Redis的8大应用场景

Redis开创了一种新的数据存储思路。使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。

一、为什么使用？

解决应用服务器的CPU和内存压力；

减少IO的读操作，减轻IO的压力；

关系型数据库的扩展性不强，难以改变表结构；

二、优点：

Nosql数据库没有关联关系，数据结构简单，拓展表比较容易；

Nosql读取速度快，对较大数据处理快；

1、缓存

缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。

2、排行榜

很多网站都有排行榜应用的，如淘宝的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。

3、计数器

什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效，每次浏览都得给+1，并发量高时如果每次都请求数据库操作无疑是种挑战和压力。Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。

4、分布式会话

集群模式下，在应用不多的情况下一般使用容器自带的session复制功能就能满足，当应用增多相对复杂的系统中，一般都会搭建以Redis等内存数据库为中心的session服务，session不再由容器管理，而是由session服务及内存数据库管理。

5、分布式锁

在很多互联网公司中都使用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问，如全局ID、减库存、秒杀等场景，并发量不大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的，大大影响了数据库的性能。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，如果设置返回1说明获取锁成功，否则获取锁失败，实际应用中要考虑的细节要更多。

6、 社交网络

点赞、踩、关注/被关注、共同好友等是社交网站的基本功能，社交网站的访问量通常来说比较大，而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据，Redis提供的哈希、集合等数据结构能很方便的的实现这些功能。

7、最新列表

Redis列表结构，LPUSH可以在列表头部插入一个内容ID作为关键字，LTRIM可用来限制列表的数量，这样列表永远为N个ID，无需查询最新的列表，直接根据ID去到对应的内容页即可。

8、消息系统

消息队列是大型网站必用中间件，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件，主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。Redis提供了发布/订阅及阻塞队列功能，能实现一个简单的消息队列系统。另外，这个不能和专业的消息中间件相比。

Redis的8个应用场景

一：缓存—热数据

热点数据（经常会被查询，但是不经常被修改或者删除的数据），首选是使用redis缓存，毕竟强大到冒泡的QPS和极强的稳定性不是所有类似工具都有的，而且相比于memcached还提供了丰富的数据类型可以使用，另外，内存中的数据也提供了AOF和RDB等持久化机制可以选择，要冷、热的还是忽冷忽热的都可选。

结合具体应用需要注意一下：很多人用spring的AOP来构建redis缓存的自动生产和清除，过程可能如下：

select 数据库前查询redis，有的话使用redis数据，放弃select 数据库，没有的话，select 数据库，然后将数据插入redis； update或者delete数据库钱，查询redis是否存在该数据，存在的话先删除redis中数据，然后再update或者delete数据库中的数据；

上面这种操作，如果并发量很小的情况下基本没问题，但是高并发的情况请注意下面场景：

为了update先删掉了redis中的该数据，这时候另一个线程执行查询，发现redis中没有，瞬间执行了查询SQL，并且插入到redis中一条数据，回到刚才那个update语句，这个悲催的线程压根不知道刚才那个该死的select线程犯了一个弥天大错！于是这个redis中的错误数据就永远的存在了下去，直到下一个update或者delete。

二：计数器

诸如统计点击数等应用。由于单线程，可以避免并发问题，保证不会出错，而且100%毫秒级性能；

命令：INCRBY

三：队列

相当于消息系统，ActiveMQ，RocketMQ等工具类似，如果对于数据一致性要求高的话还是用RocketMQ等专业系统。

由于redis把数据添加到队列是返回添加元素在队列的第几位，所以可以做判断用户是第几个访问这种业务；队列不仅可以把并发请求变成串行，并且还可以做队列或者栈使用。

四：位操作（大数据处理）

用于数据量上亿的场景下，例如几亿用户系统的签到，去重登录次数统计，某用户是否在线状态等等。

想想一下腾讯10亿用户，要几个毫秒内查询到某个用户是否在线，你能怎么做？这里要用到位操作——使用setbit、getbit、bitcount命令。

原理是：

redis内构建一个足够长的数组，每个数组元素只能是0和1两个值，然后这个数组的下标index用来表示我们上面例子里面的用户id（必须是数字哈），那么很显然，这个几亿长的大数组就能通过下标和元素值（0和1）来构建一个记忆系统，上面我说的几个场景也就能够实现。用到的命令是：setbit、getbit、bitcount。

五：分布式锁与单线程机制

验证前端的重复请求（可以自由扩展类似情况），可以通过redis进行过滤：每次请求将request ip、参数、接口等hash作为key存储redis(幂等性请求)，设置多长时间有效期，然后下次请求过来的时候先在redis中检索有没有这个key，进而验证是不是一定时间内过来的重复提交秒杀系统，基于redis是单线程特征，防止出现数据库’爆破’全局增量ID生成，类似’秒杀’。

六：最新列表

例如新闻列表页面最新的新闻列表，如果总数量很大的情况下，尽量不要使用select a from A limit 10这种low货，尝试redis的 LPUSH命令构建List，一个个顺序都塞进去就可以啦。不过万一内存清掉了咋办？也简单，查询不到存储key的话，用mysql查询并且初始化一个List到redis中就好了。

七：排行榜

谁得分高谁排名往上。命令：ZADD（有续集，sorted set）

八: 适用场景：

数据高并发的读写；

海量数据的读写；

对扩展性要求高的数据。