实现百万用户量的Redis点赞功能，可以采用以下技术方案：
1. 数据结构选择：使用Redis的哈希表（Hash）作为存储点赞数据的底层数据结构，哈希表可以高效地存储和查询键值对，适合用于存储用户ID和点赞数量的关系。
2. 点赞操作实现：对于每个用户的点赞操作，可以使用Redis的命令INCR来增加对应用户ID的点赞数量，INCR命令可以将指定键的值递增1，如果键不存在，则初始化为0，通过这种方式，可以实现对每个用户的点赞数量进行实时更新。
3. 分布式缓存：为了提高系统的并发能力和性能，可以使用Redis的分布式缓存特性，将Redis部署在多台服务器上，并使用一致性哈希算法将用户ID映射到不同的Redis节点上，实现负载均衡和容错，这样可以避免单点故障，提高系统的可用性和扩展性。
4. 数据持久化：为了防止Redis崩溃或重启导致的数据丢失，需要开启Redis的数据持久化功能，可以选择使用RDB（Redis DataBase）或AOF（Append Only File）进行数据持久化，RDB是将内存中的数据定期保存到磁盘上的快照文件，而AOF则是记录每个写操作的日志文件，可以根据实际需求选择合适的持久化方式。
5. 高并发处理：当系统面临大量用户同时进行点赞操作时，可能会出现并发冲突的情况，为了解决这个问题，可以使用Redis的事务功能和Lua脚本来实现原子性的点赞操作，通过将多个操作封装在一个事务中，并使用Lua脚本来执行，可以保证点赞操作的原子性和一致性。
6. 数据清洗与统计：为了提供更好的用户体验和数据分析，可以定期对点赞数据进行清洗和统计，可以使用Redis的定时任务功能，结合其他数据处理工具，对过期的点赞数据进行清理，并对用户的点赞情况进行统计分析。
相关问题与解答：
1. Q: 如何防止重复点赞？
A: 可以在用户进行点赞操作时，先检查该用户是否已经点赞过，可以通过Redis的SISMEMBER命令判断用户ID是否存在于点赞集合中，如果存在则说明已经点赞过，否则可以进行点赞操作。
2. Q: 如何处理Redis集群中的点赞数据同步问题？
A: 在Redis集群中，可以使用主从复制的方式来实现数据的同步，可以将写入操作都发送到主节点上，并通过从节点进行数据的复制和备份，当主节点出现故障时，可以自动切换到从节点继续提供服务，保证数据的一致性和可用性。
3. Q: 如何实现分布式锁来避免并发冲突？
A: 可以使用Redis的SETNX命令来实现分布式锁，SETNX命令可以在指定的键不存在时设置值，并返回1；如果键已经存在，则不进行任何操作，并返回0，通过设置一个特定的锁键，并在进行点赞操作前调用SETNX命令来尝试获取锁，如果返回1则表示获取成功，可以进行点赞操作；否则表示获取失败，需要等待一段时间后重试。
4. Q: 如何优化Redis的性能？
A: 可以采取以下几种方式来优化Redis的性能：使用合适的数据结构和编码方式；合理设置过期时间；开启持久化功能；使用连接池来复用连接；使用管道批量执行命令；根据实际需求调整Redis的配置参数等。
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