Redis 只会用缓存？16种妙用让同事直呼牛X

最新推荐文章于 2025-12-14 12:59:35 发布
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分类专栏： 架构师 文章标签： 缓存 redis 数据库
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Redis 不只是作为缓存工具，还可以用于数据共享分布式、实现分布式锁、生成全局ID、作为计数器、限流工具、位统计、构建购物车、用户消息时间线、消息队列、抽奖系统、点赞签到打卡管理、商品标签和筛选、用户关注和推荐模型以及创建排行榜等。
  • 1、缓存
  • 2、数据共享分布式
  • 3、分布式锁
  • 4、全局ID
  • 5、计数器
  • 6、限流
  • 7、位统计
  • 8、购物车
  • 9、用户消息时间线timeline
  • 10、消息队列
  • 11、抽奖
  • 12、点赞、签到、打卡
  • 13、商品标签
  • 14、商品筛选
  • 15、用户关注、推荐模型
  • 16、排行榜

图片图片

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<
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08-26 643
员工问“2024年设备维护计划”，系统同时检索英文手册和中文报告，找到答案：“每季度维护一次（《Maintenance Plan 2024》第10页，中文翻译）。：某金融公司员工用中文问“loan policy”，系统从英文PDF提取答案，翻译后用中文输出：“贷款政策要求年收入证明（《Loan Policy 2024》第5页）”，语气自然，员工好评率提升15%。某能源公司有5万份PDF，涵盖项目报告、设备手册和政策文件，员工每天提1000+个问题，比如“风电设备维护周期”“2024年环保政策”。
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Redis 只会用缓存？16 种妙用让同事直呼牛 X
民工哥的博客
04-08 95
点击关注公众号，Java干货及时送达????1、缓存2、数据共享分布式3、分布式锁4、全局ID5、计数器6、限流7、位统计8、购物车9、用户消息时间线timeline10、消息队列11、抽奖12、点赞、签到、打卡13、商品标签14、商品筛选15、用户关注、推荐模型16、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...
Redis 只会用缓存？20种妙用让同事直呼牛X
hyzsuccess的博客
12-05 449
20种 Redis 的妙用场景，每个方案都用一个实际的业务需求并结合数据结构的API来讲解，希望大家能够理解其底层的实现方式，学会举一反三，并运用到项目的方方面面
Redis 只会用缓存？20种妙用让同事直呼牛X（荣耀典藏版）
人生若只初相见@的博客
08-10 4万+
下面整理了20种 Redis 的妙用场景，每个方案都用一个实际的业务需求并结合数据结构的API来讲解，希望大家能够理解其底层的实现方式，学会举一反三，结尾还有彩蛋哦！！
收藏这几个开源管理系统做项目，领导看了直呼牛X！
BOOM0BOOM的博客
02-21 4701
基于 Spring+SpringMVC+Mybatis 分布式敏捷开发系统架构，提供整套公共微服务服务模块：集中权限管理（单点登录）、内容管理、支付中心、用户管理（支持第三方登录）、微信平台、存储系统、配置中心、日志分析、任务和通知等，支持服务治理、监控和追踪，努力为中小型企业打造全方位 J2EE 企业级开发解决方案。集成EF Core、多租户、缓存、数据校验、鉴权、事件总线、动态 API、通讯、远程请求、任务调度、gRPC 等众多黑科技。代码简洁、易扩展，让开发更简单、更通用、更流行！
ThinkPHP/tp5.1前后端分离时验证码使用redis缓存
qq_42044716的博客
05-04 1254
最近在用tp5.1+vue-template-admin做一个后台管理系统，发现tp框架中的captcha是基于session的，在前后端分离时，验证处理无法随心所欲，所以就想着对原来的captcha进行二次开发，用redis来存储验证码信息，废话不多说，直接上代码。
Redis基础与进阶
qq_31667253的博客
05-15 108
Redis 只会用缓存？16种妙用让同事直呼牛X（转载：如有侵权，联系删除）
元搜索库终极对决：4get、SearXNG、DDGS…谁才是全网隐私之王？
全世界的博客
07-22 1320
修改secret_key：随机 32 位字符串0.0.0.0（如需局域网访问）重启生效docker-compose restart通用搜索垂直搜索匿名引擎在my_custom:q={query}"重启 DDGS，新引擎立即生效，无需 PR、无需重启服务。SearXNG插件系统：搜索结果二次处理、主题皮肤、统计面板应有尽有。自定义引擎：YAML 里加 5 行配置即可接入小众学术库。DDGS想怎么玩就怎么玩。支持自定义 fetcher，把老板的内部搜索引擎偷偷塞进去也没人管。4get。
Stable Diffusion 3.5-FP8支持多语言提示输入吗？包括中文
weixin_34471637的博客
12-07 242
Stable Diffusion 3.5-FP8通过引入T5文本编码器和SentencePiece分词机制，原生支持中文等多语言提示输入，无需翻译即可准确生成对应图像。结合FP8量化技术，显著降低显存占用并提升推理速度，实现在消费级GPU上高效运行，为多语言AI创作提供强大支持。
基于Java的演唱会票务系统设计与实现（含完整源码）
weixin_42610010的博客
12-01 668
