16个 Redis 常见使用场景，面试有内容聊啦

本是古典何须时尚 2022-09-17 00:11 125阅读 0赞

# 来源：blog.csdn.net/qq\_39938758/article/details/105577370 #

![7ef7ece36114948e0782ab41991a27e9.png][]

[**目录**][Link 1]

*  [缓存][Link 1]
 *  [数据共享分布式][Link 2]
 *  [分布式锁][Link 1]
 *  [全局ID][Link 1]
 *  [计数器][Link 1]
 *  [限流][Link 1]
 *  [位统计][Link 1]
 *  [购物车][Link 1]
 *  [用户消息时间线timeline][timeline]
 *  [消息队列][Link 1]
 *  [抽奖][Link 1]
 *  [点赞、签到、打卡][Link 3]
 *  [商品标签][Link 1]
 *  [商品筛选][Link 1]
 *  [用户关注、推荐模型][Link 4]
 *  [排行榜][Link 1]

### 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][String _ Redis]

[例如：分布式Session][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][String _setnx_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][int_incrby]

[incrby userid 1000][]

[分库分表的场景，一次性拿一段][Link 5]

### 5、计数器 ###

[int类型，incr方法][int_incr]

[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][Redis]

### 6、限流 ###

[int类型，incr方法][int_incr]

[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][ip_key_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][Link 6]

setbit onlineusers 01 
    setbit onlineusers 11 
    setbit onlineusers 20

[支持按位与、按位或等等操作][Link 7]

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

![0c743e143ca64267ccd8e855df283d9c.png][]

*  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][list_timeline]

[搜索公众号互联网架构师后台回复“2T”，获取一份惊喜礼包。][2T]

### 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 ###

![1ee4e509fd1a79fdca0d22c0d66432d1.png][]

[假如上面的微博ID是t1001，用户ID是u3001][ID_t1001_ID_u3001]

[用 like:t1001 来维护 t1001 这条微博的所有点赞用户][like_t1001 _ t1001]

*  [点赞了这条微博：sadd like:t1001 u3001][sadd like_t1001 u3001]
 *  [取消点赞：srem like:t1001 u3001][srem like_t1001 u3001]
 *  [是否点赞：sismember like:t1001 u3001][srem like_t1001 u3001]
 *  [点赞的所有用户：smembers like:t1001][srem like_t1001 u3001]
 *  [点赞数：scard like:t1001][scard like_t1001]

[是不是比数据库简单多了。][Link 8]

### 13、商品标签 ###

![e8b062b2959a699ce9e2e6e09ae606b2.png][]

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

![c9275dafafa7bf4b9db0249d7994fbc9.png][]

假如：iPhone11 上市了

sadd brand:apple iPhone11
    
    sadd brand:ios iPhone11
    
    sad screensize:6.0-6.24 iPhone11
    
    sad screentype:lcd iPhone 11

[赛选商品，苹果的、ios的、屏幕在6.0-6.24之间的，屏幕材质是LCD屏幕][scard like_t1001]

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 ###

[id 为6001 的新闻点击数加1：`zincrby hotNews:20190926 1 n6001`][Link 1]

[获取今天点击最多的15条：`zrevrange hotNews:20190926 0 15 withscores`][Link 1]

![8792dc40bce66ac83ed74fa1a317eece.png][]

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[7ef7ece36114948e0782ab41991a27e9.png]: /images/20220828/b23af1c8ac264245ae07cc3605bb1910.png
[Link 1]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2MTIzMzY3Mw==&mid=2247487508&idx=1&sn=78cf235aa9ba5f988c6922ca98f8bfd6&chksm=ea5cdd72dd2b54647cf55b4a73dcafa69fc7228205ad39ecc98fe57b39cdecb21c238c6d6cb6&scene=21#wechat_redirect
[Link 2]: https://blog.csdn.net/yinshuiy/article/details/76063466
[timeline]: https://blog.csdn.net/qq_37881565/article/details/109305027
[Link 3]: https://blog.csdn.net/qq_43764578/article/details/108666945
[Link 4]: https://blog.csdn.net/xzx1232010/article/details/87609440
[String _ Redis]: https://blog.csdn.net/weixin_45089791/article/details/118028312
[Session]: https://blog.csdn.net/weixin_44048532/article/details/86579742
[String _setnx_true]: https://blog.csdn.net/HuffmanTree_J/article/details/119423385
[int_incrby]: https://blog.csdn.net/u010301202/article/details/116466898
[incrby userid 1000]: https://blog.csdn.net/nonage_bread/article/details/109775927
[Link 5]: https://blog.csdn.net/qq_34369588/article/details/101401063
[int_incr]: https://blog.csdn.net/zdx1515888659/article/details/80433416
[Redis]: https://blog.csdn.net/weixin_45727359/article/details/114696867
[ip_key_false]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2MTIzMzY3Mw==&mid=2247511594&idx=1&sn=f72fde77b1ca5ce2eea98926ae98912b&chksm=ea5f634cdd28ea5ab343402a4cba8a6583e53d3262a49e3f75648cf3c519079024309328a168&scene=21#wechat_redirect
[Link 6]: https://blog.csdn.net/dsit1188/article/details/111478198
[Link 7]: https://blog.csdn.net/weixin_37490221/article/details/90905087
[0c743e143ca64267ccd8e855df283d9c.png]: /images/20220828/797bd4ed967c442d9d18ee91552865e4.png
[list_timeline]: https://blog.csdn.net/weixin_39737233/article/details/111050252
[2T]: https://blog.csdn.net/emprere/article/details/109140423
[1ee4e509fd1a79fdca0d22c0d66432d1.png]: /images/20220828/2ee413c8990e4883a069f393c490f18e.png
[ID_t1001_ID_u3001]: https://blog.csdn.net/goaza123/article/details/79789805
[like_t1001 _ t1001]: https://blog.csdn.net/Alian_W/article/details/105636986
[sadd like_t1001 u3001]: https://blog.csdn.net/vincent_wen0766/article/details/108315689
[srem like_t1001 u3001]: https://blog.csdn.net/xishining/article/details/119847149
[scard like_t1001]: https://blog.csdn.net/mingongge/article/details/119465946
[Link 8]: https://blog.csdn.net/whdAlive/article/details/80686917
[e8b062b2959a699ce9e2e6e09ae606b2.png]: /images/20220828/87c56c9ba3ab4a99a459eaf782612e45.png
[c9275dafafa7bf4b9db0249d7994fbc9.png]: /images/20220828/b25d6f35a481434a884e3b6c169a127a.png
[8792dc40bce66ac83ed74fa1a317eece.png]: /images/20220828/cd499f14bc5347dcbb2458d1bbf6305a.png