Redis的使用场景有哪些？面试时随身携带！

Redis作为内存型非关系型数据库，在大型互联网公司、小工厂、大项目、小项目中几乎都会用到。为什么Redis如此受欢迎？至于问题，很多程序员只能看别人用，对Redis缺乏全面的了解。

Redis 使用场景

缓存

缓存现在几乎是所有中大型网站的必需品。明智地使用缓存不仅可以提高访问网站的速度，还可以显着减轻数据库的压力。 Redis提供了key过期功能和灵活的key淘汰策略。因此，现在很多缓存情况都会用到Redis。

评分

很多网站都有评分应用，比如京东每月销量榜、新品按时间排行等。 Redis提供的有序数据结构可以实现各种复杂的评估应用。

计数器

什么是计数器，比如电商网站的商品浏览量、视频网站的视频浏览量等。为了保证实时数据性能，每次浏览都必须+1。当并发量较高时，每次都请求数据库操作无疑是一种挑战和压力。 Redis提供的incr命令实现了计数器功能和内存操作，性能非常好，非常适合这些计数场景。

分布式会话

集群模式下，应用不多时，一般使用容器自带的会话复制功能就足够了。当应用数量增多、系统变得相对复杂时，一般会创建Redis等内存数据库。由于它是中央会话服务，因此会话不再由容器管理，而是由会话服务和内存数据库管理。

分布式锁

分布式技术在很多互联网公司都有使用。分布式技术带来的技术挑战是同一资源的并发访问，比如全局ID、库存减量、闪购等场景。小数据量的并发场景可以使用数据库悲观锁和乐观锁来实现。然而，在高并发情况下，使用数据库锁来控制资源的并发访问并不理想，这会显着影响数据库性能。可以使用Redis的setnx函数来编写分布式锁。如果设置返回值1，则表示获取锁成功。否则会导致获取锁失败。在实际应用中，还需要考虑更多的细节。

社交网络

喜欢、不喜欢、关注/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比较大，传统类型的关系数据库不适合存储这类数据，Redis提供的哈希、集合等数据结构可以轻松实现这些功能。

最新列表

Redis 列表结构，LPUSH 可以在列表开头插入内容 ID 作为关键字，LTRIM 可以用来限制列表数量，所以在不查询列表的情况下列表永远是 N 个 ID最新列表，直接根据ID进入对应的内容页面即可。

消息系统

消息队列是大型网站必备的中间件，例如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件。主要用于小批量实时业务的业务分离、去峰、异步处理。 Redis提供了发布/订阅和块队列功能，可以实现简单的消息队列系统。而且，它无法与专业的消息中间件相比。

使用方法

上面列出了不同的使用场景。这些场景无非就是对Redis数据类型的操作。您需要了解一些有关 Redis 数据类型的知识。在 Redis 中，这些是数据类型。
链、哈希、列表、集合、Zset、GEO、流、HyperLogLog、BitMap。

数据使用场景

字符串类型

字符串类型是类似于键值对的字符串类型。

我们一般使用String类型来存储很多产品、用户信息、分布式锁等应用场景。

存储产品数量。

set goods:count:1 1233
set goods:count:2 100

用户信息。

set user:1 "{"id":1, "name":"张三", "age": 12}"
set user:2 "{"id":2, "name":"李四", "age": 12}"

分布式锁。

# 设置一个不存在的键名为id:1值为10， 过期时间为10秒。
127.0.0.1:6379> set id:1 10 ex 10 nx
OK
127.0.0.1:6379> get id:1
"10"
# 当前的键还未过期，在次设置则不会设置成功。
127.0.0.1:6379> set id:1 10 ex 10 nx
(nil)
# 当10秒之后去获取，当前的键则为空。
127.0.0.1:6379> get id:1
(nil)

