前言

Redis作為一種優(yōu)秀的基于key/value的緩存，有非常不錯的性能和穩(wěn)定性，無論是在工作中，還是面試中，都經(jīng)常會出現(xiàn)。

今天這篇文章就跟大家一起聊聊，我在實(shí)際工作中使用Redis的10種場景，希望對你會有所幫助。

1. 統(tǒng)計(jì)訪問次數(shù)

對于很多官方網(wǎng)站的首頁，經(jīng)常會有一些統(tǒng)計(jì)首頁訪問次數(shù)的需求。

訪問次數(shù)只有一個字段，如果保存到數(shù)據(jù)庫中，再最后做匯總顯然有些麻煩。

該業(yè)務(wù)場景可以使用Redis，定義一個key，比如：OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT。

在Redis中有incr命令，可以實(shí)現(xiàn)給value值加1操作：

incr?OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT

當(dāng)然如果你想一次加的值大于1，可以用incrby命令，例如：

incrby?OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT?5

這樣可以一次性加5。

2. 獲取分類樹

在很多網(wǎng)站都有分類樹的功能，如果沒有生成靜態(tài)的html頁面，想通過調(diào)用接口的方式獲取分類樹的數(shù)據(jù)。

我們一般為了性能考慮，會將分類樹的json數(shù)據(jù)緩存到Redis當(dāng)中，為了后面在網(wǎng)站當(dāng)中能夠快速獲取數(shù)據(jù)。

不然在接口中需要使用遞歸查詢數(shù)據(jù)庫，然后拼接成分類樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

這個過程非常麻煩，而且需要多次查詢數(shù)據(jù)庫，性能很差。

因此，可以考慮用一個定時任務(wù)，異步將分類樹的數(shù)據(jù)，直接緩存到Redis當(dāng)中，定義一個key，比如：MALL_CATEGORY_TREE。

然后接口中直接使用MALL_CATEGORY_TREE這個key從緩存中獲取數(shù)據(jù)即可。

可以直接用key/value字符串保存數(shù)據(jù)。

不過需要注意的是，如果分類樹的數(shù)據(jù)非常多可能會出現(xiàn)大key的問題。

3. 做分布式鎖

分布式鎖可能是使用Redis最常見的場景之一，相對于其他的分布式鎖，比如：數(shù)據(jù)庫分布式鎖或者Zookeeper分布式鎖，基于Redis的分布式鎖，有更好的性能，被廣泛使用于實(shí)際工作中。

我們使用下面這段代碼可以加鎖：

try{
??String?result?=?jedis.set(lockKey,?requestId,?"NX",?"PX",?expireTime);
??if?("OK".equals(result))?{
??????return?true;
??}
??return?false;
}?finally?{
????unlock(lockKey);
}??

但上面這段代碼在有些場景下，會有一些問題，釋放鎖可能會釋放了別人的鎖。

說實(shí)話Redis分布式鎖雖說很常用，但坑也挺多的，如果用不好的話，很容易踩坑。

4. 做排行榜

很多網(wǎng)站有排行榜的功能，比如：商城中有商品銷量的排行榜，游戲網(wǎng)站有玩家獲得積分的排行榜。

通常情況下，我們可以使用Sorted Set保存排行榜的數(shù)據(jù)。

使用ZADD可以添加排行榜的數(shù)據(jù)，使用ZRANGE可以獲取排行榜的數(shù)據(jù)。

例如：

ZADD?rank:score?100?"周星馳"
ZADD?rank:score?90?"周杰倫"
ZADD?rank:score?80?"周潤發(fā)"
ZRANGE?rank:score?0?-1?WITHSCORES

返回?cái)?shù)據(jù)：

1)?"周星馳"
2)?"100"
3)?"周杰倫"
4)?"90"
5)?"周潤發(fā)"
6)?"80"

5. 記錄用戶登錄狀態(tài)

通常下，用戶登錄成功之后，用戶登錄之后的狀態(tài)信息，會保存到Redis中。

這樣后面該用戶訪問其他接口的時候，會直接從Redis中查詢用戶登錄狀態(tài)，如果可以查到數(shù)據(jù)，說明用戶已登錄，則允許做后續(xù)的操作。

如果從Redis中沒有查到用戶登錄狀態(tài)，說明該用戶沒有登錄，或者登錄狀態(tài)失效了，則直接跳轉(zhuǎn)到用戶登錄頁面。

使用Redis保存用戶登錄狀態(tài)，有個好處是它可以設(shè)置一個過期時間，比如：該時間可以設(shè)置成30分鐘。

jedis.set(userId,?userInfo,?1800);

