关于redis:Redis都有哪些使用场景

本文转自 Redis 面试大全，汇总 PHP、Golang、Redis、MySQL 等相干面试题。

聊聊 Redis 现状

Redis 作为一种内存型的非关系型的数据库，不论在互联网大厂，小厂，大我的项目和小我的项目中，简直都会被应用。为什么 Redis 会受到如此青眼呢？对于这个问题，可能很多的程序员只是看着他人用而用，不足对 Redis 一个全面的理解。

Redis 应用场景

缓存

缓存当初简直是所有中大型网站都在用的必杀技，正当的利用缓存不仅可能晋升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis 提供了键过期性能，也提供了灵便的键淘汰策略，所以，当初 Redis 用在缓存的场合十分多。

排行榜

很多网站都有排行榜利用的，如京东的月度销量榜单、商品按工夫的上新排行榜等。Redis 提供的有序汇合数据类构能实现各种简单的排行榜利用。

计数器

什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效，每次浏览都得给 +1，并发量高时如果每次都申请数据库操作无疑是种挑战和压力。Redis 提供的 incr 命令来实现计数器性能，内存操作，性能十分好，十分实用于这些计数场景。

分布式会话

集群模式下，在利用不多的状况下个别应用容器自带的 session 复制性能就能满足，当利用增多绝对简单的零碎中，个别都会搭建以 Redis 等内存数据库为核心的 session 服务，session 不再由容器治理，而是由 session 服务及内存数据库治理。

分布式锁

在很多互联网公司中都应用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发拜访，如全局 ID、减库存、秒杀等场景，并发量不大的场景能够应用数据库的乐观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来管制资源的并发拜访是不太现实的，大大影响了数据库的性能。能够利用 Redis 的 setnx 性能来编写分布式的锁，如果设置返回 1 阐明获取锁胜利，否则获取锁失败，理论利用中要思考的细节要更多。

社交网络

点赞、踩、关注 / 被关注、独特好友等是社交网站的基本功能，社交网站的访问量通常来说比拟大，而且传统的关系数据库类型不适宜存储这种类型的数据，Redis 提供的哈希、汇合等数据结构能很不便的的实现这些性能。

最新列表

Redis 列表构造，LPUSH 能够在列表头部插入一个内容 ID 作为关键字，LTRIM 可用来限度列表的数量，这样列表永远为 N 个 ID，无需查问最新的列表，间接依据 ID 去到对应的内容页即可。

音讯零碎

音讯队列是大型网站必用中间件，如 ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka 等风行的音讯队列中间件，次要用于业务解耦、流量削峰及异步解决实时性低的业务。Redis 提供了公布 / 订阅及阻塞队列性能，能实现一个简略的音讯队列零碎。另外，这个不能和业余的消息中间件相比。

如何应用

下面提到了各种应用场景，在这些场景应用中，无非就是对 Redis 数据类型的操作。就须要对 Redis 数据类型有所理解。在 Redis 中有这些数据类型。
String、Hash、List、Set、Zset、GEO、Stream、HyperLogLog、BitMap。

数据应用场景

String 类型

String 类型是一种字符串类型，相似一种键值对的模式。

个别咱们用 String 类型用来存储商品数量、用户信息和分布式锁等利用场景。

存储商品数量。

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，过期工夫为 10 秒。127.0.0.1:6379> set id:1 10 ex 10 nx
OK
127.0.0.1:6379> get id:1
"10"
# 以后的键还未过期，在次设置则不会设置胜利。127.0.0.1:6379> set id:1 10 ex 10 nx
(nil)
# 当 10 秒之后去获取，以后的键则为空。127.0.0.1:6379> get id:1
(nil)

用 Redis 实现分布式锁的原理，当一个键存在则设置失败。

hash 类型

hash 类型是一种相似关系型数据库构造的数据结构。有一个键名，键存的内容是以键值对的模式存在。

利用 hash 构造，咱们能够用来存储用户信息、对象信息等业务场景。

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"

