工作中 Redis 常用的 10 種場景

大家好，我是蘇三，又跟大家見面了。

前言

Redis 作爲一種優秀的基於 key/value 的緩存，有非常不錯的性能和穩定性，無論是在工作中，還是面試中，都經常會出現。

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

  1. 統計訪問次數

對於很多官方網站的首頁，經常會有一些統計首頁訪問次數的需求。

訪問次數只有一個字段，如果保存到數據庫中，再最後做彙總顯然有些麻煩。

該業務場景可以使用 Redis，定義一個 key，比如：OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT。

在 Redis 中有 incr 命令，可以實現給 value 值加 1 操作：

incr OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT

當然如果你想一次加的值大於 1，可以用 incrby 命令，例如：

incrby OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT 5

這樣可以一次性加 5。

  1. 獲取分類樹

在很多網站都有分類樹的功能，如果沒有生成靜態的 html 頁面，想通過調用接口的方式獲取分類樹的數據。

我們一般爲了性能考慮，會將分類樹的 json 數據緩存到 Redis 當中，爲了後面在網站當中能夠快速獲取數據。

不然在接口中需要使用遞歸查詢數據庫，然後拼接成分類樹的數據結構。

這個過程非常麻煩，而且需要多次查詢數據庫，性能很差。

因此，可以考慮用一個定時任務，異步將分類樹的數據，直接緩存到 Redis 當中，定義一個 key，比如：MALL_CATEGORY_TREE。

然後接口中直接使用 MALL_CATEGORY_TREE 這個 key 從緩存中獲取數據即可。

可以直接用 key/value 字符串保存數據。

不過需要注意的是，如果分類樹的數據非常多可能會出現大 key 的問題，優化方案可以參考我的另外一篇文章《分類樹，我從 2s 優化到 0.1s》。

  1. 做分佈式鎖

分佈式鎖可能是使用 Redis 最常見的場景之一，相對於其他的分佈式鎖，比如：數據庫分佈式鎖或者 Zookeeper 分佈式鎖，基於 Redis 的分佈式鎖，有更好的性能，被廣泛使用於實際工作中。

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。

說實話 Redis 分佈式鎖雖說很常用，但坑也挺多的，如果用不好的話，很容易踩坑。

如果大家對 Redis 分佈式鎖的一些坑比較感興趣，可以看看我的另一篇文章《聊聊 redis 分佈式鎖的 8 大坑》，文章中有非常詳細的介紹。

  1. 做排行榜

很多網站有排行榜的功能，比如：商城中有商品銷量的排行榜，遊戲網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保存排行榜的數據。

使用ZADD可以添加排行榜的數據，使用ZRANGE可以獲取排行榜的數據。

例如：

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

返回數據：

1) "周星馳"
2) "100"
3) "周杰倫"
4) "90"
5) "周潤發"
6) "80"
  1. 記錄用戶登錄狀態

通常下，用戶登錄成功之後，用戶登錄之後的狀態信息，會保存到 Redis 中。

這樣後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，如果可以查到數據，說明用戶已登錄，則允許做後續的操作。

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

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

jedis.set(userId, userInfo, 1800);

在 Redis 內部有專門的 job，會將過期的數據刪除，也有獲取數據時實時刪除的邏輯。

  1. 限流

使用 Redis 還有一個非常常用的的業務場景是做限流。

當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。

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

如果超過次數，則接口直接返回：請求太頻繁了，請稍後重試。

跟上面保存用戶登錄狀態類似，需要在 Redis 中保存用戶的請求記錄。

比如：key 是用戶 ip，value 是訪問的次數從 1 開始，後面每訪問一次則加 1。

如果 value 超過一定的次數，則直接攔截這種異常的 ip。

當然也需要設置一個過期時間，異常 ip 如果超過這個過期時間，比如：1 天，則恢復正常了，該 ip 可以再發起請求了。

或者限制同一個用戶 id。

  1. 位統計

比如現在有個需求：有個網站需要統計一週內連續登陸的用戶，以及一個月內登陸過的用戶。

這個需求使用傳統的數據庫，實現起來比較麻煩，但使用 Redis 的bitmap讓我們可以實時的進行類似的統計。

bitmap 是二進制的 byte 數組，也可以簡單理解成是一個普通字符串。它將二進制數據存儲在 byte 數組中以達到存儲數據的目的。

保存數據命令使用 setbit，語法：

setbit key offset value

具體示例：

setbit user:view:2024-01-17 123456 1

往 bitmap 數組中設置了用戶 id=123456 的登錄狀態爲 1，標記 2024-01-17 已登錄。

然後通過命令 getbit 獲取數據，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。

如果我們想統計一週內連續登錄的用戶，只需要遍歷用戶 id，根據日期中數組中去查詢狀態即可。

  1. 緩存加速

我們在工作中使用 Redis 作爲緩存加速，這種用法也是非常常見的。

如果查詢訂單數據，先從 Redis 緩存中查詢，如果緩存中存在，則直接將數據返回給用戶。

如果緩存中不存在，則再從數據庫中查詢數據，如果數據存在，則將數據保存到緩存中，然後再返回給用戶。

如果緩存和數據庫都不存在，則直接給用戶返回數據不存在。

流程圖如下：但使用緩存加速的業務場景，需要注意一下，可能會出現：緩存擊穿、穿透和雪崩等問題，感興趣的小夥伴，可以看看我的另一篇文章《爛大街的緩存穿透、緩存擊穿和緩存雪崩，你真的懂了？》，裏面有非常詳細的介紹。

  1. 做消息隊列

我們說起隊列經常想到是：kafka、rabbitMQ、RocketMQ 等這些分佈式消息隊列。

其實 Redis 也有消息隊列的功能，我們之前有個支付系統，就是用的 Redis 隊列功能。

PubSub(發佈訂閱) 是 Redis2.0 版本引入的消息傳遞模型。

顧名思義，消費者可以訂閱一個或多個 channel，生產者向對應 channel 發送消息後，所有訂閱者都能收到相關消息。對應 channel 發送消息後，所有訂閱者都能收到相關消息。

在 java 代碼中可以實現 MessageListener 接口，來消費隊列中的消息。

@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("接收的結果：{}", deserialize.toString());
        } else {
            log.info("其他服務處理中");
        }
    }
}
  1. 生成全局 ID

在有些需要生成全局 ID 的業務場景，其實也可以使用 Redis。

可以使用 incrby 命令，利用原子性操作，可以執行下面這個命令：

incrby userid 10000

在分庫分表的場景，對於有些批量操作，我們可以從 Redis 中，一次性拿一批 id 出來，然後給業務系統使用。

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來源：https://mp.weixin.qq.com/s/Y7zPwX4_AsPDIg8vcdzAcA

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