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Redis

6/17/25About 22 min

Redis

一、Redis概述

1. 简介

Redis（Remote Dictionary Server）即远程字典服务，是一个开源的、基于内存的键值对存储数据库，使用 ANSI C 语言编写。

2. 特点

  • 使用内存进行存储：
    Redis将数据存储在内存中，使得数据的读写操作速度极快，理论上读取速度可达 110000 次/s，写速度可达 81000 次/s 。同时，Redis也支持将数据持久化到磁盘，以便在服务器重启后数据不丢失。

  • 数据类型丰富：
    Redis 支持多种数据类型，包括字符串（String）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set 或 ZSet）、哈希（Hash）、位图（Bitmap）、超日志（HyperLogLog）以及地理空间（Geospatial）等。

  • 主从同步
    Redis 支持主从复制模式（master - slave），数据可以从主服务器向任意数量的从服务器同步。这种机制不仅可以实现数据备份，提高数据安全性，还能通过从服务器分担读操作压力，提升系统整体的并发处理能力。

  • 多语言支持：
    Redis 提供了对多种编程语言的支持，如 C、C++、Python、Java、PHP、Ruby、Lua 等。

  • 自带多个数据库
    与传统 SQL 型数据库不同，Redis 默认自带 16 个数据库（编号从 0 到 15），默认使用 0 号数据库。在同一个数据库中，键（key）是唯一的，通过键值对的方式存储和检索数据。

二、Redis 数据类型

1. 字符串（String）

  • 结构与特点
    字符串是 Redis 最基本的数据类型，它可以存储任意类型的字符串，包括普通文本、二进制数据（如图片、音频的二进制编码）等。在内部实现上，Redis 的字符串采用简单动态字符串（Simple Dynamic String，SDS）结构，这种结构相比于传统的 C 字符串，在字符串操作的效率和内存管理方面有明显优势，例如在进行字符串拼接时，SDS 可以避免频繁的内存重新分配操作。

  • 常用命令

    • SET key value
      设置指定键的值。例：SET mykey "Hello" 。

    • GET key
      获取指定键的值。例：GET mykey将返回"Hello" 。

    • APPEND key value
      向指定键对应的值后面追加字符串，如果键不存在，则相当于执行SET操作，如APPEND mykey ", World" ，执行后mykey的值变为"Hello, World" 。

    • STRLEN key
      获取指定键对应字符串的长度，例如STRLEN mykey返回11 。

    • INCR key和DECR key
      对存储数字值的字符串进行自增和自减操作，如果键不存在，则会先初始化为 0 再进行操作。如SET views 0 ，然后INCR views ，views的值变为1 ；DECR views后，views的值变回0 。还可以使用INCRBY key increment和DECRBY key decrement指定增减的步长。

    • GETRANGE key start end
      截取字符串，例如GETRANGE mykey 0 4会返回"Hello" 。

    • SETEX key seconds value
      设置键值并指定过期时间（单位为秒），如SETEX mykey 60 "Hello"表示mykey的值为"Hello" ，60 秒后该键值对会自动过期删除。

    • SETNX key value
      “SET if Not eXists”，只有当键不存在时才设置键值，常用于实现分布式锁等场景。若设置成功返回1 ，键已存在则返回0 。

2. 列表（List）

  • 结构与特点
    Redis 的列表是一个有序的字符串元素集合，可以在列表的头部（左边）或尾部（右边）插入或删除元素。
    列表的底层实现有两种：压缩列表（ziplist）和快速链表（quicklist）。当列表元素较少且每个元素长度较短时，Redis 会使用压缩列表存储，以节省内存空间；当列表元素较多或元素长度较长时，则会切换为快速链表。快速链表结合了链表和数组的优点，既便于在两端进行插入和删除操作，又能在一定程度上提高内存利用率和访问效率。

  • 常用命令

    • LPUSH key value1 [value2...]
      将一个或多个值插入到列表头部，例如LPUSH mylist "Hello" "World" ，此时mylist的元素顺序为["World", "Hello"]。

    • RPUSH key value1 [value2...]
      将一个或多个值插入到列表尾部，如RPUSH mylist "Redis"，mylist变为["World", "Hello", "Redis"]。

    • LPOP key
      移除并返回列表头部的元素，执行LPOP mylist后，mylist变为["Hello", "Redis"] ，并返回"World"。