代码写完不等于能上线。我们必须层层验证。这套基于Java EE的传统架构，历经六个月开发，支撑了三场大型演唱会售票，峰值QPS达1200，平均响应<180ms，90天无重大事故，证明了其在中小规模场景下的强大生命力。但技术永不停歇，未来我们可以：功能技术方向缓存加速Redis + Lettuce，热点数据毫秒响应异步削峰RabbitMQ/Kafka，订单消息化处理分布式追踪SkyWalking，全链路监控容器化。
实体抽取与槽位填充实战：DeepSeek在客服工单系统中的6大深度应用场景
于是我们不禁要问：如何让机器听懂人类说话时的潜台词？又该如何将这些碎片化的表达转化为可执行的服务指令？ 答案，正在于以 **DeepSeek 为代表的现代大模型技术**。它不再只是个“会聊天的AI”，而
API网关层的权限拦截策略，构建统一安全防线的4层过滤体系
# API网关的四层安全过滤体系：从认证到脱敏的全链路防护 ...或者某个接口突然被爬虫打爆，服务器直接瘫痪？更离谱的是，客服人员居然能看到用户的完整身份证号？ 别笑，这些都不是段子。在真实的生产环境中，我见过...
用缓存功能解决.NET程序访问数据库的性能问题
赵庆明老师
12-11 354
摘要：针对.NET项目中数据库查询性能问题，本文提出多维度优化方案：1）使用SQL Server Profiler等工具分析慢查询；2）通过添加索引、优化SQL语句提升查询效率；3）引入缓存机制（Redis/MemoryCache）减轻数据库压力；4）采用异步操作提高并发能力。文中给出了C#实现示例，展示如何通过IMemoryCache实现带过期策略的数据缓存，有效提升系统响应速度。
小说小程序开发性能优化：章节预加载、缓存清理与大文件下载速度提升
wx_ywyy6798的博客
12-10 1056
小说小程序性能优化指南：提升用户留存率的三大关键策略。针对70%用户因加载卡顿流失的问题，本文提出：1）智能预加载章节内容，根据网络环境分级控制；2）建立自动+手动双层缓存清理机制，避免程序臃肿；3）采用分段下载和断点续传技术优化大文件传输。实践数据显示，优化后可使加载速度提升60%，用户留存率提高45%。通过平衡体验与效率，开发者能显著改善网文阅读流畅度。
多级缓存设计思路——本地 + 远程的一致性策略、失效风暴与旁路缓存的取舍
最新发布
刘珏的博客
12-14 885
多级缓存架构是现代高并发系统的必备组件，通过在性能、一致性、复杂度之间找到最佳平衡点，实现系统性能的最大化。本地缓存与分布式缓存的组合是这一架构的核心，而旁路缓存模式则是实现缓存更新的基础策略。成功的多级缓存设计需要深入理解业务特点和数据访问模式，针对性地制定缓存策略、一致性方案和失效防护机制。没有放之四海而皆准的最优解，只有最适合当前业务场景的技术取舍。📚 下篇预告​🔒 ​分布式锁本质​：互斥访问与资源协调的底层原理⏱️ ​锁过期与续约​：避免锁提前释放与死锁的精细控制♻️ ​幂等设计模式。
Redis 双写一致性：旁路缓存、延迟双删、读写锁、异步通知
qq_49232751的博客
12-09 937
本文探讨了数据库与缓存双写一致性问题及解决方案。首先解释了双写一致性的概念，即修改数据库时同步更新缓存。然后分析了两种更新顺序（先更新数据库或先更新缓存）都会导致数据不一致的问题，提出旁路缓存策略（Cache Aside），通过删除缓存而非更新缓存来解决。进一步讨论了先删缓存还是先更新数据库的问题，指出两种方式都存在脏读风险，建议采用延时双删策略。最后介绍了增强手段：读写锁（强一致但性能低）和异步通知（基于MQ或Canal实现最终一致性）。文章强调应根据业务场景选择合适方案，强一致性业务可用读写锁，允许延迟
缓存设计之探了又探
TT_4419的博客
12-10 956
一个靠缓存，一个靠调度与锁。所以架构路径完全不同。
Redis缓存只负责读？
01-21
### Redis 缓存工作机制 Redis 不仅用于读操作，还能够处理写操作。具体来说，在缓存系统中，Redis 可以通过不同的模式来支持只读缓存和读写缓存。 #### 1. 只读缓存 (Read-only Cache) 在这种情况下，Redis 主要用来加速数据的读取过程。当客户端发起查询请求时，如果所需的数据存在于 Redis 中，则直接从 Redis 获取并返回给客户端；若不存在于 Redis 中，则会去底层数据库查找并将结果存入 Redis 后再反馈给用户[^1]。 ```python def get_data_from_cache(key): data = redis.get(key) if not data: data = database.query(key) # 如果未命中则查询数据库 redis.set(key, data) # 并将新获取到的数据放入缓存 return data ``` #### 2. 读写缓存 (Read-write Cache 或 Write-through/Write-back Cache) 对于需要频繁更新的应用场景，除了上述提到的基础功能外，还可以配置 Redis 来执行写回(write-back)或直通(write-through)策略： - **Write-through**: 客户端向 Redis 发送写命令的同时也会被转发到底层存储引擎（如 MySQL），确保两者之间的一致性。 - **Write-behind / Lazy Loading**: 数据先保存至 Redis ，之后异步地刷新到持久化存储里。这种方式提高了性能但可能会造成短暂的时间窗口内不一致的情况发生。 ```python # 写穿模式下的插入函数示例 def insert_into_db_and_cache(key, value): success = db.insert(key, value) # 首先尝试插入数据库 if success: redis.set(key, value) # 插入成功后再设置进缓存 ``` 综上所述，虽然 Redis 常见用途之一是用来做高速度读取缓存，但它同样具备良好的写能力，并可通过合理的架构设计实现高效的读写混合负载管理[^4]。
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