使用Redis实现分布式锁原理。如果该密钥存在，则设置将失败。

哈希类型

哈希类型是一种类似于关系数据库结构的数据结构。有一个键名，键中存储的内容以键值对的形式存在。

利用哈希结构，我们可以用它来存储用户信息、对象信息等业务场景。

保存用户信息。

127.0.0.1:6379> hset user:1 id 1 name zhangsan age 12 sex 1
(integer) 4
127.0.0.1:6379> hset user:2 id 2 name lisi age 14 sex 0
(integer) 4
127.0.0.1:6379> hmget user:1 id name age sex
1) "1"
2) "zhangsan"
3) "12"
4) "1"

保存有关对象的信息。

127.0.0.1:6379> hset object:user id public-1 name private-zhangsan
(integer) 2
127.0.0.1:6379> hmget object:uesr id name
1) (nil)
2) (nil)
127.0.0.1:6379> hget object:user id
"public-1"
127.0.0.1:6379>

用户对象存储在这里。对象中有两个属性，即id和name。它们存储访问权限和属性绑定默认值。

列表类型

列表类型是列表类型的数据结构。使用键组织数据。

List一般用于队列、堆栈、秒杀等场景。

队列。

127.0.0.1:6379> lpush list:1 0 1 2 3 4 5 6
(integer) 7
127.0.0.1:6379> rpop list:1 1
1) "0"
127.0.0.1:6379> rpop list:1 1
1) "1"
127.0.0.1:6379> rpop list:1 1
1) "2"

使用列表来实现队列，因为队列遵循先进先出的特性。

水库。

127.0.0.1:6379> lpush list:1 3 4 5 6
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lpop list:1
"6"
127.0.0.1:6379> lpop list:1
"5"
127.0.0.1:6379> lpop list:1
"4"
127.0.0.1:6379> lpop list:1
"3"

使用列表来实现队列，因为队列遵循“后进先出”的特性。

立即出售。

127.0.0.1:6379> lpush order:user 11 12 14 15 16 17
(integer) 6

在闪购场景中，我们可以将闪购成功的用户注册为队列中的第一个，后续的交易将根据队列中的数据进行处理。

集合类型

zet 是集合类型，该集合中的元素无用，不会重复。集合类型

一般可用于用户注册、网站访问统计、用户跟踪标签、好友推荐、猜价、随机数生成等业务场景。

某一天的用户注册状态。键

127.0.0.1:6379> sadd sign:2020-01-16 1 2 3 4 5 6 7 8
(integer) 8
127.0.0.1:6379> smembers sign:2020-01-16
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "4"
5) "5"
6) "6"
7) "7"
8) "8"

代表特定日期，存储的值是登录用户的ID。

用户关注品牌。

127.0.0.1:6379> sadd user:1:friend 1 2 3 4 5 6
(integer) 6
127.0.0.1:6379> sadd user:2:friend 11 22 7 4 5 6
(integer) 6
127.0.0.1:6379> sinterstore user:relation user:1:friend user:2:friend
(integer) 3
127.0.0.1:6379> smembers user:relation
1) "4"
2) "5"
3) "6"

用户 1 关注了 ID 为 1、2、3、4、5 和 6 的列。用户 2 关注了 ID 为 11、22、7、4、5 和 6 的列。这里，我们采用两个用户关注的列注意。

猜猜价格。

127.0.0.1:6379> spop user:2:friend 1
1) "5"

使用集合来实现价格小费主要利用给定类元素随机抛出的特性。 2 有序文件，即集合，也称为有序文件。

zset不仅可以用在set可以使用的场景，还可以用在排序、延迟队列等排序场景，比如未支付的订单多久过期。

登录排名。

127.0.0.1:6379> zadd goods:order 1610812987 1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd goods:order 1610812980 2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd goods:order 1610812950 3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd goods:order 1610814950 4
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zcard goods:order
(integer) 4
127.0.0.1:6379> zrangebyscore goods:order 1610812950 1610812987
1) "3"
2) "2"
3) "1"

