当面临真实世界中许多社交网络、电子商务、移动应用等应用时，面对海量的用户数据，尤其是大规模记录交易的情况，如何实现去重成为非常重要的问题。比如一个电商的商品列表，里面的商品原始数据有重复，这时候就需要实现去重算法来过滤掉重复的数据。在大数据中，Redis可以快速而高效的实现去重的功能。
Redis是基于内存中的开源非关系型数据库，可是提供秒段级的高性能、支持事务性和高可用性，是一种有很多应用场景的Key-Value存储体系。在实现去重的功能上，Redis有很多优势。
Redis去重的方法首先把待去重的数据都按照特定的逻辑存储到Redis内存中，Redis内存中支持的数据结构有很多，可以依据需求选择最适合的数据结构。比如可以将待去重的数据都作为一个key存储到一个set里面，利用set中不能有重复值的特性，可以实现快速的去重，比如下面的代码段：
“`javascript
redisClient.sadd(‘users’, ‘jimmy’, ‘tom’, ‘tom’, ‘ken’, ‘ken’, ‘lee’);
redisClient.smembers(‘users’, (err, members) => {
console.log(members); // [‘jimmy’, ‘tom’, ‘ken’, ‘lee’]
});
同样，Redis支持字符串和哈希表，也可以用使用其中的一种去重。比如可以使用字符串作为记录，当待去重的数据相同的话，将字符串的value的值+1，去重的代码如下：
```javascript
redisClient.set('users', 'jimmy', 1)
redisClient.set('users', 'tom', 1)
redisClient.get('users', 'tom', (err, value) => {
console.log(value);
//value=2，说明有重复的数据
});
Redis是一种强有力的替代者，可以有效地运用其特性以及结构实现大数据去重的功能。本文介绍了基于Redis内存的两种实现去重算法，可以根据用户的具体需求，任选其一应用到实际开发中。
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