• Redis都有哪些用途?
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前言
Redis作为一种优秀的基于key/value的缓存,有非常不错的性能和稳定性,无论是在工作中,还是面试中,都经常会出现。今天这篇文章就跟大家一起聊聊,我在实际工作中使用Redis的10种场景,希望对你会有所帮助。

1. 统计访问次数
对于很多官方网站的首页,经常会有一些统计首页访问次数的需求。访问次数只有一个字段,如果保存到数据库中,再最后做汇总显然有些麻烦。该业务场景可以使用Redis,定义一个key,比如:OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT。

在Redis中有incr命令,可以实现给value值加1操作:
incr OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT
当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
这样可以一次性加5。

2. 获取分类树
在很多网站都有分类树的功能,如果没有生成静态的html页面,想通过调用接口的方式获取分类树的数据。我们一般为了性能考虑,会将分类树的json数据缓存到Redis当中,为了后面在网站当中能够快速获取数据。不然在接口中需要使用递归查询数据库,然后拼接成分类树的数据结构。这个过程非常麻烦,而且需要多次查询数据库,性能很差。

因此,可以考虑用一个定时任务,异步将分类树的数据,直接缓存到Redis当中,定义一个key,比如:MALL_CATEGORY_TREE。然后接口中直接使用MALL_CATEGORY_TREE这个key从缓存中获取数据即可。可以直接用key/value字符串保存数据。不过需要注意的是,如果分类树的数据非常多可能会出现大key的问题。

3. 做分布式锁
分布式锁可能是使用Redis最常见的场景之一,相对于其他的分布式锁,比如:数据库分布式锁或者Zookeeper分布式锁,基于Redis的分布式锁,有更好的性能,被广泛使用于实际工作中。
我们使用下面这段代码可以加锁:
try{
  // 堆代码 duidaima.com
  String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
  if ("OK".equals(result)) {
      return true;
  }
  return false;
} finally {
    unlock(lockKey);
}  
但上面这段代码在有些场景下,会有一些问题,释放锁可能会释放了别人的锁。说实话Redis分布式锁虽说很常用,但坑也挺多的,如果用不好的话,很容易踩坑。

4. 做排行榜
很多网站有排行榜的功能,比如:商城中有商品销量的排行榜,游戏网站有玩家获得积分的排行榜。通常情况下,我们可以使用Sorted Set保存排行榜的数据。使用ZADD可以添加排行榜的数据,使用ZRANGE可以获取排行榜的数据。

例如:
ZADD rank:score 100 "周星驰"
ZADD rank:score 90 "周杰伦"
ZADD rank:score 80 "周润发"
ZRANGE rank:score 0 -1 WITHSCORES
返回数据:
1) "周星驰"
2) "100"
3) "周杰伦"
4) "90"
5) "周润发"
6) "80"
5. 记录用户登录状态
通常下,用户登录成功之后,用户登录之后的状态信息,会保存到Redis中。这样后面该用户访问其他接口的时候,会直接从Redis中查询用户登录状态,如果可以查到数据,说明用户已登录,则允许做后续的操作。如果从Redis中没有查到用户登录状态,说明该用户没有登录,或者登录状态失效了,则直接跳转到用户登录页面。

使用Redis保存用户登录状态,有个好处是它可以设置一个过期时间,比如:该时间可以设置成30分钟。
jedis.set(userId, userInfo, 1800);
在Redis内部有专门的job,会将过期的数据删除,也有获取数据时实时删除的逻辑。

6. 限流
使用Redis还有一个非常常用的的业务场景是做限流。当然还有其他的限流方式,比如:使用nginx,但使用Redis控制可以更精细。比如:限制同一个ip,1分钟之内只能访问10次接口,10分钟之内只能访问50次接口,1天之内只能访问100次接口。

如果超过次数,则接口直接返回:请求太频繁了,请稍后重试。跟上面保存用户登录状态类似,需要在Redis中保存用户的请求记录。
比如:key是用户ip,value是访问的次数从1开始,后面每访问一次则加1。

如果value超过一定的次数,则直接拦截这种异常的ip。当然也需要设置一个过期时间,异常ip如果超过这个过期时间,比如:1天,则恢复正常了,该ip可以再发起请求了。或者限制同一个用户id。

7. 位统计
比如现在有个需求:有个网站需要统计一周内连续登陆的用户,以及一个月内登陆过的用户。这个需求使用传统的数据库,实现起来比较麻烦,但使用Redis的bitmap让我们可以实时的进行类似的统计。bitmap 是二进制的byte数组,也可以简单理解成是一个普通字符串。它将二进制数据存储在byte数组中以达到存储数据的目的。

保存数据命令使用setbit,语法:
setbit key offset value
具体示例:
setbit user:view:2024-01-17 123456 1
往bitmap数组中设置了用户id=123456的登录状态为1,标记2024-01-17已登录。
然后通过命令getbit获取数据,语法:
getbit key offset
具体示例:
getbit user:view:2024-01-17 123456
如果获取的值是1,说明这一天登录了。如果我们想统计一周内连续登录的用户,只需要遍历用户id,根据日期中数组中去查询状态即可。

8. 缓存加速
我们在工作中使用Redis作为缓存加速,这种用法也是非常常见的。如果查询订单数据,先从Redis缓存中查询,如果缓存中存在,则直接将数据返回给用户。如果缓存中不存在,则再从数据库中查询数据,如果数据存在,则将数据保存到缓存中,然后再返回给用户。如果缓存和数据库都不存在,则直接给用户返回数据不存在。

流程图如下:

但使用缓存加速的业务场景,需要注意一下,可能会出现:缓存击穿、穿透和雪崩等问题。


9. 做消息队列
我们说起队列经常想到是:kafka、rabbitMQ、RocketMQ等这些分布式消息队列。其实Redis也有消息队列的功能,我们之前有个支付系统,就是用的Redis队列功能。PubSub(发布订阅)是Redis2.0版本引入的消息传递模型。

顾名思义,消费者可以订阅一个或多个channel,生产者向对应channel发送消息后,所有订阅者都能收到相关消息。对应channel发送消息后,所有订阅者都能收到相关消息。

在java代码中可以实现MessageListener接口,来消费队列中的消息。
@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("接收的结果:{}", deserialize.toString());
        } else {
            log.info("其他服务处理中");
        }
    }
}
10. 生成全局ID
在有些需要生成全局ID的业务场景,其实也可以使用Redis。可以使用incrby命令,利用原子性操作,可以执行下面这个命令:
incrby userid 10000
在分库分表的场景,对于有些批量操作,我们可以从Redis中,一次性拿一批id出来,然后给业务系统使用。
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