一、前言

在大多数传统的web系统中，使用Redis一般都是作为缓存使用，在大数据查询时作为缓解性能的一种解决方案。博主的的系统中使用Redis也主要使用到缓存的作用，还有做了注册中心，分布式事务。其他的强大的功能，没有运用上。下面看一张图，看看Redis高阶还能用到哪些常见的场景。

二、Redis高阶用法

1.消息队列：Redis的列表数据结构非常适合作为简单的消息队列。消息发布者可以使用LPUSH命令向队列中添加消息，而多个消息订阅者则可以通过阻塞线程使用BRPOP命令从队列中取出消息。需要注意的是，Redis官方并不提供可靠消费/发布的机制，因此需要自行实现故障转移、队列持久化、队列监控和流量控制等功能。
2.Lua脚本：Redis支持使用Lua脚本在服务器端执行一系列命令。这有助于减少客户端与服务器之间的网络开销，并且可以实现复杂的原子操作。
3.事务：Redis支持事务，可以将一系列命令作为一个原子操作来执行。这通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH等命令来实现，确保在事务执行期间，中间步骤不会被其他客户端打断。
4.分布式锁：Redis可以利用SET命令的NX（不覆盖）参数来实现分布式锁。获取锁的客户端可以执行临界区的代码，而其他客户端则需要等待锁的释放。

public String lock(String key, int timeOutSecond) {
    for (; ; ) {
        String stamp = String.valueOf(System.nanoTime());
        boolean exist = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, stamp, timeOutSecond, TimeUnit.SECONDS);
        if (exist) {
            return stamp;
        }
    }
}
public void unlock(String key, String stamp) {
    redisTemplate.execute(script, Arrays.asList(key), stamp);
}

• 排行榜：Redis的有序集合数据结构（zset）非常适合用来实现排行榜功能。例如，可以通过zadd命令添加分数和成员，然后使用zrevrange命令获取排名最高的成员。
• HyperLogLog：这是Redis用于基数统计的算法。当输入元素的数量或体积非常大时，HyperLogLog所需的计算空间总是固定的且很小。通过pfadd命令添加元素，然后使用pfcount命令获取基数统计结果。
• 过期键管理：Redis可以为键设置过期时间，过期后键会自动被删除。这对于缓存系统特别有用，可以避免长时间占用内存。

redis的数据结构丰富，一般不会在功能性上造成困扰。但随着请求量的增加，SLA要求的提高，我们势必会对Redis进行一些改造和定制性开发。

 高可用挑战

redis提供了主从、哨兵、cluster等三种集群模式，其中cluster模式为目前大多数公司所采用的方式。

但是，redis的cluster模式，有不少的硬伤。redis cluster采用虚拟槽的概念，把所有的key映射到 0～16383个整数槽内，属于无中心化的架构。但它的维护成本较高，slave也不能够参与读取操作。

它的主要问题，在于一些批量操作的限制。由于key被hash到多台机器上，所以mget、hmset、sunion等操作就非常的不友好，经常发生性能问题。

redis的主从模式是最简单的模式，但无法做到自动failover，通常在主从切换后，还需要修改业务代码，这是不能忍受的。即使加上haproxy这样的负载均衡组件，复杂性也是非常高的。

哨兵模式在主从数量比较多的时候，能够显著的体现它的价值。一个哨兵集群，能够监控成百上千个集群，但是哨兵集群本身的维护是比较困难的。幸运的是，redis的文本协议非常简单，在netty中，甚至直接提供了redis的codec。自研一套哨兵系统，加强它的功能，是可行的。

冷热数据分离

redis的特点是，不管什么数据，都一股脑地搞到内存里做计算，这对于有时间序列概念，有冷热数据之分的业务，造成了非常大的成本考验。为什么大多数开发者喜欢把数据存放在MySQL中，而不是Redis中？除了事务性要求以外，很大原因是历史数据的问题。

通常，这种冷热数据的切换，是由中间件完成的。我们上面也谈到了，Redis是一个文本协议，非常简单。做一个中间件，或者做一个协议兼容的Redis模拟存储，是比较容易的。

比如我们Redis中，只保留最近一年的活跃用户。一个好几年不活跃的用户，突然间访问了系统，这时候我们获取数据的时候，就需要中间件进行转换，从容量更大，速度更慢的存储中查找。

这个时候，Redis的作用，更像是一个热库，更像是一个传统cache层做的事情，发生在业务已经上规模的时候。但是注意，直到此时，我们的业务层代码，一直都是操作的redis的api。它们使用这众多的函数指令，并不关心数据到底是真正存储在redis中，还是在ssdb中。

 功能性需求

redis还能玩很多花样。举个例子，全文搜索。很多人都会首选es，但redis生态就提供了一个模块：RediSearch，可以做查询，可以做filter。

但我们通常还会有更多的需求，比如统计类、搜索类、运营效果分析等。这类需求与大数据相关，即使是传统的DB也不能胜任。这时候，我们当然要把redis中的数据，导入到其他平台进行计算啦。

如果你选择的是redis数据库，那么dba打交道的，就是rdb，而不是binlog。有很多的rdb解析工具(比如redis-rdb-tools)，能够定期把rdb解析成记录，导入到hadoop等其他平台。

此时，rdb成为所有团队的中枢，成为基本的数据交换格式。导入到其他db后的业务，该怎么玩怎么玩，完全不会因为业务系统选用了redis就无法运转。

到此这篇关于Redis高阶使用消息队列分布式锁排行榜等的文章就介绍到这了,更多相关Redis消息队列内容请搜索IT俱乐部以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持IT俱乐部！