在Redis內(nèi)部有專門的job，會將過期的數(shù)據(jù)刪除，也有獲取數(shù)據(jù)時實(shí)時刪除的邏輯。

6. 限流

使用Redis還有一個非常常用的的業(yè)務(wù)場景是做限流。

當(dāng)然還有其他的限流方式，比如：使用nginx，但使用Redis控制可以更精細(xì)。

比如：限制同一個ip，1分鐘之內(nèi)只能訪問10次接口，10分鐘之內(nèi)只能訪問50次接口，1天之內(nèi)只能訪問100次接口。

如果超過次數(shù)，則接口直接返回：請求太頻繁了，請稍后重試。

跟上面保存用戶登錄狀態(tài)類似，需要在Redis中保存用戶的請求記錄。

比如：key是用戶ip，value是訪問的次數(shù)從1開始，后面每訪問一次則加1。

如果value超過一定的次數(shù)，則直接攔截這種異常的ip。

當(dāng)然也需要設(shè)置一個過期時間，異常ip如果超過這個過期時間，比如：1天，則恢復(fù)正常了，該ip可以再發(fā)起請求了。

或者限制同一個用戶id。

7. 位統(tǒng)計(jì)

比如現(xiàn)在有個需求：有個網(wǎng)站需要統(tǒng)計(jì)一周內(nèi)連續(xù)登陸的用戶，以及一個月內(nèi)登陸過的用戶。

這個需求使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)起來比較麻煩，但使用Redis的bitmap讓我們可以實(shí)時的進(jìn)行類似的統(tǒng)計(jì)。

bitmap 是二進(jìn)制的byte數(shù)組，也可以簡單理解成是一個普通字符串。它將二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲在byte數(shù)組中以達(dá)到存儲數(shù)據(jù)的目的。

保存數(shù)據(jù)命令使用setbit，語法：

setbit?key?offset?value

具體示例：

setbit?user:view:2024-01-17?123456?1

往bitmap數(shù)組中設(shè)置了用戶id=123456的登錄狀態(tài)為1，標(biāo)記2024-01-17已登錄。

然后通過命令getbit獲取數(shù)據(jù)，語法：

getbit?key?offset

具體示例：

getbit?user:view:2024-01-17?123456

如果獲取的值是1，說明這一天登錄了。

如果我們想統(tǒng)計(jì)一周內(nèi)連續(xù)登錄的用戶，只需要遍歷用戶id，根據(jù)日期中數(shù)組中去查詢狀態(tài)即可。

8. 緩存加速

我們在工作中使用Redis作為緩存加速，這種用法也是非常常見的。

如果查詢訂單數(shù)據(jù)，先從Redis緩存中查詢，如果緩存中存在，則直接將數(shù)據(jù)返回給用戶。

如果緩存中不存在，則再從數(shù)據(jù)庫中查詢數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)存在，則將數(shù)據(jù)保存到緩存中，然后再返回給用戶。

如果緩存和數(shù)據(jù)庫都不存在，則直接給用戶返回?cái)?shù)據(jù)不存在。

流程圖如下：

但使用緩存加速的業(yè)務(wù)場景，需要注意一下，可能會出現(xiàn)：緩存擊穿、穿透和雪崩等問題。

9. 做消息隊(duì)列

我們說起隊(duì)列經(jīng)常想到是：kafka、rabbitMQ、RocketMQ等這些分布式消息隊(duì)列。

其實(shí)Redis也有消息隊(duì)列的功能，我們之前有個支付系統(tǒng)，就是用的Redis隊(duì)列功能。

PubSub(發(fā)布訂閱)是Redis2.0版本引入的消息傳遞模型。

顧名思義，消費(fèi)者可以訂閱一個或多個channel，生產(chǎn)者向?qū)?yīng)channel發(fā)送消息后，所有訂閱者都能收到相關(guān)消息。對應(yīng)channel發(fā)送消息后，所有訂閱者都能收到相關(guān)消息。

在java代碼中可以實(shí)現(xiàn)MessageListener接口，來消費(fèi)隊(duì)列中的消息。

@Slf4j
@Component
public?class?RedisMessageListenerListener?implements?MessageListener?{
????@Autowired
????private?RedisTemplate<String,?Object>?redisTemplate;

????@Override
????public?void?onMessage(Message?message,?byte[]?pattern)?{
????????String?channel?=?new?String(pattern);
????????RedisSerializer<?>?valueSerializer?=?redisTemplate.getValueSerializer();
????????Object?deserialize?=?valueSerializer.deserialize(message.getBody());
????????if?(deserialize?==?null)?return;
????????String?md5DigestAsHex?=?DigestUtils.md5DigestAsHex(deserialize.toString().getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
????????Boolean?result?=?redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(md5DigestAsHex,?"1",?20,?TimeUnit.SECONDS);
????????if?(Boolean.TRUE.equals(result))?{
????????????log.info("接收的結(jié)果：{}",?deserialize.toString());
????????}?else?{
????????????log.info("其他服務(wù)處理中");
????????}
????}
}

10. 生成全局ID

在有些需要生成全局ID的業(yè)務(wù)場景，其實(shí)也可以使用Redis。

可以使用incrby命令，利用原子性操作，可以執(zhí)行下面這個命令：

incrby?userid?10000

在分庫分表的場景，對于有些批量操作，我們可以從Redis中，一次性拿一批id出來，然后給業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用。

作者：蘇三說技術(shù)