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目录

一、Redis的应用场景

1、限流

2、分布式锁

3、点赞

4、消息队列

二、Redis类型的命令及用法

1、String类型

2、Hash类型

3、List类型

4、Set类型

 5、Zset类型

 6、Redis工具类

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Redis使用缓存的目的就是提升读写性能

实际业务场景下，我们就可以把 Mysql 中的热点数据缓 存到 Redis 中，提升读取性能，同时也减轻了 Mysql 的读取压力

一、Redis的应用场景

Redis除了做缓存以外，还可以用

• 限流
• 分布式锁
• 点赞/排行榜
• 消息队列

还有其他场景：计数器、互关好友、购物车和商品标签等等

1、限流

利用Redis的过期键和计数器功能，实现API的限流功能，防止服务被滥用

方法一：记录IP在某个时间段访问某接口的次数

使用IP作为Key和其他信息作为Key，访问次数作为Value，访问一次Incr增加一次，超过规定次数则返回false

但问题是：限流时间段是固定的

比如：某接口在1分钟内请求次数不超过1000次

就是00:59分，用户已经访问了999次，1:00key值过期，1:01又访问了999次

看起来好像是没问题，但是00:59—1:01的仅2s时间段内，接口被访问了1000+999次，明显错误

方法二：滑动窗口

为了避免方法一种由于key过期导致短期内访问量增大的情况，将时间改成动态的

在每次接口访问时，记录当前访问的时间点，并计算前1min内用户访问该接口的总次数，如果总次数大于1000次，则不允许用户访问该接口

以上两种利用redis实现限流的方式基本能满足我们大部分的业务需要，对于部分要求限流粒度更高更准的业务，可以引入Sentinel来满足业务需要

2、分布式锁

为什么使用分布式锁？

在单机部署的时候，可以使用 Java 中提供的 JUC 锁机制避免多线程同时操作一个共享变量产生的安全问题，通过锁（synchronzied 或 lock）来锁住自己的线程资源，从而防止缓存击穿

Redis的缓存问题：缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩-CSDN博客

这是一种本地加锁的方式，在分布式情况下会带来数据不一致的问题

比如：服务 A 获取数据后，更新缓存 key =100，服务 B 不受服务 A 的锁限制，并发去更新缓存 key = 99，最后的结果可能是 99 或 100，但这是一种未知的状态，与期望结果不一致

①基础版

Redis的SET命令有一个NX参数，可以实现「key不存在才插入」，因此可以用它来实现分布式锁：

SetNX(key,value)

redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(“k”, “v”)

也就是 

SET lockKey requestId NX PX expireTime

• lockKey 表示锁的资源，

• requestId 全局唯一的业务id，避免存在加锁和释放锁乱掉的情况

• NX：表示只有 lockKey 不存在的时候才能 SET 成功，从而保证只有一个客户端可以获得锁。

• PX expireTime设置锁的超时时间，单位是毫秒；也可以使用 EX seconds以秒为单位设置超时时间

伪代码：

try {if (jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime))) {//业务处理return true;}
} finally{//判断是不是当前线程加的锁,是才释放if(requestd.equals.(jedis.get(lockKey))){//释放锁unlock(lockKey,requestId);}
}  
return false;

②Redisson实现

Redisson 是 Redis 的 Java 客户端之一，支持原子性加/解锁、锁重试、可重入锁、RedLock 等功能

// 获取分布式锁
RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");
try {// 尝试加锁，最多等待 10 秒，加锁后的锁有效期为 30 秒boolean locked = lock.tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS);if (locked) {// 成功获取锁，执行业务逻辑System.out.println("获取锁成功，执行业务逻辑...");} else {// 获取锁失败，可能是超时等待或者其他原因System.out.println("获取锁失败...");}
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
} finally {// 释放锁lock.unlock();// 关闭 Redisson 客户端redissonClient.shutdown();
}

Redisson存储分布式锁是通过Hash结构进行存储的，内置的键值对是< 线程标识,重入次数>，其中重入次数便可用于实现可重入机制

3、点赞

点赞就需要用到Redis的Set类型，Set类型是Redis中的一个无序集合，它可以存储一组字符串元素，并且每个元素都是唯一的

【点赞】SADD key member：向集合中添加一个或多个元素

 redisTemplate.opsForSet().add(key, values)

【取消点赞】SREM key：删除元素

redisTemplate.opsForSet().remove(key,value)

【点赞的所有用户】SMEMBERS key：返回集合中的所有元素

 redisTemplate.opsForSet().members(key)

【是否点赞】SISMEMBER key member：判断元素是否在集合中

redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value)

【点赞数】scard(key)：元素长度

redisTemplate.opsForSet().size(key)

场景：对活动的相册图片进行点赞且对点赞数量进行计数的功能

public void like(Long activityId) {LzmUserInfo userInfo = UserContextHolder.getLzmUserInfo();String key = ACTIVITY.ACTIVITY_LIKE_KEY + activityId;Boolean member = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, userInfo.getUserId().toString());if (BooleanUtil.isFalse(member)) {//未点赞，点赞数+1this.update(Wrappers.<ActivityManageEntity>lambdaUpdate().setSql("like_num = like_num + 1").eq(ActivityManageEntity::getActivityId, activityId).eq(ActivityManageEntity::getIsDelete, IsDeleteEnum.NORMAL.getCode()));redisTemplate.opsForSet().add(key, userInfo.getUserId().toString());} else {//取消点赞，点赞数-1this.update(Wrappers.<ActivityManageEntity>lambdaUpdate().setSql("like_num = like_num - 1").gt(ActivityManageEntity::getLikeNum, 0).eq(ActivityManageEntity::getActivityId, activityId).eq(ActivityManageEntity::getIsDelete, IsDeleteEnum.NORMAL.getCode()));redisTemplate.opsForSet().remove(key, userInfo.getUserId().toString());}}

