Redis常见的应用场景解析

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Redis 是一个 key-value 存储系统，现在在各种系统中的使用越来越多，大部分情况下是因为其高性能的特性，被当做缓存使用，这里介绍下 Redis 经常遇到的使用场景。

Redis 特性

一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性，先列举一下 Redis 的特点：

读写性能优异
持久化
数据类型丰富
单线程
数据自动过期
发布订阅
分布式

这里我们通过几个场景，不同维度说下 Redis 的应用。

高性能适合当做缓存

缓存是 Redis 最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为 Redis 读写性能优异。而且逐渐有取代 memcached，成为首选服务端缓存的组件。而且，Redis 内部是支持事务的，在使用时候能有效保证数据的一致性。
作为缓存使用时，一般有两种方式保存数据：

1、读取前，先去读 Redis，如果没有数据，读取数据库，将数据拉入 Redis。
2、插入数据时，同时写入 Redis。

方案一：实施起来简单，但是有两个需要注意的地方：
1、避免缓存击穿。（数据库没有就需要命中的数据，导致 Redis 一直没有数据，而一直命中数据库。）
2、数据的实时性相对会差一点。

方案二：数据实时性强，但是开发时不便于统一处理。

当然，两种方式根据实际情况来适用。如：方案一适用于对于数据实时性要求不是特别高的场景。方案二适用于字典表、数据量不大的数据存储。

丰富的数据格式性能更高，应用场景丰富

Redis 相比其他缓存，有一个非常大的优势，就是支持多种数据类型。

数据类型	说明
string	字符串，最简单的 k - v 存储
hash	hash 格式，value 为 field 和 value，适合 ID-Detail 这样的场景。
list	简单的 list，顺序列表，支持首位或者末尾插入数据
set	无序 list，查找速度快，适合交集、并集、差集处理
sorted set	有序的 set

其实，通过上面的数据类型的特性，基本就能想到合适的应用场景了。

string——适合最简单的 k - v 存储，类似于 memcached 的存储结构，短信验证码，配置信息等，就用这种类型来存储。
hash——一般 key 为 ID 或者唯一标示，value 对应的就是详情了。如商品详情，个人信息详情，新闻详情等。
list——因为 list 是有序的，比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表等。因为 list 是有序的，适合根据写入的时间来排序，如：最新的 ***，消息队列等。
set——可以简单的理解为 ID-List 的模式，如微博中一个人有哪些好友，set 最牛的地方在于，可以对两个 set 提供交集、并集、差集操作。例如：查找两个人共同的好友等。
Sorted Set——是 set 的增强版本，增加了一个 score 参数，自动会根据 score 的值进行排序。比较适合类似于 top 10 等不根据插入的时间来排序的数据。

如上所述，虽然 Redis 不像关系数据库那么复杂的数据结构，但是，也能适合很多场景，比一般的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景，不仅有利于提升开发效率，也能有效利用 Redis 的性能。

单线程可以作为分布式锁

谈到 Redis 和 Memcached 的区别，大家更多的是谈到数据结构和持久化这两个特性，其实还有一个比较大的区别就是：

Redis 是单线程，多路复用方式提高处理效率。
Memcached 是多线程的，通过 CPU 线程切换来提高处理效率。

所以 Redis 单线程的这个特性，其实也是很重要的应用场景，最常用的就是分布式锁。
应对高并发的系统，都是用多服务器部署，每个技术框架针对数据锁都有很好的处理方式，如 .net 的 lock,Java 的 synchronized, 都能通过锁住某个对象来应对线程导致的数据污染问题。但是毕竟，只能控制本服务器的线程，分布式部署以后数据污染问题，就比较难处理了。Redis 的单线程这个特性，就非常符合这个需求，伪代码如下：

// 产生锁
while lock!=1
    // 过期时间是为了避免死锁
    now = int(time.time())
    lock_timeout = now + LOCK_TIMEOUT + 1
    lock = redis_client.setnx(lock_key, lock_timeout)

// 真正要处理的业务
doing() 

// 释放锁
now = int(time.time())
if now < lock_timeout:
    redis_client.delete(lock_key)