面试中,被问到Redis问题的概率非常高,如果问一些理论性的问题,相信你只要背背八股文就能搞定,但,如果结合项目来问就没那么好对付了。
本文咱们就来聊聊Redis的使用场景(如果你项目中没有用到Redis,你看完下面的这些使用场景,你一定能编出几个来,我给你准备了16种Redis使用场景:
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。
接下来,我们逐个分析:
1、缓存
作为Key-Value形态的内存数据库,Redis 最先会被想到的应用场景便是作为数据缓存。而使用 Redis 缓存数据非常简单,只需要通过string类型将序列化后的对象存起来即可,不过也有一些需要注意的地方:
必须保证不同对象的 key 不会重复,并且使 key 尽量短,一般使用类名(表名)加主键拼接而成。
选择一个优秀的序列化方式也很重要,目的是提高序列化的效率和减少内存占用。
2、数据共享分布式
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
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
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
以微博为例,某条微博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
是不是比数据库简单多了。
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: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
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
获取今天点击最多的15条:
zrevrange hotNews:20190926 0 15 withscores
感谢阅读,希望对你有所帮助 :)
来源:程序员大彬
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原文始发于微信公众号(Java面试题精选):【432期】面试官:你们项目中用Redis来干什么?
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