前言
Redis作为一种优异的依据key/value的缓存，有十分不错的功用和稳定性，无论是在作业中，仍是面试中，都常常会呈现。
今天这篇文章就跟咱们一同聊聊，我在实际作业中运用Redis的10种场景，希望对你会有所协助。
此外，本文Gitee：gitee.com/dvsusan/sus… 已经录入，上面有大厂面试完整考点，作业经验共享，欢迎Star。
1. 计算拜访次数
关于许多官方网站的主页，常常会有一些计算主页拜访次数的需求。
拜访次数只有一个字段，假如保存到数据库中，再最终做汇总明显有些费事。
该事务场景能够运用Redis，界说一个key，比方：OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT。
在Redis中有incr命令，能够完成给value值加1操作：
incrOFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT
当然假如你想一次加的值大于1，能够用incrby命令，例如：
incrbyOFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT5
这样能够一次性加5。
2. 获取分类树
在许多网站都有分类树的功用，假如没有生成静态的html页面，想通过调用接口的方式获取分类树的数据。
咱们一般为了功用考虑，会将分类树的json数据缓存到Redis傍边，为了后面在网站傍边能够快速获取数据。
否则在接口中需求运用递归查询数据库，然后拼接成分类树的数据结构。
这个进程十分费事，并且需求多次查询数据库，功用很差。
因此，能够考虑用一个守时使命，异步将分类树的数据，直接缓存到Redis傍边，界说一个key，比方：MALL_CATEGORY_TREE。
然后接口中直接运用MALL_CATEGORY_TREE这个key从缓存中获取数据即可。
能够直接用key/value字符串保存数据。
不过需求留意的是，假如分类树的数据十分多可能会呈现大key的问题，优化计划能够参考我的别的一篇文章《分类树，我从2s优化到0.1s》。
3. 做分布式锁
分布式锁可能是运用Redis最常见的场景之一，相关于其他的分布式锁，比方：数据库分布式锁或许Zookeeper分布式锁，依据Redis的分布式锁，有更好的功用，被广泛运用于实际作业中。
咱们运用下面这段代码能够加锁：
try{
Stringresult=jedis.set(lockKey,requestId,"NX","PX",expireTime);
if("OK".equals(result)){
returntrue;
}
returnfalse;
}finally{
unlock(lockKey);
}
但上面这段代码在有些场景下，会有一些问题，开释锁可能会开释了别人的锁。
说实话Redis分布式锁虽然很常用，但坑也挺多的，假如用不好的话，很简略踩坑。
假如咱们对Redis分布式锁的一些坑比较感兴趣，能够看看我的另一篇文章《聊聊redis分布式锁的8大坑》，文章中有十分详细的介绍。
4. 做排行榜
许多网站有排行榜的功用，比方：商城中有产品销量的排行榜，游戏网站有玩家获得积分的排行榜。
一般情况下，咱们能够运用Sorted Set保存排行榜的数据。
运用ZADD能够增加排行榜的数据，运用ZRANGE能够获取排行榜的数据。
例如：
ZADDrank:score100"周星驰"
ZADDrank:score90"周杰伦"
ZADDrank:score80"周润发"
ZRANGErank:score0-1WITHSCORES
回来数据：
1)"周星驰"
2)"100"
3)"周杰伦"
4)"90"
5)"周润发"
6)"80"
5. 记录用户登录状况
一般下，用户登录成功之后，用户登录之后的状况信息，会保存到Redis中。
这样后面该用户拜访其他接口的时分，会直接从Redis中查询用户登录状况，假如能够查到数据，阐明用户已登录，则允许做后续的操作。
假如从Redis中没有查到用户登录状况，阐明该用户没有登录，或许登录状况失效了，则直接跳转到用户登录页面。
运用Redis保存用户登录状况，有个好处是它能够设置一个过期时刻，比方：该时刻能够设置成30分钟。
jedis.set(userId,userInfo,1800);
在Redis内部有专门的job，会将过期的数据删去，也有获取数据时实时删去的逻辑。
6. 限流
运用Redis还有一个十分常用的的事务场景是做限流。
当然还有其他的限流方式，比方：运用nginx，但运用Redis控制能够更精密。
比方：约束同一个ip，1分钟之内只能拜访10次接口，10分钟之内只能拜访50次接口，1天之内只能拜访100次接口。
假如超越次数，则接口直接回来：恳求太频频了，请稍后重试。