    • RPOP key
      移除并返回列表尾部的元素，RPOP mylist会使mylist变为["Hello"] ，并返回"Redis"。

    • LRANGE key start stop
      获取列表指定范围内的元素，索引从 0 开始，-1表示最后一个元素。例如LRANGE mylist 0 -1将返回["Hello"]，即返回整个列表的所有元素。

3. 集合（Set）

  • 结构与特点
    集合是一个无序的、不包含重复元素的字符串集合。Redis 集合的底层实现有两种：当集合中的元素都是整数且元素数量较少时，使用整型数组存储；当元素不满足上述条件时，使用字典哈希表存储。集合的无序性和元素唯一性使得它在很多场景下非常有用，例如去重、交集、并集、差集等集合运算操作。

  • 常用命令

    • SADD key member1 [member2...]
      向集合中添加一个或多个元素，例如SADD myset "Apple" "Banana" 。如果元素已存在，则不会重复添加，返回 0；新添加元素则返回1。

    • SMEMBERS key
      返回集合中的所有元素，如SMEMBERS myset可能返回["Apple", "Banana"]（顺序不确定）。

    • SISMEMBER key member
      判断一个元素是否在集合中，存在返回1 ，不存在返回0 ，例如SISMEMBER myset "Apple"返回1。

    • SCARD key
      获取集合中元素的数量，SCARD myset返回2。

    • SINTER key1 [key2...]
      返回多个集合的交集，假设有另一个集合set2包含["Banana", "Cherry"]，SINTER myset set2将返回["Banana"]。

    • SUNION key1 [key2...]
      返回多个集合的并集，SUNION myset set2可能返回["Apple", "Banana", "Cherry"]（顺序不确定）。

    • SDIFF key1 [key2...]
      返回第一个集合与其他集合的差集，SDIFF myset set2将返回["Apple"] 。

4. 有序集合（Sorted Set / ZSet）

  • 结构与特点
    有序集合是在集合的基础上，为每个元素关联了一个分数（score），通过分数对元素进行从小到大排序。有序集合的底层实现结合了压缩列表（当元素较少且分数为整数时）和跳表（skiplist）与哈希表（当元素较多或分数为浮点数等复杂情况时）。跳表是一种随机化的数据结构，它在链表的基础上增加了多层索引，使得查找、插入和删除操作的时间复杂度接近平衡二叉树，平均为O(log n)，大大提高了有序集合操作的效率。

  • 常用命令

    • ZADD key score1 member1 [score2 member2...]
      向有序集合中添加一个或多个元素及其对应的分数，例如ZADD myzset 1 "Apple" 2 "Banana"。

    • ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
      返回有序集合中指定范围内的元素，默认按分数从小到大排序。如果指定WITHSCORES，则会同时返回元素及其对应的分数，如ZRANGE myzset 0 -1 WITHSCORES可能返回[["Apple", 1], ["Banana", 2]] 。

    • ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]
      与ZRANGE类似，但返回的元素按分数从大到小排序。

    • ZSCORE key member
      获取指定元素在有序集合中的分数，ZSCORE myzset "Apple"返回1。

    • ZINCRBY key increment member
      为指定元素的分数增加指定的增量，如ZINCRBY myzset 1 "Apple" ，执行后"Apple"的分数变为2。

    • ZCARD key
      获取有序集合中元素的数量，ZCARD myzset返回2。

    • ZCOUNT key min max
      统计有序集合中分数在指定范围内的元素数量，例如ZCOUNT myzset 1 2返回2。

5. 哈希（Hash）

  • 结构与特点
    哈希类型用于存储键值对的集合，其中每个键值对中的值可以是字符串类型。哈希的底层实现同样有压缩列表（当哈希元素较少且键值对长度较短时）和字典哈希表（当元素较多或键值对长度较长时）两种方式。这种数据类型非常适合存储对象，例如可以将用户信息（用户名、年龄、邮箱等）以哈希的形式存储在 Redis 中，每个字段作为哈希的一个键，对应的值为用户的实际信息。

  • 常用命令

    • HSET key field value
      为哈希表中的指定字段设置值，例如HSET myhash field1 "Hello"。

    • HGET key field
      获取哈希表中指定字段的值，HGET myhash field1返回"Hello"。

    • HGETALL key
      返回哈希表中的所有字段和值，HGETALL myhash可能返回["field1", "Hello"]。

    • HDEL key field1 [field2...]
      删除哈希表中的一个或多个字段，HDEL myhash field1将删除field1及其对应的值。

    • HEXISTS key field
      判断哈希表中是否存在指定字段，存在返回1 ，不存在返回0 ，如HEXISTS myhash field1返回1。

