Redis应用15连问，谁能顶住
工作中，Redis的15种使用场景
大家好，我是王哥呀。
从清晨的新闻推送，到深夜的直播互动；从地铁扫码的毫秒响应，到跨洋支付的交易锁扣——Redis早已渗透数字世界的每个毛细血管。它不仅是一把打开高并发之门的钥匙，更是开发者手中让数据起舞的指挥棒。
今天，让我们揭开Redis的15种魔法场景，看它如何用代码谱写效率的诗篇！
1. 缓存加速
存储热点数据（如用户信息、商品详情），减少数据库压力。
SET user:1001 "{name: 'Alice', age: 30}" EX 3600 # 缓存1小时[1](@ref) 2. 分布式锁
协调多节点对共享资源的访问，确保原子性。
// Redisson实现分布式锁模板[1](@ref)
public <T> T executeWithLock(String lockKey, long timeout, Callable<T> action) {
RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
boolean isLock = lock.tryLock(1, timeout, TimeUnit.SECONDS);
// ...释放锁逻辑
} 3. 实时排行榜
基于Sorted Set实现游戏积分、直播送礼排名。
ZADD game_leaderboard 1000 "player_1" # 插入分数
ZREVRANGE game_leaderboard 0 9 WITHSCORES # 获取Top10[1](@ref) 4. 计数器
统计文章阅读量、点赞数，支持原子操作。
SADD article:123:likes 1001 # 用户点赞
SCARD article:123:likes # 统计总数[1](@ref) 5. 消息队列
通过List的阻塞操作实现任务队列。
LPUSH task_queue "task1" # 生产者推送任务
BLPOP task_queue 5 # 消费者阻塞获取[1](@ref) 6. 会话管理
存储分布式Session，自动清理过期数据。
HSET session:abc123 user_id 1001 last_active 1690000000
EXPIRE session:abc123 1800 # 30分钟过期[1](@ref) 7. 签到系统
用Bitmap高效记录用户签到。
SETBIT sign:202502:1001 20 1 # 用户1001在20日签到
BITCOUNT sign:202502:1001 # 统计当月签到次数[1](@ref)[8](@ref) 8. 限流控制
通过INCR实现接口访问频率限制。
-- Lua脚本：限制每秒最多10次请求[7](@ref)
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1](@ref)
local current = redis.call('GET', key) or 0
if current + 1 > limit then return 0 else redis.call('INCR', key) end 9. 购物车
使用Hash存储商品和数量。
HSET cart:1001 10088 1 # 用户1001添加商品10088
HINCRBY cart:1001 10088 1 # 修改数量[7](@ref) 10. 抽奖活动
利用Set实现随机抽取用户。
SADD lottery:2025 "user1" "user2" # 添加参与者
SRANDMEMBER lottery:2025 1 # 随机抽取1人[7](@ref) 11. 全页缓存
缓存整页HTML内容，加速页面加载。
SET page:home "<html>...</html>" EX 300 # 缓存5分钟[5](@ref) 12. 发布订阅
实现实时消息推送（如新闻通知）。
PUBLISH news "Redis 7.0 released!" # 发布消息
SUBSCRIBE news # 订阅频道[7](@ref) 13. 地理位置服务
存储和查询地理坐标数据。
GEOADD cities 116.405285 39.904989 "北京"
GEORADIUS cities 116.40 39.90 100 km # 查询附近100km城市[8](@ref) 14. 分布式ID生成
通过INCRBY生成全局唯一ID。
INCRBY userid 1000 # 分库分表场景批量生成ID[2](@ref) 15. 数据过期处理
自动清理临时数据（如验证码）。
SET temp:code:1001 "123456" EX 60 # 60秒后自动删除[5](@ref)
通过灵活运用Redis的数据结构和特性，可显著提升系统性能和开发效率。实际应用中需结合业务场景选择合适方案。
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