友圈”、“微博时间线”这种Feed流，则常通过有序集合来存储每个用户的时间线列表，实现按时间排序的动态拉取，其典型性在于，这些场景涉及大量的集合运算和列表操作，若用关系数据库实现，在数据量大和并发高时效率低下，而Redis在内存中直接操作，性能优势巨大。

分布式锁 在分布式系统中，协调多个进程对共享资源的访问是一个常见问题，Redis通过SETNX（早期）或带有复杂参数的SET命令（推荐），结合过期时间，可以构建一个简单的分布式锁，典型用法是客户端尝试设置一个代表锁的键，设置成功即获得锁，操作完成后删除该键以释放锁，其典型性在于满足了分布式锁的基本需求，且性能极高，但需注意，实现一个健壮、安全的分布式锁细节很多（如超时、误删等），Redis官方后来也给出了Redlock算法供参考。

限流与频率控制 通过Redis可以方便地实现API调用限流，典型做法是使用滑动窗口计数：将某个API密钥和当前时间窗口作为键，每次调用就递增该键的值，并设置过期时间，在规定时间窗口内，如果值超过阈值，则拒绝请求，这种用法的典型性在于，它利用了Redis计数器操作和过期时间的原子性，在分布式环境下能准确、高效地控制流量。

如何用才算典型？ 典型用法通常紧扣这几个特点：第一，数据需要被频繁、高速地访问；第二，数据允许暂时丢失或有过期概念（Redis默认基于内存，持久化可配置但非最强一致性）；第三，业务逻辑能很好地映射到Redis的字符串、哈希、列表、集合、有序集合这几种核心数据结构上。 如果场景完全符合，那么使用Redis就是非常典型和有效的，反之，如果需要复杂事务、强一致性保证或存储海量冷数据，那么关系数据库或其他专用系统可能更合适，这些判断依据广泛存在于Redis相关的技术讨论和最佳实践指南中。