参考地址
- https://juejin.cn/post/7079756129433370638
- https://blog.csdn.net/gaogaoshan/article/details/41039581
- https://redis.io/docs/clients/go/
redis的使用场景的解释
下面一一来分析下Redis的应用场景都有哪些。
1、缓存
缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。
2、排行榜
很多网站都有排行榜应用的，如京东的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。
3、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请求数据库操作无疑是种挑战和压力。Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。
4、分布式会话
集群模式下，在应用不多的情况下一般使用容器自带的session复制功能就能满足，当应用增多相对复杂的系统中，一般都会搭建以Redis等内存数据库为中心
的session服务，session不再由容器管理，而是由session服务及内存数据库管理。
5、分布式锁
在很多互联网公司中都使用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问，如全局ID、减库存、秒杀等场景，
并发量不大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的，
大大影响了数据库的性能。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，如果设置返回1说明获取锁成功，否则获取锁失败，实际应用中要考虑的细节要更多。
6、社交网络
点赞、踩、关注/被关注、共同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较大，而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据，
Redis提供的哈希、集合等数据结构能很方便的的实现这些功能。
7、最新列表
Redis列表结构，LPUSH可以在列表头部插入一个内容ID作为关键字，LTRIM可用来限制列表的数量，这样列表永远为N个ID，无需查询最新的列表，
直接根据ID去到对应的内容页即可。
8、消息系统
消息队列是大型网站必用中间件，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件，主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。
Redis提供了发布/订阅及阻塞队列功能，能实现一个简单的消息队列系统。另外，这个不能和专业的消息中间件相比。
9、地理位置
使用Redis的Geo数据类型可以存储地理位置信息，实现地理位置相关的查询和分析。
10、搜索引擎
Redis的Sorted Set可以用来存储有序数据，例如排行榜、搜索结果等。
在Go语言中，可以使用ZADD、ZRANGE等命令来实现对Sorted Set的操作，实现搜索引擎的功能。
常用命令
- SET 和 GET：用于设置和获取字符串类型的值；
- HSET、HGET、HMSET、HMGET：用于设置和获取哈希类型的值；
- LPUSH、RPUSH、LPOP、RPOP：用于操作列表类型的值；
- SADD、SREM、SMEMBERS：用于操作集合类型的值；
- ZADD、ZREM、ZRANGE：用于操作有序集合类型的值；
- INCR、INCRBY、DECR、DECRBY：用于对整数类型的值进行原子性的加减操作；
- EXPIRE、TTL：用于设置和查询键的过期时间；
- PUBLISH、SUBSCRIBE：用于实现 Redis 的发布订阅功能；
- MULTI、EXEC、WATCH、UNWATCH：用于实现 Redis 的事务功能；
- SCAN：用于迭代大量的键，避免阻塞 Redis 服务器。
实际场景
- 缓存
- 数据共享分布式
- 分布式锁
- 全局ID
- 计数器
- 限流
- 位统计
- 购物车
- 用户消息时间线timeline
- 消息队列
- 抽奖
- 点赞、签到、打卡
- 商品标签
- 商品筛选
- 用户关注、推荐模型
- 排行榜
1、缓存
String类型
例如：热点数据缓存（例如报表、明星出轨），对象缓存、全页缓存、可以提升热点数据的访问数据。
2、数据共享分布式
String 类型，因为 Redis 是分布式的独立服务，可以在多个应用之间共享
例如：分布式Session
<dependency>
<groupId>org.springframework.session</groupId>
<artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
</dependency>
3、分布式锁
String 类型setnx方法，只有不存在时才能添加成功，返回true
public static boolean getLock(String key) {
Long flag = jedis.setnx(key, "1");
if (flag == 1) {
jedis.expire(key, 10);
}
return flag == 1;
}
public static void releaseLock(String key) {
jedis.del(key);
}
4、全局ID
int类型，incrby，利用原子性
incrby userid 1000
分库分表的场景，一次性拿一段
5、计数器
int类型，incr方法
例如：文章的阅读量、微博点赞数、允许一定的延迟，先写入Redis再定时同步到数据库
6、限流
int类型，incr方法
以访问者的ip和其他信息作为key，访问一次增加一次计数，超过次数则返回false
7、位统计
String类型的bitcount（1.6.6的bitmap数据结构介绍）
字符是以8位二进制存储的
set k1 a
setbit k1 6 1
setbit k1 7 0
get k1
/* 6 7 代表的a的二进制位的修改
a 对应的ASCII码是97，转换为二进制数据是01100001
b 对应的ASCII码是98，转换为二进制数据是01100010
因为bit非常节省空间（1 MB=8388608 bit），可以用来做大数据量的统计。
*/
例如：在线用户统计，留存用户统计
setbit onlineusers 01
setbit onlineusers 11
setbit onlineusers 20
支持按位与、按位或等等操作
