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。
1. 缓存/数据库
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：
- 电商领域，可以缓存一些热门商品的静态信息或用户数据，这样，在大流量访问时，不用查询数据库，加速访问速度。
- 配置中心，业务开发中，经常会使用一些全局配置，而且配置更改的频率很低，因此，可以把配置都加载到 Redis内存中，加快查询数据。
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。
2. 分布式锁
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。
3. 限流
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;
}
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 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();
}
} 4. 会话存储
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",...}5. 发布/订阅
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"6. 排名/排行榜
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。
7. 计数
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：
- 网站访问量计数器，可以实时统计网站的访问次数；
- 点赞/喜欢计数器，对文章或内容的点赞或喜欢次数进行计数；
- 用户在线状态统计，统计在线用户数量；
8. 地理位置应用
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总结
本文介绍了Redis常见的 8种实用场景：
- 缓存/数据库
- 分布式锁
- 限流
- 会话存储
- 发布/订阅
- 排名/排行榜
- 计数
- 地理位置应用
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。
最后，把猿哥的座右铭送给你：投资自己才是最大的财富。
