大家好，我是猿java。

作為一名 Java后端人員，對(duì) Redis肯定并不陌生，Redis作為一種內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，以其速度之快在編程的舞臺(tái)上縱橫多年，那么，Redis到底適合哪些業(yè)務(wù)場(chǎng)景？今天就來(lái)聊一聊。

1. 緩存/數(shù)據(jù)庫(kù)

緩存（Cache）是 Redis使用最廣泛的場(chǎng)景之一，也是很多小伙伴結(jié)識(shí) Redis的重要原因，在 8種10倍提升API性能的方式 文章中我們也強(qiáng)調(diào)了Redis可以作為緩存的來(lái)加速 API性能。如下圖，在 WebServer和數(shù)據(jù)庫(kù)之間會(huì)增加一層 Redis緩存，這樣 WebServer可以直接從Redis中快速拿到數(shù)據(jù)返回，加快了 WebServer的響應(yīng)速度。

舉例：

• 電商領(lǐng)域，可以緩存一些熱門(mén)商品的靜態(tài)信息或用戶數(shù)據(jù)，這樣，在大流量訪問(wèn)時(shí)，不用查詢數(shù)據(jù)庫(kù)，加速訪問(wèn)速度。
• 配置中心，業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)中，經(jīng)常會(huì)使用一些全局配置，而且配置更改的頻率很低，因此，可以把配置都加載到 Redis內(nèi)存中，加快查詢數(shù)據(jù)。

需要說(shuō)明的是：很多時(shí)候，我們都會(huì)把 Redis的持久化功能打開(kāi)，因此，在把 Redis當(dāng)作緩存的同時(shí)，同樣把 Redis當(dāng)作數(shù)據(jù)庫(kù)在使用。

2. 分布式鎖

分布式鎖（Distributed Lock）也是 Redis使用最廣泛的場(chǎng)景之一，分布式系統(tǒng)中，當(dāng)我們?cè)谔幚碛胁l(fā)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)，為了保證線程安全，通常通常會(huì)使用分布式鎖，單機(jī)下，Redis通常使用 SET NX（if Not Exist）和 PX（過(guò)期時(shí)間）來(lái)創(chuàng)建鎖，指令如下：

# 如果key不存，set key=value，
# 失效時(shí)間是 expiration毫秒
SET key value NX PX expiration

在 Java中，Redission是一個(gè)基于 Redis的分布式Java對(duì)象映射（Java Redis Client），它提供了豐富的特性和工具，示例代碼展示了如何在 Redission框架中使用 Redis分布式鎖：

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;

public class RedissonExample {
    public static void main(String[] args) {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
        RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

        // 使用分布式鎖
        String lockKey = "lockKey";
        boolean isLocked = redisson.getLock(lockKey).tryLock();
        if (isLocked) {
            // 獲得鎖，執(zhí)行相關(guān)操作
            System.out.println("Lock acquired successfully");
            redisson.getLock(lockKey).unlock(); // 釋放鎖
        } else {
            System.out.println("Failed to acquire lock");
        }
        redisson.shutdown(); // 關(guān)閉連接
    }
}

需要說(shuō)明的是：除了Redis，Zookeeper也是實(shí)現(xiàn)分布式鎖比較常用的一種技術(shù)方案。

3. 限流

限流（Rate Limiter）也是 Redis使用比較多的一個(gè)場(chǎng)景，限流是保護(hù)系統(tǒng)免受過(guò)載的一種方法，它可以確保在指定時(shí)間內(nèi)對(duì)系統(tǒng)的請(qǐng)求進(jìn)行限制。在 Redis 中，可以使用 SET、EXPIRE 和 Lua 腳本來(lái)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的限流功能。

示例代碼展示了Java Jedis 庫(kù)實(shí)現(xiàn)基于令牌桶算法的 Redis 限流：

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Response;
import redis.clients.jedis.Transaction;

public class RateLimiter {
    private final Jedis jedis;
    private final String key;
    private final int capacity;
    private final int tokensPerSecond;

    public RateLimiter(Jedis jedis, String key, int capacity, int tokensPerSecond) {
        this.jedis = jedis;
        this.key = key;
        this.capacity = capacity;
        this.tokensPerSecond = tokensPerSecond;
    }
   
