前言
在后端开发领域，Redis 作为一款高性能的内存数据库，凭借其出色的读写速度、丰富的数据结构和灵活的特性，被广泛应用于各种场景。在面试中，深入理解 Redis 的使用场景是考察后端开发人员技术能力的重要方面。
1. 缓存
缓存是 Redis 最常见的使用场景。在 Web 应用中，数据库查询往往是性能瓶颈。通过将频繁访问的数据存储在 Redis 中，当相同请求再次到来时，直接从 Redis 获取数据，避免了重复的数据库查询，大大提高了系统响应速度。例如，电商平台的商品详情页数据，在一定时间内不会频繁变动，可将商品信息缓存到 Redis，减少数据库压力。
把 频繁访问的数据放在内存中，可以减少对后端数据库的访问压力。如热点数据缓存（明星出轨），对象缓存、全页缓存、可以提升热点数据的访问速度。
SET user:1001 "{name: 'Alice', age: 30}" EX 3600 #设置1小时过期时间
2.分布式锁
在分布式系统中，多个节点可能同时访问共享资源，为了保证数据的一致性和完整性，需要使用分布式锁。Redis 的 SETNX 命令可以实现简单的分布式锁，当一个节点成功设置锁时，其他节点无法再设置，直到锁被释放。这在分布式事务、资源争抢等场景中至关重要。
之前用redisson写了个分布式锁模板，大家可以看一下哈：
public <T> T executeWithLock(String lockKey, long timeout, Callable<T> action) {
RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
boolean isLock = false;
try {
// 尝试获取锁，最大等待时间1秒，锁自动释放时间为timeout秒
isLock = lock.tryLock(1, timeout, TimeUnit.SECONDS);
if (isLock) {
try {
// 执行传入的操作并返回结果
return action.call();
} finally {
// 检查是否持有锁再释放
if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
lock.unlock();
}
}
} else {
System.out.println("未能获取锁，稍后重试");
return null; // 或者抛出异常
}
} catch (InterruptedException e) {
// 处理异常，恢复线程中断状态
Thread.currentThread().interrupt();
System.out.println("获取锁时被中断");
return null; // 或者抛出异常
} catch (Exception e) {
// 处理其他异常
System.out.println("执行操作时发生异常: " + e.getMessage());
return null; // 或者抛出异常
}
}
3. 排行榜
利用 Redis 的有序集合（Sorted Set）数据结构，可以轻松实现各种排行榜功能。例如，游戏中的玩家排行榜，根据玩家的分数进行排序；新闻网站的热门文章排行榜，依据文章的阅读量或点赞数排序。通过 ZADD 命令添加数据，ZRANGE 命令获取排名，能高效地完成排行榜的维护和查询。
可以基于 Sorted Set 来实现：
实时排名更新：
ZADD game_leaderboard 1000 "player_1" # 插入分数
ZINCRBY game_leaderboard 50 "player_1" # 增加分数
ZREVRANGE game_leaderboard 0 9 WITHSCORES # 获取Top10
4. 计数器
Redis 的原子操作特性使其非常适合用作计数器。在网站统计中，可用于记录页面访问量、用户注册数量等。每次有新的访问或注册事件发生，通过 INCR 命令对相应的计数器进行原子递增，保证计数的准确性和高并发下的一致性。
# 用户 1001 点赞文章 123
SADD article:123:likes 1001
# 获取文章 123 的点赞数
SCARD article:123:likes
# 检查用户 1001 是否点赞了文章 123
SISMEMBER article:123:likes 1001
# 用户 1001 取消点赞文章 123
SREM article:123:likes 1001
5. 消息队列
Redis 提供了发布 / 订阅（Pub/Sub）和列表（List）两种方式来实现消息队列。Pub/Sub 模式适用于实时性要求较高的消息广播场景，如实时聊天系统中的消息推送。而 List 数据结构则更适合任务队列，通过 RPUSH 和 LPOP 命令实现消息的入队和出队，常用于异步任务处理，如邮件发送、文件处理等。
Redis 可以作为消息队列使用，特别是使用其 List 数据结构以及相关的阻塞操作（BLPOP 和 BRPOP）。这些操作使得 Redis 成为一种简单、高效的消息队列解决方案，广泛用于消息传递、任务队列等场景。
假设你有一个队列 task_queue：
生产者（Producer）向队列中添加任务：
bash
LPUSH task_queue "task1"
LPUSH task_queue "task2"
消费者（Consumer）从队列中取出任务，设置超时为 5 秒：
bash
BLPOP task_queue 5
6.会话管理
在分布式系统中，用户会话管理是一个关键问题。Redis 可以用来存储用户会话信息，如用户登录状态、购物车内容等。不同的 Web 服务器可以通过访问 Redis 获取和更新用户会话，实现会话的共享和一致性。同时，利用 Redis 的过期机制，还能自动管理会话的有效期。
- 分布式会话：解决多服务器间 Session 共享问题。
- 快速失效：通过 EXPIRE 实现自动会话清理。
HSET session:abBitmapc123 user_id 1001 last_active 1690000000
EXPIRE session:abc123 1800 # 30分钟过期
7. Bitmap 记录签到
Redis Bitmap 是一种非常适合用于签到系统的数据结构。它通过位图（bit array）存储和操作数据，可以高效地处理大量的签到操作，特别适合于需要频繁更新并查询某个用户是否已签到的场景。
