Redis，在好多項目場景中幫助我們。
老生常談，Redis與memcached的區別
1. Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據，還提供List、Set、Hash、Sorted Set等數據結構的存儲。相比而言更具數據庫特徵。
3. 除了多種數據結構的支持，Redis還提供更多額外的特性，比如Subscribe/Publish，以支持發佈/訂閱這種事件通知機制等。
4. Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份。
5. Redis支持數據的持久化，並不是所有的數據都一直存儲在內存中的，通過snapshot快照或AOF增量LOG方式，可將內存中的數據保持在磁盤中，重啓的時候可以再次加載重新使用。
6. 過期策略 Memcached在set時指定，redis可通過expire指定
7. Memcached可以緩存圖片、視頻等。
8. 從網絡IO模型上，Memcached是多線程非堵塞IO複用的網絡模型，分監聽主線程和Worker子線程。網絡層使用libevent封裝的事件庫。映入了緩存一致性（cache coherency）和鎖，帶來性能損耗；Redis使用單線程的IO複用模型，封裝了一個簡單的AeEvent事件處理框架。單純IO操作，單線程可將速度發揮到最大，但是一些簡單的操作如排序和聚合等，CPU計算過程中，整個IO調度被堵塞，影響吞吐量。
9. 從數據一致性上，Mmecached引入了CAS，保證了多個併發訪問同一份數據的一致性；Redis提供了事務功能，保證了一串命令的原子性。
10. 從內存管理上，Memcached使用預分配內存池的方式，使用slab和chunk管理內存。內存池可以省去申請、釋放內存的開銷，減小內存碎片的發生，但也帶來一定程度的空間浪費。並且在空間仍很大時，新的數據仍有可能被剔除。Redis使用現場申請內存的方式，很少使用free-list等方式優化內存分配，一定程度上存在內存碎片。Redis把帶過期時間的數據單獨放在一起，稱爲臨時數據。非臨時數據永遠不會剔出，即便內存不夠導致swap。
總之，Redis的更多場景是作爲Memcached的替代者來使用的，當需要除key/value以外的更多數據類型支持時，使用Redis更合適，當存儲的數據不能被剔除時，使用Redis更合適。
附參考： http://blog.csdn.net/tonysz126/article/details/8280696
Redis 安裝 + Sentinel配置主從
[root@bx_2_35 src]# cp -pf redis-cli /usr/local/bin
Redis除了可以當做Key-Value型的NoSql數據庫外，同時由於它支持List數據結構，完全可以實現輕量級的消息隊列服務。
個人在項目中使用的幾個簡單應用場景是：
1. 將新增加的獎品不時lpush到獎品隊列中，用戶符合中獎規則，rpop出來該獎品。簡單的生產者消費者隊列。
2. 用戶播放歷史記錄。
生產者：
播放影片，前端Http輪詢上報當前用戶(user)、影片(film)、播放時長(time)。放入生產者隊列。由於用戶量較多，分配了5個隊列。按照user hashcode除以5取餘，分配該記錄到指定的隊列中。按user哈希的好處是同一個用戶的不同記錄肯定會落到唯一特定的隊列中。若落入不同的隊列，可能兩個隊列處理不是按上傳的先後順序，先上傳的可能會把後上傳的覆蓋掉。
String key = "film-history-q-" + (user.hashCode() % 5);
Long beforeLen = redisUtils.lLen(key);
if (beforeLen < 50000) {
StringBuilder sb = new StringBuilder(user);
sb.append("|").append(film).append("|").append(video).append("|").append(time);
Long afterLen = redisUtils.lPush(key, sb.toString());
if (afterLen > 0) {
return true;
}
}此處限制beforeLen < 50000是爲了防止生產者隊列無限增大。超過這個限定，我們認爲很可能消費者掛掉了。另外未考慮更高的伸縮性： 如果5個隊列也不夠用，業務要求嚴格的話要考慮一致性哈希了。
消費者：
構建5個消費者Worker，分別 對5個隊列進行消費，調用上報播放記錄接口。期間我們可以做一些合併相同用戶同一影片播放記錄的策略，減少上報播放記錄接口次數。
最後推薦一篇關於Redis應用場景的不錯的文章 http://www.cnblogs.com/si812cn/p/4042992.html
以及Redis命令參考 http://redisdoc.com/