深入解析Redis中常见的应用场景

前言

Redis是一个key-value存储系统，现在在各种系统中的使用越来越多，大部分情况下是因为其高性能的特性，被当做缓存使用，这里介绍下Redis经常遇到的使用场景。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。

Redis特性

一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性，先列举一下Redis的特点：

• 读写性能优异
• 持久化
• 数据类型丰富
• 单线程
• 数据自动过期
• 发布订阅
• 分布式

这里我们通过几个场景，不同维度说下Redis的应用。

高性能适合当做缓存

缓存是Redis最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached，成为首选服务端缓存的组件。而且，Redis内部是支持事务的，在使用时候能有效保证数据的一致性。
作为缓存使用时，一般有两种方式保存数据：

      1、读取前，先去读Redis，如果没有数据，读取数据库，将数据拉入Redis。

      2、插入数据时，同时写入Redis。

方案一：实施起来简单，但是有两个需要注意的地方：

     1、避免缓存击穿。（数据库没有就需要命中的数据，导致Redis一直没有数据，而一直命中数据库。）

     2、数据的实时性相对会差一点。

方案二：数据实时性强，但是开发时不便于统一处理。

当然，两种方式根据实际情况来适用。如：方案一适用于对于数据实时性要求不是特别高的场景。方案二适用于字典表、数据量不大的数据存储。

丰富的数据格式性能更高，应用场景丰富

Redis相比其他缓存，有一个非常大的优势，就是支持多种数据类型。

其实，通过上面的数据类型的特性，基本就能想到合适的应用场景了。

• string――适合最简单的k-v存储，类似于memcached的存储结构，短信验证码，配置信息等，就用这种类型来存储。
• hash――一般key为ID或者唯一标示，value对应的就是详情了。如商品详情，个人信息详情，新闻详情等。
• list――因为list是有序的，比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表等。因为list是有序的，适合根据写入的时间来排序，如：最新的***，消息队列等。
• set――可以简单的理解为ID-List的模式，如微博中一个人有哪些好友，set最牛的地方在于，可以对两个set提供交集、并集、差集操作。例如：查找两个人共同的好友等。
• Sorted Set――是set的增强版本，增加了一个score参数，自动会根据score的值进行排序。比较适合类似于top 10等不根据插入的时间来排序的数据。

如上所述，虽然Redis不像关系数据库那么复杂的数据结构，但是，也能适合很多场景，比一般的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景，不仅有利于提升开发效率，也能有效利用Redis的性能。

单线程可以作为分布式锁

谈到Redis和Memcached 的区别，大家更多的是谈到数据结构和持久化这两个特性，其实还有一个比较大的区别就是：

• Redis 是单线程，多路复用方式提高处理效率。
• Memcached 是多线程的，通过CPU线程切换来提高处理效率。

所以Redis单线程的这个特性，其实也是很重要的应用场景，最常用的就是分布式锁。

应对高并发的系统，都是用多服务器部署，每个技术框架针对数据锁都有很好的处理方式，如 .net 的lock,java 的synchronized,都能通过锁住某个对象来应对线程导致的数据污染问题。但是毕竟，只能控制本服务器的线程，分布式部署

以后数据污染问题，就比较难处理了。Redis的单线程这个特性，就非常符合这个需求，伪代码如下：

//产生锁
while lock!=1
 //过期时间是为了避免死锁
 now = int(time.time())
 lock_timeout = now + LOCK_TIMEOUT + 1
 lock = redis_client.setnx(lock_key, lock_timeout)

//真正要处理的业务
doing()

//释放锁
now = int(time.time())
if now < lock_timeout:
 redis_client.delete(lock_key)

以上是一个只说明流程的伪代码，其实整体的逻辑是很简单的，只要考虑到死锁时的情况，就比较好处理了。Redis作为分布式锁，因为其性能的优势，不会成为瓶颈，一般会产生瓶颈的是真正的业务处理内容，还是尽量缩小锁的范围来确保系统性能。

自动过期能有效提升开发效率

Redis针对数据都可以设置过期时间，这个特点也是大家应用比较多的，过期的数据清理无需使用方去关注，所以开发效率也比较高，当然，性能也比较高。最常见的就是：短信验证码、具有时间性的商品展示等。无需像数据库还要去查时间进行对比。因为使用比较简单，就不赘述了。

分布式和持久化有效应对海量数据和高并发

Redis初期的版本官方只是支持单机或者简单的主从，大多应用则都是自己去开发集群的中间件，但是随着应用越来越广泛，用户关于分布式的呼声越来越高，所以Redis 3.0版本时候官方加入了分布式的支持，主要是两个方面：

• Redis服务器主从热备，确保系统稳定性
• Redis分片应对海量数据和高并发

而且Redis虽然是一个内存缓存，数据存在内存，但是Redis支持多种方式将数据持久化，写入硬盘，所有，Redis数据的稳定性也是非常有保障的，结合Redis的集群方案，有的系统已经将Redis当做一种NoSql数据存储来适用。

示例：秒杀和Redis的结合

秒杀是现在互联网系统中常见的营销模式，作为开发者，其实最不愿意这样的活动，因为非技术人员无法理解到其中的技术难度，导致在资源协调上总是有些偏差。秒杀其实经常会出现的问题包括：

1. 并发太高导致程序阻塞。
2. 库存无法有效控制，出现超卖的情况。

其实解决这些问题基本就两个方案：

• 数据尽量缓存,阻断用户和数据库的直接交互。
• 通过锁来控制避免超卖现象。

现在说明一下，如果现在做一个秒杀，那么，Redis应该如何结合进行使用?

• 提前预热数据，放入Redis
• 商品列表放入Redis List
• 商品的详情数据 Redis hash保存，设置过期时间
• 商品的库存数据Redis sorted set保存
• 用户的地址信息Redis set保存
• 订单产生扣库存通过Redis制造分布式锁，库存同步扣除
• 订单产生后发货的数据，产生Redis list，通过消息队列处理
• 秒杀结束后，再把Redis数据和数据库进行同步

以上是一个简略的秒杀系统和Redis结合的方案，当然实际可能还会引入http缓存，或者将消息对接用MQ代替等方案，也会出现业务遗漏的情况，这个只是希望能抛砖引玉。

总结