工作中用Redis最多的10种场景

作者：苏三说技术
链接：https://juejin.cn/post/7325132133168971813

前言

Redis是一种非常优秀的基于KV的键值对缓存数据库，有非常不错的性能和稳定性，无论是在工作中，还是在面试中，都经常会出现。因此，有必要深入研究并在工作中使用它。今天，我将与大家分享我在实际工作中如何使用Redis的。

1. 统计访问次数

官方网站首页需统计访问次数，使用Redis可简化操作。
定义Key值为OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT，使用incr命令给value值加1。

incr OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT

可以用incrby命令加1，如下一次性加5：

incrby OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT 5

2. 获取分类树菜单

在很多网站都有分类树的功能，菜单的树展示形式，如果没有静态html页面的话就需要调用接口，树一般都会递归去实现获取，为了性能考虑一般我们都会将菜单树的数据缓存，将树的json数据缓存到Redis中，后面再读取菜单的时候就不用重新计算，直接读取Redis即可。不过，如果是菜单树经常变动的场景不适合此。

所以我们可以使用定时将菜单树的数据异步缓存到Redis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

使用Redis做分布式锁应该是Redis的使用者最经常听说的一个场景了，Redis实现的分布式锁相对于其他的分布式锁，性能更好，相信大家也听过什么Redis+Lua王炸组合什么的。

我们使用下面这段代码可以加锁：

try{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。所以优化的点还有很多，比如区分谁加的锁，就释放自己的锁，不能释放别人的锁，可以在锁信息里加入线程ID来区分。

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

网站的排行版，微博的排版行、各种社交APP的排行榜，商城的销量排行榜，游戏的巅峰排名等等。

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 "奈飞"
ZADD rank:score 90 "youtobe"
ZADD rank:score 80 "小破站"
ZRANGE rank:score 0 -1 WITHSCORES

返回数据：

1) "奈飞"
2) "100"
3) "youtobe"
4) "90"
5) "小破站"
6) "80"

5. 记录用户登录状态

系统登录态缓存。用户登录系统之后，缓存用户登录信息。

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，这样可以实现用户Token的到期已经后续的续期操作等。
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。

后面本文更新Redis过期策略，欢迎关注。

6. 限流

使用Redis也可以实现限流。

最简单的，保存用户IP，限制该IP一分钟内的访问次数，超过该次数限制该IP访问，设置过期时间，一天之后到期允许该IP继续访问。

7. 位统计

在网站的统计页面中，统计一周连续登录用户或者一个月内登录过的用户。
如果使用关系型数据库的话很麻烦，但是使用Redis的Bitmap可以很方便的实现类似功能。

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:2024-04-01 123456 1

往bitmap数组中设置了用户 id=123456 的登录状态为1，标记2024-04-01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:2024-04-01 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

这个和上面分类的菜单树缓存差不多，都是把需要使用频繁访问的数据缓存在Redis中，通过缓存读取策略进行控制缓存的读取存入。

1、查询订单，缓存中存在，直接返回数据。

2、缓存中不存在，查询数据库，如果数据库中数据存在，将数据保存到缓存中，返回数据。

3、如果数据库数据不存在，返回用户数据不存在。

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，感兴趣的小伙伴，可以看看我的另一篇文章《美团面试拷打：Redis 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩区别和解决方案》，里面有非常详细的介绍。

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。

Redis 实现消息队列是使用的PubSub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 {@Autowiredprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;@Overridepublic 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");}}
}