    • HINCRBY key field increment
      为哈希表中指定字段的值增加指定的增量，假设HSET myhash age 20 ，执行HINCRBY myhash age 1后，age字段的值变为21。

    • HLEN key
      获取哈希表中字段的数量，HLEN myhash返回1。

6. 位图（Bitmap）

  • 结构与特点
    位图并不是一种真正的数据类型，而是基于字符串类型实现的一种数据结构，它将字符串看作是由一个个二进制位组成的数组。每个二进制位（0 或 1）可以表示一个状态，例如可以用位图来统计用户的登录状态（登录为 1，未登录为 0）、用户对某个功能的使用情况（使用为 1，未使用为 0）等。由于位图是按位存储，所以在存储大量布尔值类型的数据时，非常节省内存空间。

  • 常用命令

    • SETBIT key offset value
      设置位图中指定偏移量（offset）处的二进制位的值，例如SETBIT mybitmap 0 1表示将mybitmap的第0位设置为1。

    • GETBIT key offset
      获取位图中指定偏移量处的二进制位的值，GETBIT mybitmap 0返回1。

    • BITCOUNT key [start end]
      统计位图中指定范围内（默认统计整个位图）值为1的二进制位的数量，如BITCOUNT mybitmap返回1。

7. 超日志（HyperLogLog）

  • 结构与特点：
    超日志是一种用于近似计算集合中唯一元素数量的数据结构。它通过牺牲一定的精度来换取极低的内存占用，适合在不需要精确统计唯一元素数量，而只关注大致数量级的场景下使用，例如统计网页的 UV（Unique Visitor，独立访客数）。HyperLogLog 的原理基于概率算法，通过对输入数据的哈希值的特定位进行统计来估算唯一元素的数量。

  • 常用命令

    • PFADD key element1 [element2...]
      向 HyperLogLog 中添加一个或多个元素，例如PFADD myhyperloglog "Apple" "Banana"。

    • PFCOUNT key
      返回 HyperLogLog 中估算的唯一元素数量，PFCOUNT myhyperloglog返回一个近似值。

    • PFMERGE destkey sourcekey1 [sourcekey2...]
      将多个 HyperLogLog 合并为一个，结果存储在destkey中，例如PFMERGE newhyperloglog myhyperloglog1 myhyperloglog2。

8. 地理空间（Geospatial）

  • 结构与特点
    地理空间类型是 Redis 3.2 版本后新增的数据类型，用于存储地理位置信息，并提供了一系列基于地理位置的操作。它通过有序集合（Sorted Set）来实现，将地理位置的经纬度信息映射为有序集合中的元素和分数，从而可以高效地进行地理位置的查询和计算，如查询某个位置附近的其他位置、计算两个位置之间的距离等。

  • 常用命令

    • GEOADD key longitude latitude member [longitude latitude member...]
      将一个或多个地理位置信息添加到指定键中，例如GEOADD cities 116.40 39.90 "Beijing" 121.47 31.23 "Shanghai"。

    • GEOPOS key member1 [member2...]
      获取指定地理位置元素的经纬度，GEOPOS cities "Beijing"返回[116.40, 39.90]

    • GEODIST key member1 member2 [unit]
      计算两个地理位置元素之间的距离，unit参数可以指定距离单位，如m（米）、km（千米）等，GEODIST cities "Beijing" "Shanghai" km返回北京和上海之间的大致距离（单位为千米）。

    • GEORADIUS key longitude latitude radius unit [WITHCOORD] [WITHDIST] [WITHHASH] [COUNT count]
      以指定的经纬度为中心，查询指定半径范围内的地理位置元素。WITHCOORD表示返回结果中包含元素的经纬度，WITHDIST表示返回结果中包含元素到中心位置的距离，WITHHASH表示返回结果中包含元素的地理位置哈希值，COUNT count表示限制返回结果的数量。例如GEORADIUS cities 116.40 39.90 1000 km WITHCOORD WITHDIST会返回距离北京 1000 千米范围内的城市及其经纬度和到北京的距离。

三、Redis 事务

1. 事务的概念与作用

Redis 事务是一个单独的隔离操作，它允许将多个命令组合在一起，保证这些命令作为一个整体被顺序执行。在事务执行过程中，不会被其他客户端发送的命令请求所中断。事务的主要作用是确保一系列操作的原子性（在 Redis 中，原子性指事务中的命令要么全部执行成功，要么全部不执行），并且可以防止其他命令插队执行，从而保证数据的一致性和完整性。例如，在一个电商系统中，当用户进行购买操作时，可能需要同时更新商品库存、记录订单信息等多个操作，使用事务可以确保这些操作要么全部成功，使交易正常完成；要么全部失败，避免出现部分操作成功导致的数据不一致问题，如商品库存已减少但订单未记录的情况。