    /**
    * 用于檢查是否允許請(qǐng)求，根據(jù)當(dāng)前令牌數(shù)量和容量進(jìn)行判斷
    */ 
    public boolean allowRequest() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        Transaction transaction = jedis.multi();
        // Add current time with score
        transaction.zadd(key, now, String.valueOf(now)); 
        // Remove tokens that are older than 1 second
        transaction.zremrangeByScore(key, 0, now - 1000); 
        // Get current number of tokens
        Response<Long> sizeResponse = transaction.zcard(key); 

        transaction.exec();

        long size = sizeResponse.get();
        // Check if number of tokens is within capacity
        return size <= capacity; 
    }

    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost"); // Connect to Redis
        // Create rate limiter
        RateLimiter rateLimiter = new RateLimiter(jedis, "RateLimiterKey", 10, 5); 

        for (int i = 0; i < 15; i++) {
            boolean allowed = rateLimiter.allowRequest();
            if (allowed) {
                System.out.println("Request allowed");
            } else {
                System.out.println("Request denied");
            }
        }

        // Close Redis connection
        jedis.close(); 
    }
}

4. 會(huì)話存儲(chǔ)

會(huì)話（Session）也是 Redis常見(jiàn)的一種功能，熟悉 Spring的小伙伴肯定知道它也有一個(gè) Session功能，那么它和 Redis的 Session有什么區(qū)別呢？

Spring Session是一個(gè)抽象層，提供與存儲(chǔ)后端銜接能力，至于后端采用內(nèi)存、數(shù)據(jù)庫(kù)還是Redis存儲(chǔ)Spring Session不關(guān)注。而 Redis Session是 Spring Session的一種具體實(shí)現(xiàn)，將會(huì)話數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Redis中。

舉例：存儲(chǔ)用戶登錄信息：

#將用戶的登錄信息存儲(chǔ)在 Redis中，key：userId， value：user登錄信息
SET user:userId {"username": "xxx", "password": "xxx",...}

5. 發(fā)布/訂閱

發(fā)布/訂閱（Sub/Pub）是 Redis中一個(gè)類(lèi)似于消息中間件（MQ）的功能，當(dāng)我們的業(yè)務(wù)中有需要通過(guò)事件觸發(fā)的場(chǎng)景時(shí)可以使用該功能，不過(guò) Redis的 Sub/Pub功能還是比較簡(jiǎn)陋，有復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)還是推薦MQ。

舉例：

群聊，在實(shí)時(shí)聊天應(yīng)用中，利用 Redis的發(fā)布/訂閱功能實(shí)現(xiàn)消息廣播。

實(shí)現(xiàn)事件通知系統(tǒng)，如新訂單通知、新郵件提醒等。

#訂閱頻道
SUBSCRIBE channel_xxx
# 向頻道中發(fā)送消息
PUBLISH channel_xxx "Message content"

6. 排名/排行榜

排名/排行榜（Rank/LeaderBoard）是 Redis中一個(gè)比較實(shí)用的功能，在文章熱榜、游戲競(jìng)技或社區(qū)平臺(tái)中，排行榜（Leaderboard）和排名（Ranking）系統(tǒng)是常見(jiàn)的功能，用于展示用戶在特定活動(dòng)、比賽或指標(biāo)上的排名情況，而 Redis的有序集合（Sorted Set）是實(shí)現(xiàn)排行榜功能的理想數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因?yàn)樗梢源鎯?chǔ)每個(gè)成員的分?jǐn)?shù)，并根據(jù)分?jǐn)?shù)進(jìn)行排序。

