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§1 常规用法

分布式锁
最常见用法，需要注意分布式锁的redis需要单点

分布式事务
分布式事务中，核心的技术难点其实是分布式事务这个事本身作为数据的持久化

• 2PC，比如 seata 的 AT 模式下，将 undo 数据作为分布式事务数据进行了持久化
• TCC 模式中，将事务锁作为分布式事务数据进行了持久化
• 可靠性消息中，事务消息（transztionalMessage）即分布式事务消息的持久化
• 独立消息服务中，要发一个什么样的消息这个信息作为分布式事务数据进行持久化

而 redis，本身也可以作为分布式事务数据的持久化容器，这是因为大部分分布式事务的处理过程中，最终分布式事务数据是要被物理删除的

分布式 ID
比如雪花算法的实现

简易消息队列
并发量较低、业务模型比较简单的分布式系统中可用

其他
计数器、排行榜、统计、开关标记集

§2 QPS

10W+

§3 pipeline

pipeline 简单的说就是指令打包
一个 redis 的指令（其实不限于 redis）可以分为 4 个阶段

• 发出
• 排队
• 执行
• 返回
  其中，1/4阶段都设计网络传输（即 RTT ，往返时间）。有可能，往返时间远高于指令的排队+执行时间，于是造成了相对显著的性能浪费

pipeline 可以批量发送指令给 redis-server

应用 & 最佳实践
通常使用 redis api 中提供的 pipeline

Jedis jedis;Pipeline p = jedis.pipelined();
p.set(key1,value1);
p.set(key2,value2);
p.set(key3,value3);
pipelined.sync();

通常，使用 pipeline 时，建议每次 pipeline 中报文总大小不超过 1460 字节，否则可能导致 http 拆包，也会造成性能损耗

集群 vs pipeline
pipeline 需要打包一批指令一口气提交到 redis-server 处理
在集群背景下，这一批指令很可能不在同一个集群节点上，redis 官方 API 如 jedis 等没有对这中操作进行支持（其实无论如何，都已经不能按 pipeline 初衷去使用了）
假设支持（比如头铁自研），需要注意死锁问题

假设 redis 有 ABC，pipeline 中指令的 key 分别对应 3 台机器
则只有 pipeline 同时持有 3个节点的连接时，才能正确提交
但可能获取到 AB 连接后，C 节点连接被全部占用，于是等待 C
而这两个等待的 AB 连接又禁止了其他指令使用，最终导致死锁

综上：集群中，不要用