Redis 合适的应用场景

翻译过来就是redis 的各种数据结构的特性以及应用场景。

缓存系统

Redis 作为内存数据库，读写速度极快，适合作为缓存层减轻后端数据库压力。常见场景包括会话缓存、页面缓存、高频查询结果缓存。通过设置过期时间，可自动淘汰陈旧数据，保持缓存新鲜度。

实时排行榜（Sorted set）

Redis 的有序集合（Sorted Set）能高效处理排行榜需求。例如游戏积分榜、热搜榜单、销售排名等场景。利用 ZADD 和 ZRANGE 命令可实现实时更新和快速查询，时间复杂度为 O(log N)。 

Sorted Set（有序集合）是一种结合了 Set 和 Hash 特性的数据结构，每个成员（member）关联一个分数（score），通过分数实现自动排序。成员唯一，但分数可重复。成员按分数从小到大排序（默认），分数相同时，按字典序排序。

常用命令示例

ZADD leaderboard 100 "Alice" 200 "Bob"  # 添加成员及分数
ZRANGE leaderboard 0 -1 WITHSCORES      # 查询所有成员（带分数）
ZRANGEBYSCORE leaderboard 150 300       # 查询分数在150~300的成员
ZREVRANK leaderboard "Alice"            # 获取成员的逆序排名
ZUNIONSTORE result 2 set1 set2 WEIGHTS 1 2  # 合并两个有序集合（set2分数×2）

 

消息队列 （List ，Stream）

Redis 的 List 和 Stream 数据结构支持发布/订阅模式，适用于轻量级消息队列。例如任务队列、日志处理、事件通知等场景。LPUSH（头部增加）/RPOP（尾部删除） 组合可实现 FIFO 队列，而 Stream 支持多消费者组和消息持久化。

List 是基于双向链表实现的线性的数据结构，支持从列表头部（LPUSH/LPOP）或尾部（RPUSH/RPOP）添加/移除元素，时间复杂度为 O(1)。

Stream 提供复杂的日志式存储和消费能力：

• 消息持久化：每条消息包含唯一 ID（时间戳-序列号），支持持久化存储。
• 消费者组：允许多个消费者组独立消费同一流，组内消费者通过 XREADGROUP 竞争消息。
• 阻塞监听：支持 XREAD 阻塞等待新消息，适合实时订阅场景。
• 回溯消费：可通过消息 ID 重新消费历史数据，支持 XRANGE 按范围查询。

计数器与限流

Redis 的原子操作（如 INCR）适合实现计数器功能，例如用户点赞数、页面访问量统计。结合 EXPIRE 命令可实现限流，如 API 调用频率控制、防刷机制等。

相关命令

• INCRBY key increment：按指定步长递增
• INCRBYFLOAT key increment：支持浮点数递增
• DECR key：原子性递减
• DECRBY key decrement：按指定步长递减

分布式锁

通过 SETNX（或 RedLock 算法）可实现分布式锁，解决多进程/多服务的资源竞争问题。例如秒杀系统中的库存扣减、定时任务调度等场景。需注意锁的超时和续期问题以避免死锁。

地理位置服务

Redis 的 GEO 模块支持地理位置存储和查询，适用于附近的人、门店搜索、路径规划等场景。命令如 GEOADD 和 GEORADIUS 可快速计算经纬度范围内的目标。

GEO 存储经纬度，支持距离计算、范围查询。

会话存储

分布式系统中，Redis 可集中管理用户会话（Session）。相比传统 Cookie 或本地存储，Redis 会话支持跨服务器共享，且能灵活控制过期时间，适合微服务架构。

实时数据处理

Redis 的高吞吐特性适合实时分析场景，例如监控数据统计、实时日志分析。通过结合 Lua 脚本，可在服务端执行复杂计算，减少网络开销。

注意事项

• 数据持久性：Redis 默认异步持久化（RDB/AOF），若需强一致性需配置 appendfsync always，但会牺牲性能。
• 内存限制：数据量超出内存容量时需配合淘汰策略（如 allkeys-lru），或考虑分片集群。
• 复杂查询：Redis 缺乏 SQL 数据库的复杂查询能力，需提前设计键值结构或配合其他数据库使用。