前言

Redis作為一種優(yōu)秀的基于key/value的緩存，有非常不錯(cuò)的性能和穩(wěn)定性，無(wú)論是在工作中，還是面試中，都經(jīng)常會(huì)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(chǎng)景，希望對(duì)你會(huì)有所幫助。

1. 統(tǒng)計(jì)訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)

對(duì)于很多官方網(wǎng)站的首頁(yè)，經(jīng)常會(huì)有一些統(tǒng)計(jì)首頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)的需求。

訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)只有一個(gè)字段，如果保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中，再最后做匯總顯然有些麻煩。

該業(yè)務(wù)場(chǎng)景可以使用Redis，定義一個(gè)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(lèi)樹(shù)

在很多網(wǎng)站都有分類(lèi)樹(shù)的功能，如果沒(méi)有生成靜態(tài)的html頁(yè)面，想通過(guò)調(diào)用接口的方式獲取分類(lèi)樹(shù)的數(shù)據(jù)。

我們一般為了性能考慮，會(huì)將分類(lèi)樹(shù)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(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)，然后拼接成分類(lèi)樹(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

這個(gè)過(guò)程非常麻煩，而且需要多次查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)，性能很差。

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

然后接口中直接使用MALL_CATEGORY_TREE這個(gè)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(guò)需要注意的是，如果分類(lèi)樹(shù)的數(shù)據(jù)非常多可能會(huì)出現(xiàn)大key的問(wèn)題。

3. 做分布式鎖

分布式鎖可能是使用Redis最常見(jiàn)的場(chǎng)景之一，相對(duì)于其他的分布式鎖，比如：數(shù)據(jù)庫(kù)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(chǎng)景下，會(huì)有一些問(wèn)題，釋放鎖可能會(huì)釋放了別人的鎖。

說(shuō)實(shí)話(huà)Redis分布式鎖雖說(shuō)很常用，但坑也挺多的，如果用不好的話(huà)，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(xiāo)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(rùn)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(rùn)發(fā)"
6)?"80"

5. 記錄用戶(hù)登錄狀態(tài)

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

這樣后面該用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)其他接口的時(shí)候，會(huì)直接從Redis中查詢(xún)用戶(hù)登錄狀態(tài)，如果可以查到數(shù)據(jù)，說(shuō)明用戶(hù)已登錄，則允許做后續(xù)的操作。

如果從Redis中沒(méi)有查到用戶(hù)登錄狀態(tài)，說(shuō)明該用戶(hù)沒(méi)有登錄，或者登錄狀態(tài)失效了，則直接跳轉(zhuǎn)到用戶(hù)登錄頁(yè)面。

使用Redis保存用戶(hù)登錄狀態(tài)，有個(gè)好處是它可以設(shè)置一個(gè)過(guò)期時(shí)間，比如：該時(shí)間可以設(shè)置成30分鐘。

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

在Redis內(nèi)部有專(zhuān)門(mén)的job，會(huì)將過(guò)期的數(shù)據(jù)刪除，也有獲取數(shù)據(jù)時(shí)實(shí)時(shí)刪除的邏輯。

6. 限流

使用Redis還有一個(gè)非常常用的的業(yè)務(wù)場(chǎng)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(gè)ip，1分鐘之內(nèi)只能訪(fǎng)問(wèn)10次接口，10分鐘之內(nèi)只能訪(fǎng)問(wèn)50次接口，1天之內(nèi)只能訪(fǎng)問(wèn)100次接口。

如果超過(guò)次數(shù)，則接口直接返回：請(qǐng)求太頻繁了，請(qǐng)稍后重試。

跟上面保存用戶(hù)登錄狀態(tài)類(lèi)似，需要在Redis中保存用戶(hù)的請(qǐng)求記錄。

比如：key是用戶(hù)ip，value是訪(fǎng)問(wèn)的次數(shù)從1開(kāi)始，后面每訪(fǎng)問(wèn)一次則加1。

如果value超過(guò)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(gè)過(guò)期時(shí)間，異常ip如果超過(guò)這個(gè)過(guò)期時(shí)間，比如：1天，則恢復(fù)正常了，該ip可以再發(fā)起請(qǐng)求了。

或者限制同一個(gè)用戶(hù)id。

7. 位統(tǒng)計(jì)

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

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

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

保存數(shù)據(jù)命令使用setbit，語(yǔ)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(hù)id=123456的登錄狀態(tài)為1，標(biāo)記2024-01-17已登錄。

然后通過(guò)命令getbit獲取數(shù)據(jù)，語(yǔ)法：

getbit?key?offset

具體示例：

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

如果獲取的值是1，說(shuō)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(hù)，只需要遍歷用戶(hù)id，根據(jù)日期中數(shù)組中去查詢(xún)狀態(tài)即可。

8. 緩存加速

我們?cè)诠ぷ髦惺褂肦edis作為緩存加速，這種用法也是非常常見(jiàn)的。

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

如果緩存中不存在，則再?gòu)臄?shù)據(jù)庫(kù)中查詢(xún)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(hù)。

如果緩存和數(shù)據(jù)庫(kù)都不存在，則直接給用戶(hù)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(chǎng)景，需要注意一下，可能會(huì)出現(xiàn)：緩存擊穿、穿透和雪崩等問(wèn)題。

9. 做消息隊(duì)列

我們說(shuō)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(gè)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(gè)或多個(gè)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(duì)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(lái)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(chǎng)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(gè)命令：

incrby?userid?10000

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

作者：蘇三說(shuō)技術(shù)