作为一名 Java后端人员,对 Redis肯定并不陌生,Redis作为一种内存数据库,以其速度之快在编程的舞台上纵横多年,那么,Redis到底适合哪些业务场景?今天就来聊一聊。
缓存(Cache)是 Redis使用最广泛的场景之一,也是很多小伙伴结识 Redis的重要原因,在 8种10倍提升API性能的方式 文章中我们也强调了Redis可以作为缓存的来加速 API性能。如下图,在 WebServer和数据库之间会增加一层 Redis缓存,这样 WebServer可以直接从Redis中快速拿到数据返回,加快了 WebServer的响应速度。
举例:
需要说明的是:很多时候,我们都会把 Redis的持久化功能打开,因此,在把 Redis当作缓存的同时,同样把 Redis当作数据库在使用。
分布式锁(Distributed Lock)也是 Redis使用最广泛的场景之一,分布式系统中,当我们在处理有并发的业务场景时,为了保证线程安全,通常通常会使用分布式锁,单机下,Redis通常使用 SET NX(if Not Exist)和 PX(过期时间)来创建锁,指令如下:
- # 如果key不存,set key=value,
- # 失效时间是 expiration毫秒
- SET key value NX PX expiration
在 Java中,Redission是一个基于 Redis的分布式Java对象映射(Java Redis Client),它提供了丰富的特性和工具,示例代码展示了如何在 Redission框架中使用 Redis分布式锁:
- 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);
-
- // 使用分布式锁
- String lockKey = "lockKey";
- boolean isLocked = redisson.getLock(lockKey).tryLock();
- if (isLocked) {
- // 获得锁,执行相关操作
- System.out.println("Lock acquired successfully");
- redisson.getLock(lockKey).unlock(); // 释放锁
- } else {
- System.out.println("Failed to acquire lock");
- }
- redisson.shutdown(); // 关闭连接
- }
- }
需要说明的是:除了Redis,Zookeeper也是实现分布式锁比较常用的一种技术方案。
限流(Rate Limiter)也是 Redis使用比较多的一个场景,限流是保护系统免受过载的一种方法,它可以确保在指定时间内对系统的请求进行限制。在 Redis 中,可以使用 SET、EXPIRE 和 Lua 脚本来实现简单的限流功能。
示例代码展示了Java Jedis 库实现基于令牌桶算法的 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;
- }
-
- /**
- * 用于检查是否允许请求,根据当前令牌数量和容量进行判断
- */
- 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();
- }
- }
会话(Session)也是 Redis常见的一种功能,熟悉 Spring的小伙伴肯定知道它也有一个 Session功能,那么它和 Redis的 Session有什么区别呢?
Spring Session是一个抽象层,提供与存储后端衔接能力,至于后端采用内存、数据库还是Redis存储Spring Session不关注。而 Redis Session是 Spring Session的一种具体实现,将会话数据存储在Redis中。
举例:存储用户登录信息:
- #将用户的登录信息存储在 Redis中,key:userId, value:user登录信息
- SET user:userId {"username": "xxx", "password": "xxx",...}
发布/订阅(Sub/Pub)是 Redis中一个类似于消息中间件(MQ)的功能,当我们的业务中有需要通过事件触发的场景时可以使用该功能,不过 Redis的 Sub/Pub功能还是比较简陋,有复杂的业务场景时还是推荐MQ。
举例:
群聊,在实时聊天应用中,利用 Redis的发布/订阅功能实现消息广播。
实现事件通知系统,如新订单通知、新邮件提醒等。
- #订阅频道
- SUBSCRIBE channel_xxx
- # 向频道中发送消息
- PUBLISH channel_xxx "Message content"
排名/排行榜(Rank/LeaderBoard)是 Redis中一个比较实用的功能,在文章热榜、游戏竞技或社区平台中,排行榜(Leaderboard)和排名(Ranking)系统是常见的功能,用于展示用户在特定活动、比赛或指标上的排名情况,而 Redis的有序集合(Sorted Set)是实现排行榜功能的理想数据结构,因为它可以存储每个成员的分数,并根据分数进行排序。
举例:
(1) 记录网站访问次数或文章阅读次数
- # 添加文章的点击量
- #将 Article1 的值增加1。如果Article1 不存在于有序集合中,
- # 该命令会将 Article1 添加到集合,并设置值为1
- ZINCRBY leaderboard 1 "Article1"
- ZINCRBY leaderboard 1 "Article2"
- ZINCRBY leaderboard 1 "Article3"
-
- # 获取 Article2的排名(从高到低排名)
- ZREVRANK leaderboard "Article2"
-
- # 获点击量 Top10 的文章和点击量
- ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES
(2) 实现用户积分排行榜
在 Redis中,可以使用 INCR、DECR 等命令来进行简单的计数操作。这些命令用于对键的值进行递增或递减操作,常用于实现计数器等功能。
常用计数命令:
- # 对 key进行 +1 操作
- INCR key
- # 对key 进行 -1 操作
- DECR key
-
- # 对 key进行 +n 操作
- INCRBY key n
- # 对 key进行 -n 操作
- DECRBY key n
另外,在排名/排行榜中,ZINCRBY 是对 Sort set的一种计数方式。
举例:
Redis的地理位置应用功能使用的场景比较有针对性,如果你不是在特定的领域,可能并不会使用该功能,它是 通过 Geo数据类型支持地理位置存储和检索,可以用于构建位置服务和地理位置相关的应用。
举例:
(1) 点过外卖的小伙伴肯定不陌生,外卖平台上,附近商家搜索功能。
- # 查找经度12.087269,纬度39.412669 附近5 km的距离范围
- GEORADIUS locations 12.087269 39.412669 5 km
(2) 打车平台,比如一些网约车平台,就可以把司机,乘客的位置信息(经纬度)通过Redis的Geo来实现距离计算等功能。
- # 添加经纬度信息,经纬度是编造的,不一定真实
- GEOADD locations 12.322389 39.125356 "Driver"
- GEOADD locations 12.087269 39.412669 "Passenger"
- # 计算司机和乘客两地点间的距离
- GEODIST locations Driver Passenger
本文介绍了Redis常见的 8种实用场景:
如果你在业务中不确定是否需要引入 Redis时,可以参考本文,如果场景刚好命中其中一种,那么可以选择使用 Redis。如果你的业务场景不在这 8种常见场景中,不代表不能使用 Redis,可能需要你更多的技术调研来确认合适的技术方案。