1、分布式锁实现
实现一
首先考虑使用 setnx 实现键不在加入，键在不加的单对象持有锁功能；
接着考虑程序失败可能导致的锁一直不释放问题，搭配 expire 来实现过期自动删除；
又因为这两个命令执行中间可能出错，不是原子性的，可以使用 set 加上 nx、ex/px 参数来实现原子操作；
实现二
如果程序执行太久，而锁过期时间太短，会导致键被删除了，但实际上程序还需要用到该锁，这时可以在持有锁时加入一个随机数，在删除时先判断是否是对应的随机数再进行删除，又因为多条命令的原子性问题，可以引入 Lua 脚本实现多条命令的原子操作；这样只是相对地安全，如果想再提高保障性，则需要引入可重入锁，在锁键过期时该对象再次持有锁，但这种方式实现起来及其复杂。
实现三
RedLock(Redis Distributed Lock) 也即是 redis 实现的分布式锁，适用于多节点环境下的分布式锁实现，可以有效防止单点故障导致的锁问题。
这里先明确锁过期时间设为 TTL ，客户端获取锁超时时间为 timeout，时钟漂移为 cd。
首先在客户端发出加锁命令之前会先获取时间戳【用于计算超时时间】，之后依次向多个节点发送获取锁的请求，超时会放弃获取该节点锁，进而获取下一节点，待全部节点都跑完一遍之后，统计获取到的锁数量，这里注意锁应该是在有效期内的(即TTL-timeout-cd>0)，如果获取到的锁数量大于总数的一半则视为获取成功；如果客户端获取锁失败(获取锁数量少于一半)，则需要释放之前获取到的部分节点的锁。当客户端无法获取锁时，应当在随机时间之后再次尝试获取，获取后完成任务应该及时释放，释放时需要向全部节点发送删除命令。
使用 RedLock 可以保证分布式多节点环境下获取锁释放锁的高可靠性，但相对的性能上会较其他加锁方式低一些。
2、延迟队列
首先明确 Redis 的队列并非高可靠的，可能存在消息丢失等问题；
队列是一个 FIFO 的结构，Redis 中可以使用 List 列表( lpush 与 lpop 或者 rpush 与 rpop ) 来实现先进先出；但是即使列表中元素为0， pop 操作依旧会执行，这会导致队列为空时无端的消耗，我们可以考虑在消费端加上休眠方法，如果取出值为空则休眠；
需要注意的是休眠的时间值不好界定，设置大了吞吐量就大受影响，更优的方法是我们可以使用 blpop 或者 brpop 来取出列表中的元素，b 代表的是阻塞功能，如果队列为空则进入阻塞状态，等待队列有元素时获取。
虽然阻塞取出元素可以解决循环取出问题，但需要注意的是，每个客户端都会有超时时间，一旦阻塞时间过长会断开连接，此时需要在客户端对异常进行处理。
讲回延迟队列，既然队列实现了，那么我们的延迟功能实际上可以利用 Redis 的 Zset 来操作，其中 value 为消息的序列化信息，score 为到期执行时间，接着我们可以使用多个线程对 Zset 进行轮询获取到期的消息存入 list 中，这样可以粗糙地实现一个延时队列。
3、布隆过滤器
概念
一个 key 传给布隆过滤器，如果它说存在那很大概率是存在的，如果它说不存在，那么绝对不存在，因此布隆过滤器可以用于在数据库之前对于 key 值的判断，如果不存在就无需进入 DB。
应用
可以使用布隆过滤器解决缓存穿透的问题，数据预先存入布隆过滤器中，当有新的请求时，先到布隆过滤器中查询是否存在，如果不存在直接返回；如果存在再查询缓存查询数据库。此外还可以使用它来做黑名单校验、垃圾邮件识别等，但需要注意会有一定的误判率。
原理实现
布隆数据库底层还是使用 bitmap 来存储元素标记，一个 key 被加入 bl 时会先使用几个无偏 hash 函数计算出哈希值对数组长度取模，得出它的几个不同位置，接着在位数组上对他们置 1 。如果查询某元素是否存在，则先 hash 后判断位置是否都为1。因此如果 bl 判断 key 不存在则一定是不存在，如果判断存在也可能是其他元素影响到，这就会造成误判的情况。具体地，如果位数组长度足够大，或者元素不是很多，则这种误判断的几率会大大降低，可以通过设置参数来解决。
Redis 中并不存在这种具体的对象供我们使用，Java 中可以使用 Redission 来进行 Redis 连接，并在其中使用布隆过滤器功能。
4、漏斗限流
漏洞的容量是有限的，如果将漏嘴堵住，然后一直往里面灌水，它就会变满，直至再也装不进去。如果将漏嘴放开，水就会往下流，流走一部分之后，就又可以继续往里面灌水。如果漏嘴流水的速率大于灌水的速率，那么漏斗永远都装不满。如果漏嘴流水速率小于灌水的速率，那么一旦漏斗满了，灌水就需要暂停并等待漏斗腾空。 所以，漏斗的剩余空间就代表着当前行为可以持续进行的数量，漏嘴的流水速率代表着系统允许该行为的最大频率。
