我工作中用Redis的十種場景
前言
Redis作為一種優秀的基于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
對于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，再最后做匯總顯然有些麻煩。
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。
我們一般為了性能考慮，會將分類樹的json數據緩存到Redis當中，為了后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，然后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。
然后接口中直接使用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》。
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：數據庫分布式鎖或者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"5、記錄用戶登錄狀態
通常下，用戶登錄成功之后，用戶登錄之后的狀態信息，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，如果可以查到數據，說明用戶已登錄，則允許做后續的操作。
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。
6、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，請稍后重試。
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，后面每訪問一次則加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。
7、位統計
比如現在有個需求：有個網站需要統計一周內連續登陸的用戶，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的登錄狀態為1，標記2024-01-17已登錄。
然后通過命令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。
如果我們想統計一周內連續登錄的用戶，只需要遍歷用戶id，根據日期中數組中去查詢狀態即可。
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，然后再返回給用戶。
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。
9、做消息隊列
我們說起隊列經常想到是：kafka、rabbitMQ、RocketMQ等這些分布式消息隊列。
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(發布訂閱)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發送消息后，所有訂閱者都能收到相關消息。對應channel發送消息后，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");
}
}
}10、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，然后給業務系統使用。