假设每个用户的签到状态通过 位图（Bitmap） 记录，每个用户对应一个唯一的 ID，通过设置和查询位来确定该用户是否签到。
设置用户 101 已签到
SETBIT sign_in_bitmap 101 1
比如查询用户 ID 为 101 的签到状态
GETBIT sign_in_bitmap 101
统计总共有多少用户已签到
BITCOUNT sign_in_bitmap
8. 地理位置服务
Redis 的 Geo 数据结构可以用于存储和查询地理位置信息。例如，打车应用中可以利用 Redis 存储司机和乘客的位置信息，通过 GEODIST 命令计算距离，GEORADIUS 命令查找附近的司机或乘客，实现高效的位置匹配和推荐。
比如类似场景：
用户打开 App，查找当前位置附近的餐厅或商店。
# 添加餐厅地理位置
GEOADD restaurants 13.361389 38.115556 "餐厅A"
GEOADD restaurants 15.087269 37.502669 "餐厅B"
GEOADD restaurants 9.191383 45.464211 "餐厅C"
# 用户当前位置：经纬度 (14, 37)
# 查找附近 100 公里内的餐厅
GEORADIUS restaurants 14 37 100 km
# 返回：餐厅A 餐厅B
9. 限流
Redis 适合用于限流（Rate Limiting）场景。限流的目的是控制某个操作在特定时间内的访问频率，比如 API 请求、短信发送、登录尝试等。Redis 的原子操作和高效性能使其成为实现限流的理想工具。
比如使用 Redis 实现滑动窗口计数器
- 使用 Redis 的 ZSET（有序集合）存储每次请求的时间戳。
- 每次请求时，移除时间窗口外的旧记录，并添加新记录。
- 统计当前时间窗口内的记录数，如果超过阈值则拒绝请求。
def sliding_window_rate_limit(user_id, limit=10, window_size=60):
"""
滑动窗口限流函数
:param user_id: 用户 ID
:param limit: 时间窗口内的最大请求数
:param window_size: 时间窗口大小（秒）
:return: True（允许请求）或 False（拒绝请求）
"""
key = f"rate_limit:{user_id}"
current_time = int(time.time())
window_start = current_time - window_size
# 移除时间窗口外的旧记录
redis_client.zremrangebyscore(key, 0, window_start)
# 添加当前请求的时间戳
redis_client.zadd(key, {current_time: current_time})
# 统计时间窗口内的请求数
request_count = redis_client.zcard(key)
if request_count > limit:
return False # 超过阈值，拒绝请求
return True # 允许请求
# 测试滑动窗口限流
user_id = "user123"
for i in range(15):
if sliding_window_rate_limit(user_id, limit=10, window_size=60):
print(f"请求 {i + 1}：允许")
else:
print(f"请求 {i + 1}：拒绝")
time.sleep(1) # 模拟请求间隔
10. 发布订阅
实时消息广播Redis 提供了发布 / 订阅（Pub/Sub）和列表（List）两种方式来实现消息队列。Pub/Sub 模式适用于实时性要求较高的消息广播场景，如实时聊天系统中的消息推送。
# 订阅频道
SUBSCRIBE news_updates
# 发布消息
PUBLISH news_updates "Breaking: Redis 7.0 released!"
11. 延迟任务（Delayed Task）
Redis 可以作为延迟任务的实现工具。
- 基于 Sorted Set 的延迟任务。
利用 Sorted Set 的 有序性 和 范围查询 特性，将任务的执行时间作为分数（score），任务数据作为成员（member），定时轮询获取到期的任务。
-- 添加延迟任务：
ZADD delayed_tasks <timestamp> "task_data"
-- 定时轮询获取到期任务
ZRANGEBYSCORE delayed_tasks 0 <current_timestamp>
12.全局ID
在分布式系统中生成唯一ID。
基于 INCR：
INCR global_id # 返回唯一ID
基于雪花算法：
SET global_id_snowflake 0
INCR global_id_snowflake
13. 推荐模型
基于用户行为推荐商品。
基于Sorted Set：
ZADD recommendations:user1001 0.9 "product_1" 0.8 "product_2"
ZRANGE recommendations:user1001 0 9 WITHSCORES
14. 用户关注
之前在第一个公司上班的时候，看到代码，有使用redis去维护用户关注、粉丝的关系。
SADD user:1001:followers "user2"
SADD user:1002:following "user1"
15. 用户消息时间线（Timeline）
Redis适合实现用户消息时间线（Timeline）功能.用户消息时间线通常用于展示用户动态、朋友圈、微博等场景，核心需求是按时间顺序存储和展示用户的相关消息或动态。
-- 使用 LPUSH 将新消息插入到时间线的头部：
LPUSH timeline:user1001 "New post: Hello, Redis!"
-- 使用 LRANGE 获取指定范围内的消息：
LRANGE timeline:user1001 0 9 # 获取最新的10条消息
总结
Redis 凭借其丰富的数据结构和强大的功能，在后端开发中有着广泛的应用场景。熟练掌握这些场景，并能根据实际业务需求合理选择和运用 Redis，是后端开发人员必备的技能之一，也是在面试中展现技术实力的关键。
文章来源： https://study.disign.me/article/202508/15.redis-scenarios.md
发布时间: 2025-02-21
作者： 技术书栈编辑