2. 事务相关命令

  • MULTI
    用于开启一个事务，它会将后续的命令放入队列中，直到遇到EXEC命令才开始执行队列中的所有命令。
  • EXEC
    执行事务队列中的所有命令，在执行EXEC之前，事务中的命令只是被缓存起来，并不会实际执行。一旦执行EXEC ，Redis 会顺序执行队列中的每个命令，并返回每个命令的执行结果。
  • DISCARD
    放弃事务，清空事务队列，相当于事务回滚，它会取消正在进行的事务，队列中的所有命令都不会被执行。
  • WATCH key [key ...]
    在事务开始前监控一个或多个键，当调用EXEC执行事务时，如果监控的键在事务开启后被其他客户端修改，该事务会被打断，EXEC返回nil，从而避免脏读问题。

3. 事务执行流程

开启事务：客户端发送MULTI命令，进入事务状态。
命令入队：后续的命令会被存入事务队列，不会立即执行，返回QUEUED表示命令已入队。
执行事务：发送EXEC命令，Redis 按顺序执行队列中的所有命令，并返回结果集。
事务结束：执行完毕后，Redis 退出事务状态。

4. 事务的特性

  • 原子性
    Redis 事务中的命令要么全部执行，要么全部不执行（除非在命令入队时发生语法错误，此时事务会直接失败）。但需注意：如果事务执行过程中某个命令执行失败（如类型错误），其他命令仍会继续执行，这与传统数据库的强原子性不同。
  • 一致性
    事务执行前后，数据始终保持合法状态（如不会出现库存为负数的情况）。
  • 隔离性
    事务执行时不会被其他事务打断，保证命令按顺序执行。
  • 持久性
    若开启持久化（如 RDB 或 AOF），事务执行结果会被持久化到磁盘。

5. 事务与 WATCH 的使用示例

场景：实现简单的库存扣减（避免超卖）
127.0.0.1:6379> WATCH inventory  # 监控库存键
OK
127.0.0.1:6379> GET inventory
"10"  # 当前库存为10
127.0.0.1:6379> MULTI  # 开启事务
OK
127.0.0.1:6379> DECR inventory  # 扣减库存（入队）
QUEUED
127.0.0.1:6379> EXEC  # 执行事务
1) "9"  # 执行成功，库存变为9

# 若其他客户端在事务执行前修改了inventory：
# 客户端1: WATCH inventory -> MULTI -> DECR inventory -> 等待EXEC
# 客户端2: SET inventory "5"  # 修改库存
# 客户端1: EXEC  # 事务被打断，返回nil
(nil)

四、Redis 持久化机制

1. RDB（Redis Database）

  • 定义与原理
    RDB 是 Redis 默认的持久化方式，它通过将当前数据库的数据快照保存到磁盘来实现持久化。RDB 文件是一个二进制文件，结构紧凑，适合用于数据备份和全量恢复。

  • 触发方式

    • 自动触发：根据redis.conf中的配置规则触发，例如：

      save 900 1        # 900秒内至少1个键被修改时触发
save 300 10       # 300秒内至少10个键被修改时触发
save 60 10000     # 60秒内至少10000个键被修改时触发

    • 手动触发：执行SAVE（阻塞主线程）或BGSAVE（fork 子进程执行，不阻塞主线程）命令。

  • 优缺点

    • 优点：
      • 文件体积小，恢复速度快，适合全量备份。
      • 生成 RDB 文件时主进程唯一的开销是 fork 子进程，性能影响较小。
    • 缺点：
      • 数据安全性较低，两次快照之间的数据可能丢失（如宕机时距离上次快照 5 分钟，则这 5 分钟的数据丢失）。
      • fork 子进程时会消耗内存（Copy-on-Write 机制优化，但大内存实例仍有压力）。

2. AOF（Append Only File）

  • 定义与原理
    AOF 通过记录 Redis 服务器执行的每一条写命令来实现持久化，这些命令以文本形式追加到 AOF 文件末尾。Redis 重启时，会重新执行 AOF 文件中的命令来恢复数据。