以用户的登录时间作为排名分数，最后询问在指定范围内登录的用户的ID。

位图类型

位图在底层以二进制格式存储数据。在一些特定场景下，使用这种类型可以显着减少存储空间，因为存储的数据只能是0和1。为了更容易理解，这种数据格式可以理解为以数组。

通过该功能，该类型可以用于访问统计、注册统计等一些场景。

1个月的用户登录记录。

127.0.0.1:6379> setbit user:2020-01 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit user:2020-01 1 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit user:2020-01 2 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bitcount user:2020-01 0 4
(integer) 3

统计显示，该用户本月仅登录4天。

统计某一天网站签到的次数。

127.0.0.1:6379> setbit site:2020-01-17 1 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit site:2020-01-17 3 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit site:2020-01-17 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit site:2020-01-17 6 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bitcount site:2020-01-17 0 100
(integer) 4
127.0.0.1:6379> getbit site:2020-01-17 5
(integer) 0

这里以用户ID作为补偿，登录名为1。可以统计具体访问的总次数，同时可以根据ID询问用户当前是否正在登录。如果根据offset重复设置该值，则不会重复添加，但Redis会返回1，表示当前存在。

统计一定时间段内登录的用户数量。

127.0.0.1:6379> setbit site:2020-01-18 6 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit site:2020-01-18 4 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit site:2020-01-18 7 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bitop and continue:site site:2020-01-18 site:2020-01-17
(integer) 1

使用此场景是因为该数据类型可以计算多个键的交集(a)。同时可以取并（或）、或（或）、异或（异或）。

HypefLogLog 类型

HypefLogLog 类型在用法上与集合类型有些相似。这种类型实际上是一个字符串数据结构。使用这种类型的最大优点是减少了空间，但也存在一定的错误率。此类型也不允许具有相同键的重复元素。此类型还支持多个键值的串联。

该数据类型一般用于一些不需要精确计算的统计场景。

用户登录统计。

127.0.0.1:6379> pfadd 2020:01:sgin  1 2 3 4 5 6 7 8
(integer) 1
# 尝试重复添加
127.0.0.1:6379> pfadd 2020:02:sgin  1 2 3 4 5 6 7 8
(integer) 0
127.0.0.1:6379> pfadd 2020:02:sgin  9
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd 2020:02:sgin  10
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd 2020:02:sgin  11
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount 2020:02:sgin
(integer) 11

GEO 类型

GEO 类型是一种基于地理信息的特征来存储地理信息的数据格式。可以用于距离计算、附近推荐等一些业​​务场景。

距离计算

127.0.0.1:6379> geoadd city:distance nx 121.32 42.36 beijing 121.20 38.56 
shanghai 100.36 38.56 sichuan
(integer) 3
127.0.0.1:6379> geopos city:distance beijing shanghai sichuan
1) 1) "121.32000178098678589"
   2) "42.36000020595371751"
2) 1) "121.19999974966049194"
   2) "38.55999947301710762"
3) 1) "100.3599974513053894"
   2) "38.55999947301710762"
# 计算出北京到上海的距离
127.0.0.1:6379> geodist city:distance beijing shanghai km
"422.7819"

流类型

流类型是Redis 5.0版本之后添加的新数据结构。该数据结构主要用于消息队列场景。 Redis本身有Redis发布和订阅（pub/sub）来实现消息队列功能，但其缺点是消息无法存储。如果出现网络断开、Redis 中断等情况，消息将会被丢弃。

消息队列

# 添加消息队列
127.0.0.1:6379> xadd message * name zhangsan age 12
"1610873104343-0"
127.0.0.1:6379> xrange message - +
1) 1) "1610873104343-0"
   2) 1) "name"
      2) "zhangsan"
      3) "age"
      4) "12"
# 获取消息队列
127.0.0.1:6379> xrevrange message + - count 1
1) 1) "1610873104343-0"
   2) 1) "name"
      2) "zhangsan"
      3) "age"
      4) "12"