Redis应用场景梳理

缓存

作为Key-Value形态的内存数据库，Redis 最先会被想到的应用场景便是作为数据缓存。而使用 Redis 缓存数据非常简单，只需要通过string类型将序列化后的对象存起来即可，不过也有一些需要注意的地方：

• 必须保证不同对象的 key 不会重复，并且使 key 尽量短，一般使用类名（表名）加主键拼接而成。
• 选择一个优秀的序列化方式也很重要，目的是提高序列化的效率和减少内存占用。
• 缓存内容与数据库的一致性，这里一般有两种做法：
  1. 只在数据库查询后将对象放入缓存，如果对象发生了修改或删除操作，直接清除对应缓存（或设为过期）。
  2. 在数据库新增和查询后将对象放入缓存，修改后更新缓存，删除后清除对应缓存（或设为过期）。

消息队列

Redis 中list的数据结构实现是双向链表，所以可以非常便捷的应用于消息队列（生产者 / 消费者模型）。消息的生产者只需要通过lpush将消息放入 list，消费者便可以通过rpop取出该消息，并且可以保证消息的有序性。如果需要实现带有优先级的消息队列也可以选择sorted set。而pub/sub功能也可以用作发布者 / 订阅者模型的消息。无论使用何种方式，由于 Redis 拥有持久化功能，也不需要担心由于服务器故障导致消息丢失的情况。

时间轴（Timeline）

list作为双向链表，不光可以作为队列使用。如果将它用作栈便可以成为一个公用的时间轴。当用户发完微博后，都通过lpush将它存放在一个 key 为LATEST_WEIBO的list中，之后便可以通过lrange取出当前最新的微博。

排行榜

使用sorted set和一个计算热度的算法便可以轻松打造一个热度排行榜，zrevrangebyscore可以得到以分数倒序排列的序列，zrank可以得到一个成员在该排行榜的位置（是分数正序排列时的位置，如果要获取倒序排列时的位置需要用zcard-zrank）。

计数器

计数功能应该是最适合 Redis 的使用场景之一了，因为它高频率读写的特征可以完全发挥 Redis 作为内存数据库的高效。在 Redis 的数据结构中，string、hash和sorted set都提供了incr方法用于原子性的自增操作，下面举例说明一下它们各自的使用场景：

• 如果应用需要显示每天的注册用户数，便可以使用string作为计数器，设定一个名为REGISTERED_COUNT_TODAY的 key，并在初始化时给它设置一个到凌晨 0 点的过期时间，每当用户注册成功后便使用incr命令使该 key 增长 1，同时当每天凌晨 0 点后，这个计数器都会因为 key 过期使值清零。
• 每条微博都有点赞数、评论数、转发数和浏览数四条属性，这时用hash进行计数会更好，将该计数器的 key 设为weibo:weibo_id，hash的 field 为like_number、comment_number、forward_number和view_number，在对应操作后通过hincrby使hash 中的 field 自增。
• 如果应用有一个发帖排行榜的功能，便选择sorted set吧，将集合的 key 设为POST_RANK。当用户发帖后，使用zincrby将该用户 id 的 score 增长 1。sorted set会重新进行排序，用户所在排行榜的位置也就会得到实时的更新。

好友关系

这个场景最开始是是一篇介绍微博 Redis 应用的 PPT 中看到的，其中提到微博的 Redis 主要是用在在计数和好友关系两方面上，当时对好友关系方面的用法不太了解，后来看到《Redis 设计与实现》中介绍到作者最开始去使用 Redis 便是希望能通过set解决传统数据库无法快速计算集合中交集这个功能。后来联想到微博当前的业务场景，确实能够以这种方式实现，所以姑且猜测一下：

对于一个用户 A，将它的关注和粉丝的用户 id 都存放在两个 set 中：

• A:follow：存放 A 所有关注的用户 id

• A:follower：存放 A 所有粉丝的用户 id

  那么通过sinter命令便可以根据A:follow和A:follower的交集得到与 A 互相关注的用户。当 A 进入另一个用户 B 的主页后，A:follow和B:follow的交集便是 A 和 B 的共同专注，A:follow和B:follower的交集便是 A 关注的人也关注了 B。

分布式锁

在 Redis 2.6.12 版本开始，string的set命令增加了三个参数：

• EX：设置键的过期时间（单位为秒）
• PX：设置键的过期时间（单位为毫秒）

• NX | XX：当设置为NX时，仅当 key 存在时才进行操作，设置为XX时，仅当 key 不存在才会进行操作

  由于这个操作是原子性的，可以简单地以此实现一个分布式的锁，例如：

set key "lock" EX 1 XX

如果这个操作返回false，说明 key 的添加不成功，也就是当前有人在占用这把锁。而如果返回true，则说明得了锁，便可以继续进行操作，并且在操作后通过del命令释放掉锁。并且即使程序因为某些原因并没有释放锁，由于设置了过期时间，该锁也会在 1 秒后自动释放，不会影响到其他程序的运行。

倒排索引

倒排索引是构造搜索功能的最常见方式，在 Redis 中也可以通过set进行建立倒排索引，这里以简单的拼音 + 前缀搜索城市功能举例：

假设一个城市北京，通过拼音词库将北京转为beijing，再通过前缀分词将这两个词分为若干个前缀索引，有：北、北京、b、be…beijin和beijing。将这些索引分别作为set的 key（例如:index:北）并存储北京的 id，倒排索引便建立好了。接下来只需要在搜索时通过关键词取出对应的set并得到其中的 id 即可。

一些建议

• Redis 速度快是建立在内存数据库基础上的，但是一台服务器的内存要比磁盘金贵许多，所以在项目初期不要想什么都往 Redis 里放，这样当数据量上来后很快内存就会不够用，反而得不偿失。合理的利用有限的内存，将读（写）频繁的热数据放在 Redis 中才能更好感受到它带来的性能提升。

• Redis 虽然提供了RDB和AOF两种持久化方式，但是普遍还是认为 Redis 的持久化并不是很靠谱。这也是我一直不敢尝试彻底的用 Redis 去实现第五点（好友关系）的原因。