BITOPANDdestkeykey[key...] ，对一个或多个 key 求逻辑并，并将结果保存到 destkey 。
BITOPORdestkeykey[key...] ，对一个或多个 key 求逻辑或，并将结果保存到 destkey 。
BITOPXORdestkeykey[key...] ，对一个或多个 key 求逻辑异或，并将结果保存到 destkey 。
BITOPNOTdestkeykey ，对给定 key 求逻辑非，并将结果保存到 destkey 。
计算出7天都在线的用户
BITOP "AND" "7_days_both_online_users" "day_1_online_users" "day_2_online_users" ... "day_7_online_users"
8、购物车
String 或hash。所有String可以做的hash都可以做
key：用户id；field：商品id；value：商品数量。
+1：hincr。-1：hdecr。删除：hdel。全选：hgetall。商品数：hlen。
9、用户消息时间线timeline
list，双向链表，直接作为timeline就好了。插入有序
10、消息队列
List提供了两个阻塞的弹出操作：blpop/brpop，可以设置超时时间
blpop：blpop key1 timeout 移除并获取列表的第一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
brpop：brpop key1 timeout 移除并获取列表的最后一个元素，如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
上面的操作。其实就是java的阻塞队列。学习的东西越多。学习成本越低
- 队列：先进先除：rpush blpop，左头右尾，右边进入队列，左边出队列
- 栈：先进后出：rpush brpop
11、抽奖
自带一个随机获得值
spop myset
12、点赞、签到、打卡
假如上面的微博ID是t1001，用户ID是u3001
用 like:t1001 来维护 t1001 这条微博的所有点赞用户
- 点赞了这条微博：sadd like:t1001 u3001
- 取消点赞：srem like:t1001 u3001
- 是否点赞：sismember like:t1001 u3001
- 点赞的所有用户：smembers like:t1001
- 点赞数：scard like:t1001
13、商品标签
老规矩，用 tags:i5001 来维护商品所有的标签。
sadd tags:i5001 画面清晰细腻
sadd tags:i5001 真彩清晰显示屏
sadd tags:i5001 流程至极
14、商品筛选
// 获取差集
sdiff set1 set2
// 获取交集（intersection）
sinter set1 set2
// 获取并集
sunion set1 set2
假如：iPhone15 上市了
sadd brand:apple iPhone11
sadd brand:ios iPhone11
sad screensize:6.0-6.24 iPhone11
sad screentype:lcd iPhone 11
筛选商品，苹果的、ios的、屏幕在6.0-6.24之间的，屏幕材质是LCD屏幕
sinter brand:apple brand:ios screensize:6.0-6.24 screentype:lcd
15、用户关注、推荐模型
follow 关注 fans 粉丝
相互关注：
sadd 1:follow 2
sadd 2:fans 1
sadd 1:fans 2
sadd 2:follow 1
我关注的人也关注了他(取交集)：
sinter 1:follow 2:fans
可能认识的人：
用户1可能认识的人(差集)：sdiff 2:follow 1:follow
用户2可能认识的人：sdiff 1:follow 2:follow
16、排行榜
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zincrby hotNews:20190926 1 n6001
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zrevrange hotNews:20190926 0 15 withscores
go的incr+expire原子性操作之调用lua脚本
- 它实现了 incr 和 expire 的原子化操作，并且在 key 不存在和 key 已经过期的情况下也能正常工作。
package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/go-redis/redis/v8"
"time"
)
// Lua脚本
// 通过执行一个 Lua 脚本来实现原子化的 incr 和 expire 操作。如果该 key 的过期时间已经设置为 -1，
// 则表示该 key 没有过期时间，此时通过 expire 命令为该 key 设置过期时间。
func main(){
client := redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "123456",
DB: 10,
})
defer client.Close()
result1, err1 := IncrWithTTL(client, "counter", 3600)
if err1 != nil {
fmt.Println(err1)
} else {
fmt.Println(result1)
}
}
func IncrWithTTL(client *redis.Client, key string, ttl time.Duration) (int64, error) {
script := redis.NewScript(`
local value = redis.call("incr", KEYS[1])
if redis.call("ttl", KEYS[1]) == -1 then
redis.call("expire", KEYS[1], ARGV[1])
end
return value
`)
result, err := script.Run(context.Background(), client, []string{key}, ttl.String()).Result()
if err != nil {
return 0, err
}
return result.(int64), nil
}
到了这里，关于Go新项目-调研关于go项目中redis的使用场景，lua实战（7）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
