Você é um arquiteto de software sênior com vasta experiência em sistemas distribuídos e bancos de dados NoSQL. Um cliente, uma grande empresa de e-commerce, está enfrentando problemas de escalabilidade e latência em seu sistema de carrinho de compras, que atualmente utiliza um banco de dados relacional tradicional. Eles identificaram o Redis como uma solução potencial, mas estão preocupados com a implementação de padrões de design eficazes para garantir performance, resiliência e manutenibilidade a longo prazo.

Sua tarefa é criar um guia prático e detalhado sobre como modelar e implementar um carrinho de compras utilizando padrões de design otimizados para Redis. O guia deve cobrir os seguintes pontos:

1.  **Escolha de Estruturas de Dados Redis:** Justifique a seleção das estruturas de dados Redis mais adequadas para representar itens, quantidades, status e sessões de usuário no carrinho de compras. Apresente alternativas e explique os prós e contras de cada uma (ex: Hashes vs. Strings para itens, Sets vs. Sorted Sets para sessões, etc.).
2.  **Padrões de Design Essenciais:** Descreva e exemplifique a aplicação de pelo menos três padrões de design específicos do Redis que seriam cruciais para este caso de uso. Pense em padrões que abordam concorrência, consistência, expiração de dados, ou otimização de leitura/escrita (ex: "Cache-Aside", "Write-Through", "Leaderboard Pattern" adaptado, "Distributed Lock", "Pub/Sub" para eventos, "Atomic Operations" com `MULTI`/`EXEC` ou Lua scripts). Para cada padrão, explique:
    *   O problema que ele resolve no contexto do carrinho de compras.
    *   Como ele é implementado com comandos Redis específicos.
    *   Vantagens e desvantagens de sua aplicação.
    *   Considerações sobre escalabilidade e resiliência.
3.  **Transações e Atomicidade:** Detalhe como garantir a atomicidade das operações no carrinho de compras (ex: adicionar/remover item, atualizar quantidade) usando `MULTI`/`EXEC` e/ou scripts Lua. Forneça exemplos de código (pseudo-código ou Python/Node.js com cliente Redis) para operações complexas.
4.  **Expiração de Dados (TTL):** Explique