跟上面保存用户登录状况类似，需求在Redis中保存用户的恳求记录。
比方：key是用户ip，value是拜访的次数从1开始，后面每拜访一次则加1。
假如value超越一定的次数，则直接拦截这种反常的ip。
当然也需求设置一个过期时刻，反常ip假如超越这个过期时刻，比方：1天，则恢复正常了，该ip能够再建议恳求了。
或许约束同一个用户id。
7. 位计算
比方现在有个需求：有个网站需求计算一周内接连登陆的用户，以及一个月内登陆过的用户。
这个需求运用传统的数据库，完成起来比较费事，但运用Redis的bitmap让咱们能够实时的进行类似的计算。
bitmap 是二进制的byte数组，也能够简略了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意图。
保存数据命令运用setbit，语法：
setbitkeyoffsetvalue
详细示例：
setbituser:view:2024-01-171234561
往bitmap数组中设置了用户id=123456的登录状况为1，符号2024-01-17已登录。
然后通过命令getbit获取数据，语法：
getbitkeyoffset
详细示例：
getbituser:view:2024-01-17123456
假如获取的值是1，阐明这一天登录了。
假如咱们想计算一周内接连登录的用户，只需求遍历用户id，依据日期中数组中去查询状况即可。
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8. 缓存加快
咱们在作业中运用Redis作为缓存加快，这种用法也是十分常见的。
假如查询订单数据，先从Redis缓存中查询，假如缓存中存在，则直接将数据回来给用户。
假如缓存中不存在，则再从数据库中查询数据，假如数据存在，则将数据保存到缓存中，然后再回来给用户。
假如缓存和数据库都不存在，则直接给用户回来数据不存在。
流程图如下：
9. 做音讯行列
咱们说起行列常常想到是：kafka、rabbitMQ、RocketMQ等这些分布式音讯行列。
其实Redis也有音讯行列的功用，咱们之前有个支付体系，便是用的Redis行列功用。
PubSub(发布订阅)是Redis2.0版别引进的音讯传递模型。
顾名思义，顾客能够订阅一个或多个channel，生产者向对应channel发送音讯后，一切订阅者都能收到相关音讯。对应channel发送音讯后，一切订阅者都能收到相关音讯。
在java代码中能够完成MessageListener接口，来消费行列中的音讯。
@Slf4j
@Component
publicclassRedisMessageListenerListenerimplementsMessageListener{
@Autowired
privateRedisTemplate<String,Object>redisTemplate;
@Override
publicvoidonMessage(Messagemessage,byte[]pattern){
Stringchannel=newString(pattern);
RedisSerializer<?>valueSerializer=redisTemplate.getValueSerializer();
Objectdeserialize=valueSerializer.deserialize(message.getBody());
if(deserialize==null)return;
Stringmd5DigestAsHex=DigestUtils.md5DigestAsHex(deserialize.toString().getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
Booleanresult=redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(md5DigestAsHex,"1",20,TimeUnit.SECONDS);
if(Boolean.TRUE.equals(result)){
log.info("接纳的成果：{}",deserialize.toString());
}else{
log.info("其他服务处理中");
}
}
}
10. 生成大局ID
在有些需求生成大局ID的事务场景，其实也能够运用Redis。
能够运用incrby命令，运用原子性操作，能够履行下面这个命令：
incrbyuserid10000
在分库分表的场景，关于有些批量操作，咱们能够从Redis中，一次性拿一批id出来，然后给事务体系运用。
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