redis内构建一个足够长的数组，每个数组元素只能是0和1两个值，然后这个数组的下标index用来表示我们上面例子里面的用户id（必须是数字哈），那么很显然，这个几亿长的大数组就能通过下标和元素值（0和1）来构建一个记忆系统，上面我说的几个场景也就能够实现。用到的命令是：setbit、getbit、bitcount
五：分布式锁与单线程机制
验证前端的重复请求（可以自由扩展类似情况），可以通过redis进行过滤：每次请求将request Ip、参数、接口等hash作为key存储redis，设置多长时间有效期，然后下次请求过来的时候先在redis中检索有没有这个key，进而验证是不是一定时间内过来的重复提交
六：最新列表
例如新闻列表页面最新的新闻列表，如果总数量很大的情况下，尽量不要使用select a from A limit 10，尝试redis的 LPUSH命令构建List，一个个顺序都塞进去就可以啦。用mysql查询并且初始化一个List到redis中。
七：排行榜
这个需求与上面需求的不同之处在于，取最新N个数据的操作以时间为权重，这个是以某个条件为权重，比如按顶的次数排序，这时候就需要我们的sorted set出马了，将你要排序的值设置成sorted set的score，将具体的数据设置成相应的value，每次只需要执行一条ZADD命令即可。
//将登录次数和用户统一存储在一个sorted set里 zadd login:login_times 5 1 zadd login:login_times 1 2 zadd login:login_times 2 3 //当用户登录时，对该用户的登录次数自增1 ret = r.zincrby("login:login_times", 1, uid) //那么如何获得登录次数最多的用户呢，逆序排列取得排名前N的用户 ret = r.zrevrange("login:login_times", 0, N-1) 4 MVCC多版本并发控制概述
全称是Multi-Version Concurrent Control，即多版本并发控制，在MVCC协议下，每个读操作会看到一个一致性的snapshot，并且可以实现非阻塞的读。MVCC允许数据具有多个版本，这个版本可以是时间戳或者是全局递增的事务ID，在同一个时间点，不同的事务看到的数据是不同的。
mysql中innodb实现
innodb会为每一行添加两个字段，分别表示该行创建的版本和删除的版本，填入的是事务的版本号，这个版本号随着事务的创建不断递增。在repeated read的隔离级别（事务的隔离级别请看这篇文章）下，具体各种数据库操作的实现：select,insert,delete,update
MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好.