乐闻世界logo
搜索文章和话题

Redis 有哪些常见的应用场景？如何实现这些场景？

2月19日 19:35

Redis 凭借其高性能和丰富的数据结构，在实际项目中有着广泛的应用场景。以下是 Redis 的主要应用场景及实现方式。

1. 缓存

应用场景

  • 热点数据缓存：缓存频繁访问的数据，减轻数据库压力
  • 查询结果缓存：缓存复杂查询的结果，提高查询性能
  • 页面缓存：缓存页面渲染结果，减少服务器计算

实现方式

java
// 读取缓存
public User getUserById(Long id) {
    String key = "user:" + id;
    User user = redis.get(key);
    
    if (user != null) {
        return user;
    }
    
    // 缓存未命中，查询数据库
    user = db.queryUserById(id);
    
    // 写入缓存
    redis.set(key, user, 3600); // 缓存 1 小时
    
    return user;
}

// 更新缓存
public void updateUser(User user) {
    db.updateUser(user);
    redis.del("user:" + user.getId()); // 删除缓存
}

注意事项

  • 设置合理的过期时间，避免缓存雪崩
  • 使用缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的解决方案
  • 监控缓存命中率，及时调整缓存策略

2. 会话存储

应用场景

  • 用户登录状态：存储用户的登录状态和会话信息
  • 分布式会话：在分布式系统中共享会话信息
  • 临时数据存储：存储临时数据，如验证码、临时令牌等

实现方式

java
// 用户登录
public String login(String username, String password) {
    User user = db.authenticate(username, password);
    if (user != null) {
        String sessionId = generateSessionId();
        String key = "session:" + sessionId;
        
        // 存储会话信息
        redis.set(key, user, 1800); // 30 分钟过期
        
        return sessionId;
    }
    return null;
}

// 验证会话
public User validateSession(String sessionId) {
    String key = "session:" + sessionId;
    User user = redis.get(key);
    
    if (user != null) {
        // 刷新过期时间
        redis.expire(key, 1800);
        return user;
    }
    return null;
}

3. 计数器

应用场景

  • 文章阅读量：统计文章的阅读次数
  • 视频播放量：统计视频的播放次数
  • 点赞数：统计点赞数量
  • 访问量统计：统计网站访问量

实现方式

java
// 增加计数
public long incrementViewCount(Long articleId) {
    String key = "article:view:" + articleId;
    return redis.incr(key);
}

// 获取计数
public long getViewCount(Long articleId) {
    String key = "article:view:" + articleId;
    return redis.get(key);
}

// 批量获取计数
public Map<Long, Long> getViewCounts(List<Long> articleIds) {
    String[] keys = articleIds.stream()
        .map(id -> "article:view:" + id)
        .toArray(String[]::new);
    
    return redis.mget(keys);
}

4. 排行榜

应用场景

  • 游戏排行榜：实时显示玩家排名
  • 文章排行榜：显示热门文章排行
  • 商品销量排行：显示商品销量排行
  • 用户积分排行：显示用户积分排行

实现方式

java
// 增加分数
public void addScore(Long userId, double score) {
    String key = "leaderboard:user";
    redis.zadd(key, score, userId.toString());
}

// 获取排行榜
public List<User> getLeaderboard(int start, int end) {
    String key = "leaderboard:user";
    
    // 获取排名和分数
    Set<Tuple> tuples = redis.zrevrangeWithScores(key, start, end);
    
    // 转换为用户列表
    return tuples.stream()
        .map(tuple -> {
            Long userId = Long.parseLong(tuple.getElement());
            User user = db.getUserById(userId);
            user.setScore(tuple.getScore());
            user.setRank(redis.zrevrank(key, userId.toString()) + 1);
            return user;
        })
        .collect(Collectors.toList());
}

// 获取用户排名
public long getUserRank(Long userId) {
    String key = "leaderboard:user";
    Long rank = redis.zrevrank(key, userId.toString());
    return rank != null ? rank + 1 : 0;
}

5. 消息队列

应用场景

  • 异步任务：将耗时任务放入队列，异步处理
  • 任务调度：实现定时任务和任务调度
  • 事件通知：实现发布订阅模式
  • 日志收集：收集和分发日志

实现方式

java
// 生产者：发送消息
public void sendMessage(String queue, String message) {
    redis.lpush(queue, message);
}

// 消费者：消费消息
public String consumeMessage(String queue) {
    return redis.brpop(queue, 0); // 阻塞式消费
}

// 批量消费
public List<String> consumeMessages(String queue, int count) {
    List<String> messages = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < count; i++) {
        String message = redis.rpop(queue);
        if (message == null) {
            break;
        }
        messages.add(message);
    }
    return messages;
}