存储对象信息。

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>

这里存储一个 user 对象，对象外面有两个属性，别离是 id 和 name 字，别离存储的是属性的拜访权限和默认值拼接。

list 类型

list 类型是一个列表类型的数据结构。用一个键，依照顺序排列数据。

list 个别用在的场景是队列、栈和秒杀等场景。

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"

应用 list 实现队列，是因为队列遵循先进先出的特点。

栈。

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"

应用 list 实现队列，是因为队列遵循后进先出的特点。

秒杀。

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

在秒杀场景下，咱们能够将秒杀胜利的用户先写进队列，后续的业务在依据队列中数据进行解决。

set 类型

zet 是一种汇合类型，并且这种汇合内的元素是无需且不会反复的。

set 类型个别能够用在用户签到、网站拜访统计、用户关注标签、好友举荐、猜奖、随机数生成等业务场景。

某日用户签到状况。

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"

键为具体某日，存储的值则是签到用户的 id。

用户关注标签。

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 1，2，3，4，5，6 的栏目。用户 2 关注了 id 为 11，22，7，4，5，6 的栏目。这里取两个用户独特关注的栏目。

猜奖。

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

用 set 实现猜奖，次要是应用了随机抛出汇合类的元素的特点。

zset 类型

zset 类型和 set 类型都是属于汇合类型，两者不同点，在设置 zset 数据时要设置一个分数，这个分数能够用来做数据排序, 并且 zset 类型的数据是有序的，因而 zset 也被叫做有序汇合。

zset 除了能够用在 set 能够用的场景下，更多的是能够用在排序的场景，如排行榜、提早队列，就像未领取的订单在多少工夫内就生效。

签到排行榜。

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"

将用户的签到工夫作为排行的分数，最初查问指定范畴内签到用户的 id。

Bitmaps 类型

Bitmaps 底层存储的是一种二进制格局的数据。在一些特定场景下，用该类型可能 极大的缩小存储空间，因为存储的数据只能是 0 和 1。为了便于了解，能够将这种数据格式了解为一个数组的模式存储。

利用该特点，能够将该类型用在一些拜访统计、签到统计等场景。

某个用户一个月的签到记录。

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

统计出该用户这个月只有 4 天签到。

统计某一天网站的签到数量。

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

这里将用户的 id 作为偏移量，签到就是 1。能够统计出具体拜访的总数，同时能够依据某个用户的 id 查问是否在以后签到。如果依据偏移量反复设置一个值，此时不会被反复增加，只是 Redis 会返回 1 示意以后曾经存在。

计算某段时间内，都签到的用户数量。

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

应用该场景，是因为该数据类型能够计算出多个 key 的交加(and)。同时能够取并集(or), 或(or), 异或(xor)。

HypefLogLog 类型

HypefLogLog 类型从应用上来说，有点相似于汇合类型。该类型理论是一种字符串类型的数据结构。应用该类型最大的益处就是缩小空间、然而也存在肯定的误差率。该类型也是不容许同一个 key 存在反复元素。该类型也反对合并多个 key 的值。

该数据类型个别用在一些不须要准确计算的统计类场景。

用户签到统计。

127.0.0.1:6379> pfadd 2020:01:sgin  1 2 3 4 5 6 7 8
(integer) 1
# 尝试反复增加
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 类型是一种存储地理信息的数据格式，基于该数据特点。能够用在一些间隔计算、左近举荐等业务场景。

间隔计算

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间隔
127.0.0.1:6379> geodist city:distance beijing shanghai km
"422.7819"

Stream 类型

Stream 类型是 Redis 在 5.0 之后版本新增的一种数据结构。该数据结构次要用户音讯队列的场景。Redis 自身是有一个 Redis 公布订阅 (pub/sub) 来实现音讯队列的性能，但它有个毛病就是音讯无奈长久化，如果呈现网络断开、Redis 宕机等，音讯就会被抛弃。

音讯队列

# 增加音讯队列
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"
# 获取音讯队列
127.0.0.1:6379> xrevrange message + - count 1
1) 1) "1610873104343-0"
   2) 1) "name"
      2) "zhangsan"
      3) "age"
      4) "12"