模块 redis-cell 可以用来实现漏斗算法限流，使用的指令为 cl.throttle
> cl.throttle laoqian:reply 15 30 60
(integer) 0 # 0 表示允许，1表示拒绝
(integer) 15 # 漏⽃容量capacity
(integer) 14 # 漏⽃剩余空间left_quota
(integer) -1 # 如果拒绝了，需要多⻓时间后再试(漏⽃ 有空间了，单位秒)
(integer) 2 # 多⻓时间后，漏⽃完全空出来 (left_quota==capacity，单位秒)如果请求被拒绝，那么 redis-cell 将会取返回的第四个值作为等待时间去进行重试。
5、GeoHash
对于经纬度坐标的存储以及在他们之间计算距离，使用关系型数据库将会变得很复杂，在 Redis 中可以使用其中内置的 GeoHash 算法实现，其实际上就是一个 ZSet ，value 为元素的 key ，score 为 52 位的整数（GeoHash 会将二维的数据映射成一维的数据再做一次 base32 编码）。
代码语言：javascript复制>> geoadd company 116.48105 39.996794 juejin
代表创建一个名为company的GeoHash结构，接着往里面添加一个元素，value为juejin，score为前面的经纬度坐标的映射值>> geodist company juejin ireader km
可以计算出juejin 和 ireader 之间的距离km>> geopos company juejin
可以获取juejin对应的经纬度（有小误差）>> georadiusbymember company ireader 1 km withcoord withdist count 3 asc
可以查询ireader 1km范围内的3个公司 withcoord withdist代表详细经纬度 因此使用该结构可以很简单地查询地图坐标之间的距离【实现附近的人、附近的餐馆等功能】。
6、Scan
对于批量的 key 要查找指定的匹配值，可以使用 keys 正则串 ，但这种方式是一次性执行获取的，如果有大批量的 key，那么扫描起来要很久，会阻塞正常的业务访问，同时返回的结果一股脑的展示出来，不利于查看。
scan 命令可以很好规避掉这些缺点，它通过游标分步进行查找，不会阻塞进程，提供了 limit 参数，可以限定一次最大输出量。但需要注意的是，它返回的结果可能会有重复，因此需要在客户端进行去重操作。
代码语言：javascript复制scan 0 match key99* count 1000
代表对匹配为 “key99*” 的键值进行第一次查找，最多输出1000条记录。
该命令会返回两个结果，一个为游标值cursor，一个为结果集。
后续我们需要将0替换为游标值，继续查找，直到游标值为0时说明查找完毕。参考资料：
•Redis 深度历险：核心原理与应用实践 - 老錢 - 掘金小册 (juejin.cn)[1]•布隆过滤器用Redisson实现的例子_fajing_feiyue的博客-CSDN博客_redission 布隆[2]•详细解析Redis中的布隆过滤器及其应用 - 万猫学社 - 博客园 (cnblogs.com)[3]•Redlock（redis分布式锁）原理分析 - RGC - 博客园 (cnblogs.com)[4]•漏斗限流法_INGNIGHT的专栏-CSDN博客_漏斗限流[5]
相关链接
[1] Redis 深度历险：核心原理与应用实践 - 老錢 - 掘金小册 (juejin.cn): https://juejin.cn/book/6844733724618129422
[2] 布隆过滤器用Redisson实现的例子_fajing_feiyue的博客-CSDN博客_redission 布隆: https://blog.csdn.net/fajing_feiyue/article/details/107433973
[3] 详细解析Redis中的布隆过滤器及其应用 - 万猫学社 - 博客园 (cnblogs.com): https://www.cnblogs.com/heihaozi/p/12174478.html
[4] Redlock（redis分布式锁）原理分析 - RGC - 博客园 (cnblogs.com): https://www.cnblogs.com/rgcLOVEyaya/p/RGC_LOVE_YAYA_1003days.html
[5] 漏斗限流法_INGNIGHT的专栏-CSDN博客_漏斗限流: https://blog.csdn.net/INGNIGHT/article/details/106898935