6. 分布式锁

应用场景

  • 库存扣减：防止超卖
  • 订单创建：防止重复创建订单
  • 资源竞争：解决并发竞争问题
  • 限流控制：实现接口限流

实现方式

java
// 获取锁
public boolean tryLock(String key, String value, int expireTime) {
    String result = redis.set(key, value, "NX", "EX", expireTime);
    return "OK".equals(result);
}

// 释放锁
public void unlock(String key, String value) {
    String script = "if redis.call('GET', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('DEL', KEYS[1]) else return 0 end";
    redis.eval(script, Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(value));
}

// 使用锁
public void deductStock(Long productId, int quantity) {
    String lockKey = "lock:product:" + productId;
    String lockValue = UUID.randomUUID().toString();
    
    try {
        // 获取锁
        if (tryLock(lockKey, lockValue, 10)) {
            // 扣减库存
            db.deductStock(productId, quantity);
        }
    } finally {
        // 释放锁
        unlock(lockKey, lockValue);
    }
}

7. 限流器

应用场景

  • API 限流：限制 API 调用频率
  • 防刷接口：防止恶意刷接口
  • 用户限流：限制用户操作频率
  • 系统保护：保护系统不被过载

实现方式

java
// 固定窗口限流
public boolean allowRequest(String key, int limit, int expireTime) {
    String count = redis.get(key);
    
    if (count == null) {
        redis.set(key, "1", expireTime);
        return true;
    }
    
    int currentCount = Integer.parseInt(count);
    if (currentCount < limit) {
        redis.incr(key);
        return true;
    }
    
    return false;
}

// 滑动窗口限流
public boolean allowRequestSliding(String key, int limit, int windowSize) {
    long currentTime = System.currentTimeMillis();
    long windowStart = currentTime - windowSize;
    
    // 移除窗口外的数据
    redis.zremrangeByScore(key, 0, windowStart);
    
    // 添加当前请求
    redis.zadd(key, currentTime, UUID.randomUUID().toString());
    
    // 统计窗口内的请求数
    long count = redis.zcard(key);
    
    return count <= limit;
}

8. 标签系统

应用场景

  • 文章标签：为文章添加标签
  • 用户标签：为用户添加标签
  • 标签查询：根据标签查询内容
  • 标签推荐：基于标签推荐内容

实现方式

java
// 添加标签
public void addTags(Long articleId, Set<String> tags) {
    String key = "article:tags:" + articleId;
    redis.sadd(key, tags.toArray(new String[0]));
}

// 获取标签
public Set<String> getTags(Long articleId) {
    String key = "article:tags:" + articleId;
    return redis.smembers(key);
}

// 根据标签查询文章
public Set<Long> getArticlesByTag(String tag) {
    String key = "tag:articles:" + tag;
    return redis.smembers(key);
}

// 获取共同标签
public Set<String> getCommonTags(Long articleId1, Long articleId2) {
    String key1 = "article:tags:" + articleId1;
    String key2 = "article:tags:" + articleId2;
    return redis.sinter(key1, key2);
}

9. 地理位置

应用场景

  • 附近的人：查找附近的人
  • 附近的位置：查找附近的位置
  • 距离计算：计算两个位置的距离
  • 位置服务：提供位置相关服务

实现方式

java
// 添加位置
public void addLocation(String key, double longitude, double latitude) {
    redis.geoadd(key, longitude, latitude, key);
}

// 查找附近的位置
public List<Location> getNearbyLocations(String key, double longitude, double latitude, double radius) {
    return redis.georadius(key, longitude, latitude, radius, GeoUnit.KM);
}

// 计算距离
public double getDistance(String key, String member1, String member2) {
    return redis.geodist(key, member1, member2, GeoUnit.KM);
}

10. 实时统计

应用场景

  • 在线人数：统计在线用户数
  • UV 统计：统计独立访客数
  • PV 统计：统计页面浏览量
  • 实时数据：实时统计业务数据

实现方式

java
// UV 统计（使用 HyperLogLog）
public long getUV(String key) {
    return redis.pfcount(key);
}

public void addUV(String key, String userId) {
    redis.pfadd(key, userId);
}

// PV 统计（使用计数器）
public long getPV(String key) {
    String count = redis.get(key);
    return count != null ? Long.parseLong(count) : 0;
}

public void addPV(String key) {
    redis.incr(key);
}

总结

Redis 在实际项目中有广泛的应用场景，包括缓存、会话存储、计数器、排行榜、消息队列、分布式锁、限流器、标签系统、地理位置、实时统计等。每个应用场景都有其特定的实现方式和注意事项。在实际开发中，需要根据具体的业务需求，选择合适的应用场景和实现方式，充分发挥 Redis 的优势。

标签：Redis
热门标签
更多
Git(114)C语言(23)C++(15)前端(148)React(32)JavaScript(56)Linux(20)Rust(10)Docker(65)Cypress(4)TypeScript(23)Tailwind CSS(29)Vue(13)CSS(19)网络(12)MySQL(7)TypeORM(31)Next.js(30)