4、消息队列

Redis可以实现简单的队列。在生产者端，使用LPUSH加入到某个列表中；在消费端，不断的使用RPOP指令取出这些数据，或者使用阻塞的BRPOP指令获取数据，用于处理异步任务，例如邮件发送、后台任务处理，小规模的抢购需求等

场景：邮件发送

生产者发布消息

LPUSH queue msg1

 消费者 拉取消息

RPOP queue

二、Redis类型的命令及用法

1、String类型

操作	命令	用法
设置	set(“k”,“v”)	template.opsForValue().set(“k”,“v”)
获取	get(“k”)	template.opsForValue().get(“k”)
增1	incr(“k”)	template.boundValueOps(“k”).increment(1)
减1	decr(“k”)	template.boundValueOps(“k”).increment(-1)
设置时效	setex(“k”,seconds,“v”)	template.opsForValue().set(“k”,“v”,20, TimeUnit.SECONDS)
key不存在就设置	setnx(“k”,“v”)	template.opsForValue().setIfAbsent(“k”, “v”)
获取key过期时间	ttl(“k”)	template.getExpire(“k”)
删除	del(“k”)	template.delete(“k”)

2、Hash类型

操作	命令	用法
设置	hset(“k1”,“k2”,“k3”)	template.opsForHash().put(“k1”,“k2”,“k3”)
获取	hget(“k1”,“k2”)	template.opsForHash().get(“k1”,“k2”) /template.opsForHash().values(“k1”)
删除	hdel(“k1”,“k2”)	template.opsForHash().delete(“k1”,“k2”)
是否存在	hexists(“k1”,“k2”)	template.opsForHash().hasKey(“k1”,“k2”)

3、List类型

操作	命令	用法
从右侧添加	rpush(“k”,“v”)	template.opsForList().rightPush(“k”,“v”)
从右侧移除	rpop(“list”)	template.opsForList().rightPop(“k”)
长度	llen(“k”)	template.opsForList().size(“k”)
获取指定范围的元素	lrange(“list”,0,-1)  -1指全部	template.opsForList().range(“list”, 0, -1)

4、Set类型

操作	命令	用法
添加	sadd(“k”,“v”)	template.opsForSet().add(“k”,“v”)
值移除	srem(“k”,“v”)	template.opsForSet().remove(“k”,“v”)
直接移除	spop(“k”)	template.opsForSet().pop(“k”)
获取所有	smembers("k")	template.opsForSet().members("k")
是否存在	sismember("k")	emplate.opsForSet().isMember("k","v")
长度	scard(“k”)	template.opsForSet().size(“k”)
交集	sinter(“k1”,“k2” )	template.opsForSet().intersect(“k1”, “k2”)
并集	sunion(“k1”,“k2” )	template.opsForSet().union(“k1”, “k2”)
差集	sdiff(“k1”,“k2” )	template.opsForSet().difference(“k1”, “k2”)

 5、Zset类型

操作	命令	用法
增加	zadd(“k”,1,“a”)	template.opsForZSet().add(“k”,“1”,a)
排名结果	zrevrange(“k”, 0, -1)	template.opsForZSet().reverseRange(“k”, 0, -1)
排名分数	zrevrangeByScoreWithScores(“k”, 1, 10);	template.opsForZSet().reverseRangeByScore(“k”, 1, 100)
修改分数	zincrby(“k”,20,“a”)	template.opsForZSet().incrementScore(“k”,“20”,a)
数量	zcard(“k”)	template.opsForZSet().zCard(“k”)
获取排名	zrank(“k”,“a”)	template.opsForZSet().rank(“k”,“a”)

 6、Redis工具类

@Component
public class RedisUtils {@Resourceprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;/*** 添加数据*/public void set(String key, Object value) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value);}/*** 如果key不存在，则设置key的值为value并返回true，否则返回false*/public boolean setNx(String key, String value) {return Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value));}/*** 如果key不存在，则设置key的值为value以及过期时间，并返回true，否则返回false，*/public boolean setNx(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {return Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, unit));}/*** 根据key获取数据*/public Object get(String key) {return redisTemplate.opsForValue().get(key);}/*** 根据key删除数据*/public void delete(String key) {redisTemplate.delete(key);}/*** 向集合中添加一个或多个元素*/public void add(String key, Object... values) {redisTemplate.opsForSet().add(key, values);}/*** 将 value 插入到 key 对应的列表的头部*/public void leftPush(String key, Object value) {//。redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);}/*** 将 value 插入到 key 对应的列表的尾部*/public void rightPush(String key, Object value) {redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);}/*** 从 key 对应的列表的头部删除并返回一个元素*/public Object leftPop(String key) {return redisTemplate.opsForList().leftPop(key);}/*** 从 key 对应的列表的尾部删除并返回一个元素*/public Object rightPop(String key) {return redisTemplate.opsForList().rightPop(key);}/*** 返回列表中指定范围内的元素*/public List<Object> range(String key, long start, long end) {return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);}/*** 返回集合中的所有元素*/public Set<Object> members(String key) {return redisTemplate.opsForSet().members(key);}/*** 判断元素是否在集合中*/public Boolean isMember(String key, Object value) {return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);}/*** 向有序集合中添加一个元素并指定分数*/public void add(String key, double score, Object value) {redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score);}/*** 获取指定score范围内元素*/public Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> rangeWithScores(String key, long start, long end) {return redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, start, end);}
}