式解析Redis设计模式，教你打造潮流功能和实用技巧

Redis这个东西，说白了就是一个速度超快的“大字典”，你往里存东西和取东西都快得飞起，但光知道快还不够，你得会用，用对了才能解决实际问题，下面就直接说几种常见的用法和技巧,不绕弯子。

最常见的“万金油”模式：缓存（Cache）

这是Redis最基本也是最核心的用途，几乎所有人一开始都是用这个，它的思想很简单：你的网站或者应用，有些数据是从数据库（比如MySQL）里查的，但数据库读写磁盘，速度有瓶颈，如果每次请求都去查数据库，数据库压力大,用户等得也久。

怎么做？ 来了一个请求，比如要查用户信息，先别急着去数据库，先去Redis里看看，有没有以user:123（假设用户ID是123）为键存的数据，如果有，直接从Redis里拿，飞快返回，如果没有，再去数据库查，查完之后，不光返回给用户，还在Redis里也存一份，并设置一个过期时间（比如30分钟），下次再有人查这个用户,命中的就是Redis缓存了。

关键技巧：

1. 一定要设过期时间（TTL）：这是为了防止数据在Redis里“躺”太久，和数据库的真实数据不一致，这叫“时效性”。
2. 考虑缓存穿透：如果有人恶意请求一个根本不存在的数据（比如用户ID是-1），这个数据在缓存和数据库里都没有，每次请求都会打到数据库上，可能把数据库打垮，解决办法是，即使从数据库没查到，也在Redis里存一个空值（比如user:-1: ""），并设置一个很短的过期时间（比如1分钟）,这样短时间内同样的恶意请求就会命中这个空缓存。
3. 考虑缓存雪崩：如果大量缓存数据在同一时间点过期，那么所有请求都会同时涌向数据库，同样可能导致数据库崩溃，解决办法是给缓存过期时间加一个随机值，比如基础30分钟，再随机加上0-5分钟,让过期时间分散开。

用来“计数”和“限流”的模式

Redis的单线程特性和原子操作（一个操作一步完成，不会被打断）非常适合做计数。

• 计数：比如文章阅读量、视频播放数，每次有人阅读，就用INCR命令对键article:456:views进行加1操作，这个操作是原子的，所以不会出现两个人同时加1，结果只加了1个的并发问题,速度也比频繁更新数据库快得多。
• 限流：这是现在很潮流的用法，特别是防止API被刷，比如限制一个IP地址一分钟内只能请求60次。
  • 怎么做？ 用键rate_limit:192.168.1.1（IP地址作为键的一部分）来计数，每次请求来了，先INCR这个键。
  • 如果是第一次请求（计数结果为1）,同时设置这个键的过期时间为60秒。
  • 如果计数结果超过了60,就直接拒绝请求。
  • 等60秒后，这个键自动过期，计数从头开始，这叫“滑动窗口限流”的简单实现。

实现“排行榜”和“热门列表”

社交软件、游戏里随处可见排行榜，用Redis的有序集合（Sorted Set） 实现起来非常方便。

• 核心思想：有序集合里每个成员（比如用户ID）都有一个分数（比如用户的积分）,Redis会自动根据分数排序。
• 怎么做？ 用户得了分，就用ZADD leaderboard 1000 user123命令更新分数，要取前十名，直接用ZREVRANGE leaderboard 0 9 WITHSCORES命令（按分数从高到低取），所有排序操作都是Redis在内存里完成，性能极高,即使数据量很大也很快。
• 潮流技巧：不仅可以做总榜，还可以做日榜、周榜，方法是给键名加上时间后缀，比如leaderboard:20240521是日榜，leaderboard:202420（第20周）是周榜，定时任务在每天或每周结束时,计算新的排行榜。

用来“去重”的模式：布隆过滤器（Bloom Filter）

这是一个稍微高级但非常实用的技巧，用来解决前面提到的“缓存穿透”问题的大规模版本，比如新闻推荐系统，要判断某条新闻是否已经推荐给过用户，避免重复推荐，如果用户量巨大，新闻量也巨大,把所有关系都存下来不现实。

• 布隆过滤器是什么？ 它是一个概率型数据结构，特点是：如果它说某个元素不存在，那肯定不存在；如果它说存在，那有可能存在（有极小的误判率）。
• 怎么用Redis实现？ Redis有布隆过滤器的模块（需要单独安装），在用户看新闻时，先将新闻ID添加到用户的布隆过滤器中，下次推荐时，先用布隆过滤器检查候选新闻，如果过滤器说“没看过”，那这条新闻就一定没看过，可以安全推荐；如果过滤器说“可能看过”，你可以选择跳过，或者再去数据库做一次精确查询（因为这种情况是少数）。
• 好处：用极小的空间存储了海量的“是否存在”的信息,极大地减少了不必要的数据库查询。

用作“消息队列”

虽然Redis不是专业的消息队列（如Kafka、RabbitMQ），但在一些要求不高、数据量不大的场景下,可以简单顶替。

• 简单实现：使用LPUSH命令向一个列表（List）的左边插入消息，另一个服务用BRPOP命令从列表右边阻塞地取出消息进行处理，这就实现了一个简单的先进先出（FIFO）队列。
• 潮流功能：Stream（流）：Redis 5.0版本引入了更强大的Stream数据类型，它才是Redis官方推荐的用于消息队列的方案，它支持：
  • 消息持久化：消息不会因为被读取而消失。
  • 消费者组（Consumer Group）：可以让多个消费者共同消费一个流，消息能分摊到组内不同的消费者处理，提高了处理能力,这比简单的List模式要强大和可靠得多。

最后提醒几个实用技巧：

• 键名设计：用冒号分隔，形成一种层次结构，比如user:123:profile，order:456:items，这样清晰易懂，也方便用keys或scan命令模式查找。
• 别用KEYS命令：在生产环境，数据量大的时候，KEYS *这个命令会阻塞Redis其他操作，非常危险，应该使用SCAN命令来渐进式地遍历键,不会阻塞服务。
• 持久化：Redis数据在内存里，重启会丢，所以要根据业务重要性配置持久化方案（RDB快照或AOF日志）,做好数据备份。

Redis的玩法很多，核心是理解它丰富的数据结构和原子操作，然后结合你自己的业务场景，灵活组合这些模式,就能打造出既高效又潮流的功能。