  • 写入策略
    AOF 的写入和同步磁盘的策略由appendfsync配置控制：

    • always：每条写命令都同步到磁盘，数据安全性最高，但性能最差。
    • everysec：每秒同步一次磁盘，兼顾性能和安全性（默认配置）。
    • no：由操作系统决定何时同步，性能最好，但数据安全性最低。

  • AOF 重写（Rewrite）

    • AOF 文件会随着写命令的累积而越来越大，Redis 提供BGREWRITEAOF命令用于重写 AOF 文件。
    • 原理：通过读取当前数据库的数据，重新生成一个简化的 AOF 文件（如合并INCR命令），避免文件过大。
    • 触发方式：自动触发（根据auto-aof-rewrite-percentage和auto-aof-rewrite-min-size配置）或手动触发。

  • 优缺点

    • 优点：
      • 数据安全性高，可配置always策略实现几乎不丢数据。
      • AOF 文件是文本格式，可直接查看和修改（用于数据修复）。
    • 缺点：
      • 文件体积通常比 RDB 大，恢复速度较慢。
      • 频繁写入时，always策略会影响性能。

3. RDB 与 AOF 对比与选择

特性RDBAOF
数据安全性可能丢失最后一次快照后的数据取决于写入策略，always几乎不丢
文件体积小（二进制压缩）大（文本命令记录）
恢复速度快慢
性能影响仅在fork时消耗资源取决于写入策略，always影响大
适用场景备份、全量恢复、读多写少数据安全性要求高、写频繁

建议配置：同时开启 RDB 和 AOF，RDB 用于定期全量备份，AOF 用于实时数据安全，优先使用 AOF 恢复（数据更完整）。

五、Redis 主从复制（Master-Slave）

1. 基本概念

  • 主从复制是 Redis 的核心特性之一，允许将数据从主服务器（Master）自动复制到一个或多个从服务器（Slave）：
    • 主服务器负责处理写操作，并将数据变更同步给从服务器。
    • 从服务器默认只读，可用于分担读压力（如查询操作）。

2. 配置方式

  • 修改从服务器配置：在redis.conf中添加：

    slaveof <master_ip> <master_port>  # 例如：slaveof 192.168.1.100 6379

  • 启动后生效：从服务器启动时会自动连接主服务器并同步数据。

  • 动态配置：也可通过命令SLAVEOF <master_ip> <master_port>动态设置主服务器。

3. 复制流程

  • 初次同步：

    • 从服务器向主服务器发送SYNC命令。
    • 主服务器执行BGSAVE生成 RDB 文件，并将文件发送给从服务器。
    • 从服务器接收 RDB 文件并加载数据，同时缓存主服务器在此期间的写命令。
    • RDB 加载完成后，主服务器将缓存的写命令发送给从服务器，完成同步。

  • 增量同步：
    初次同步后，主服务器会将新的写命令通过缓冲区持续发送给从服务器，保持数据一致。

4. 主从复制的作用

  • 读写分离
    从服务器处理读请求，主服务器处理写请求，提升系统并发能力。
  • 数据备份
    从服务器作为主服务器的热备，主服务器宕机时可手动切换（或通过哨兵模式自动切换）。
  • 故障恢复
    通过从服务器快速恢复数据，避免主服务器单点故障。

5. 哨兵模式（Sentinel）

  • 定义与作用
    哨兵模式是 Redis 的高可用性解决方案，它通过一组哨兵节点（Sentinel）监控主从集群：

    • 监控：实时监控主服务器和从服务器的运行状态。
    • 通知：当主服务器出现故障时，向其他哨兵和客户端发送通知。
    • 自动故障转移：选举新的主服务器，并将从服务器指向新主服务器。

  • 配置示例

    • 创建sentinel.conf配置文件：
    sentinel monitor mymaster 192.168.1.100 6379 2  # 监控主服务器，2表示至少2个哨兵同意才进行故障转移
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000  # 主服务器5秒无响应则判定为下线
sentinel failover-timeout mymaster 60000  # 故障转移超时时间
    • 启动哨兵：redis-sentinel sentinel.conf

六、Redis 集群（Cluster）

1. 分布式架构概述

  • Redis 集群是 Redis 3.0 后引入的分布式解决方案，解决了单机 Redis 的内存限制和单点故障问题，具有以下特点：
    • 数据分片：将数据分散存储在多个节点（Node）中，每个节点负责一部分数据。
    • 高可用性：通过主从复制和自动故障转移，确保集群在部分节点故障时仍能正常工作。
    • 水平扩展：可通过添加节点来扩展集群的存储容量和处理能力。