舉例：

(1) 記錄網(wǎng)站訪問(wèn)次數(shù)或文章閱讀次數(shù)。

# 添加文章的點(diǎn)擊量
#將 Article1 的值增加1。如果Article1 不存在于有序集合中，
# 該命令會(huì)將 Article1 添加到集合，并設(shè)置值為1
ZINCRBY leaderboard 1 "Article1"
ZINCRBY leaderboard 1 "Article2"
ZINCRBY leaderboard 1 "Article3"

# 獲取 Article2的排名（從高到低排名）
ZREVRANK leaderboard "Article2" 

# 獲點(diǎn)擊量 Top10 的文章和點(diǎn)擊量
ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES

(2) 實(shí)現(xiàn)用戶積分排行榜。

7. 計(jì)數(shù)

在 Redis中，可以使用 INCR、DECR 等命令來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的計(jì)數(shù)操作。這些命令用于對(duì)鍵的值進(jìn)行遞增或遞減操作，常用于實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)器等功能。

常用計(jì)數(shù)命令：

# 對(duì) key進(jìn)行 +1 操作
INCR key
# 對(duì)key 進(jìn)行 -1 操作
DECR key

# 對(duì) key進(jìn)行 +n 操作
INCRBY key n
# 對(duì) key進(jìn)行 -n 操作
DECRBY key n

另外，在排名/排行榜中，ZINCRBY 是對(duì) Sort set的一種計(jì)數(shù)方式。

舉例：

• 網(wǎng)站訪問(wèn)量計(jì)數(shù)器，可以實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站的訪問(wèn)次數(shù)；
• 點(diǎn)贊/喜歡計(jì)數(shù)器，對(duì)文章或內(nèi)容的點(diǎn)贊或喜歡次數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)；
• 用戶在線狀態(tài)統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)在線用戶數(shù)量；

8. 地理位置應(yīng)用

Redis的地理位置應(yīng)用功能使用的場(chǎng)景比較有針對(duì)性，如果你不是在特定的領(lǐng)域，可能并不會(huì)使用該功能，它是 通過(guò) Geo數(shù)據(jù)類(lèi)型支持地理位置存儲(chǔ)和檢索，可以用于構(gòu)建位置服務(wù)和地理位置相關(guān)的應(yīng)用。

舉例：

(1) 點(diǎn)過(guò)外賣(mài)的小伙伴肯定不陌生，外賣(mài)平臺(tái)上，附近商家搜索功能。

# 查找經(jīng)度12.087269，緯度39.412669 附近5 km的距離范圍
GEORADIUS locations 12.087269 39.412669 5 km

(2) 打車(chē)平臺(tái)，比如一些網(wǎng)約車(chē)平臺(tái)，就可以把司機(jī)，乘客的位置信息（經(jīng)緯度）通過(guò)Redis的Geo來(lái)實(shí)現(xiàn)距離計(jì)算等功能。

# 添加經(jīng)緯度信息，經(jīng)緯度是編造的，不一定真實(shí)
GEOADD locations 12.322389 39.125356 "Driver"
GEOADD locations 12.087269 39.412669 "Passenger"
# 計(jì)算司機(jī)和乘客兩地點(diǎn)間的距離
GEODIST locations Driver Passenger

總結(jié)

本文介紹了Redis常見(jiàn)的 8種實(shí)用場(chǎng)景：

• 緩存/數(shù)據(jù)庫(kù)
• 分布式鎖
• 限流
• 會(huì)話存儲(chǔ)
• 發(fā)布/訂閱
• 排名/排行榜
• 計(jì)數(shù)
• 地理位置應(yīng)用

如果你在業(yè)務(wù)中不確定是否需要引入 Redis時(shí)，可以參考本文，如果場(chǎng)景剛好命中其中一種，那么可以選擇使用 Redis。如果你的業(yè)務(wù)場(chǎng)景不在這 8種常見(jiàn)場(chǎng)景中，不代表不能使用 Redis，可能需要你更多的技術(shù)調(diào)研來(lái)確認(rèn)合適的技術(shù)方案。

最后，把猿哥的座右銘送給你：投資自己才是最大的財(cái)富。