2. 数据分片机制（哈希槽）

  • Redis 集群使用哈希槽（Hash Slot）来实现数据分片。
    • 集群共有 16384 个哈希槽（0~16383），每个键通过CRC16(key) % 16384计算所属的槽。
    • 每个节点负责一部分哈希槽，例如 3 节点集群可能每个节点负责约 5461 个槽。
    • 当添加或删除节点时，集群会自动迁移哈希槽和数据，保持负载均衡。

3. 集群搭建（三主三从）

  • 配置节点：每个节点的redis.conf需开启集群模式：
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 15000
  • 使用redis-cli --cluster工具创建集群：
redis-cli --cluster create \
192.168.1.100:7000 192.168.1.101:7001 192.168.1.102:7002 \
192.168.1.100:7003 192.168.1.101:7004 192.168.1.102:7005 \
--cluster-replicas 1  # 每个主节点配1个从节点

集群创建后，客户端可连接任意节点，自动重定向到目标节点。

4. 集群的优势与应用场景

  • 优势：
    • 突破单机内存限制，支持 TB 级数据存储。
    • 高可用性，自动故障转移，避免单点故障。
    • 读写性能线性扩展，适合高并发场景。
  • 场景：
    • 大型电商的商品缓存、用户会话存储。
    • 社交平台的点赞、粉丝关系存储。
    • 实时分析系统的计数和统计数据。

七、Redis 应用场景

1. 缓存（最典型场景）

  • 实现方式
    将数据库中查询频率高的数据存入 Redis，减少数据库压力。
  • 注意事项：
    • 设置合理的过期时间，避免缓存雪崩。
    • 采用 “缓存击穿” 解决方案（如互斥锁、热点数据永不过期）。
  • 示例：
import redis
import mysql.connector

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
db = mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', password='', database='mydb')

def get_user_info(user_id):
    # 先查缓存
    key = f"user:{user_id}"
    user = r.get(key)
    if user:
        return eval(user)
    # 缓存未命中，查数据库
    cursor = db.cursor()
    cursor.execute(f"SELECT * FROM users WHERE id={user_id}")
    user = cursor.fetchone()
    if user:
        # 写入缓存，过期时间3600秒
        r.setex(key, 3600, str(user))
    return user

2. 计数器与限速

  • 计数器：利用 Redis 的原子性操作（如INCR）实现高并发计数，例如：
    文章阅读量、点赞数：INCR post:123:views
    全局唯一ID：INCR global:id

  • 限速（Rate Limiting）：通过INCR和EXPIRE实现访问频率限制，例如限制用户每分钟最多访问 10 次：

127.0.0.1:6379> INCRBY user:123:access:20230611:14 1  # 记录当前分钟的访问次数
(integer) 1
127.0.0.1:6379> EXPIRE user:123:access:20230611:14 60  # 设置过期时间60秒
(integer) 1
127.0.0.1:6379> GET user:123:access:20230611:14
"10"  # 当次数超过10时，拒绝访问

3. 消息队列（轻量级）

  • 基于 List 的队列：使用LPUSH和RPOP实现先进先出（FIFO）队列：
    生产者：LPUSH queue:task "job1"
    消费者：RPOP queue:task
  • 阻塞队列：使用BRPOP实现阻塞式读取，无数据时消费者阻塞等待：
127.0.0.1:6379> BRPOP queue:task 0  # 0表示无限等待
1) "queue:task"
2) "job1"

4. 分布式锁

  • 实现方式：利用 Redis 的SETNX和EXPIRE命令实现。
127.0.0.1:6379> SET lock:resource 123456 NX PX 30000  # NX表示仅当锁不存在时获取，PX 30000设置过期时间30秒
OK  # 获得锁，值为随机数（用于释放锁时验证）
 处理业务逻辑...
127.0.0.1:6379> IF GET lock:resource == 123456 THEN DEL lock:resource  # 释放锁时先验证

Redlock 算法：在分布式环境下通过多个 Redis 实例实现更可靠的分布式锁，避免单点故障。

5. 社交关系与排行榜

  • 社交关系：
    • 粉丝列表：使用 Set 存储用户的粉丝（SADD user:123:followers 456）
    • 共同好友：使用SINTER计算两个用户的共同粉丝
  • 排行榜：利用 Sorted Set 按分数排序，例如游戏得分排行榜。
127.0.0.1:6379> ZADD leaderboard 95 "user1" 88 "user2" 92 "user3"
(integer) 3
127.0.0.1:6379> ZREVRANGE leaderboard 0 2 WITHSCORES  # 按分数
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