Redis不只是缓存:5个让你拍案叫绝的骚操作
mhr18 2025-08-01 18:43 4 浏览 0 评论
一、分布式锁:一种高效的同步机制
当30个微服务实例同时尝试修改用户余额时,Redis分布式锁可以作为一个可靠的协调机制。通过SET lock_key unique_value NX EX 30命令,只有第一个请求能获得锁(返回OK),其他请求则需要等待。使用Lua脚本释放锁能确保操作的原子性:
Generated lua
if redis.call("get", KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del", KEYS[1])
end
Use code with caution.Lua
这种“加锁-解锁”的校验机制,可以有效避免因程序异常导致的死锁问题。阿里、京东的秒杀系统都采用这种技术来应对每秒10万级别的高并发请求,相比ZooKeeper锁,其性能和资源利用率更高。
二、消息队列:一种轻量级的消息处理方案
Redis的Stream结构很适合用作轻量级消息队列。生产者用XADD order_stream * user_id 100 goods phone发送消息,消费者组通过XREADGROUP来消费任务,还支持XACK确认机制——这确保了消息被成功处理,避免了丢失。比起List(消息消费后即删除)和Pub/Sub(消息不持久化),Stream支持消息持久化、重复消费和历史回溯。小红书用它处理亿级点赞通知,其延迟相比RabbitMQ低40%。
三、地理位置服务:实现“附近的人”功能
在一些打车APP中,Redis的GEO功能在背后计算着附近司机的位置。通过GEOADD drivers 116.40 39.90 driver_1将经纬度存入Sorted Set,再用GEOSEARCH drivers FROMMEMBER user 5 km来查询指定范围内的目标,即可快速排序出附近司机。其底层是GeoHash技术:它将地理位置编码成字符串,通过前缀匹配来快速筛选邻近区域,高效实现“附近的人”功能。美团外卖用它将骑手定位精度控制在50米内。
四、限流工具:实现高并发下的服务稳定
GitHub的API接口使用Redis实现限流,例如限制“每小时最多访问1000次”。滑动窗口算法通过ZSet记录请求时间戳:
Generated code
# 添加请求时间戳
ZADD limit:api 1622568620 1622568620
# 清理1小时前的记录
ZREMRANGEBYSCORE limit:api 0 1622565020
# 检查是否超限
ZCARD limit:api <= 1000
Use code with caution.
这种方法比令牌桶算法节省约60%的内存,豆瓣用它来应对爬虫,每天拦截300万次恶意请求。限流的目的不是拒绝用户,而是保障服务的稳定性。
五、时间序列数据库:高效存储IoT数据
RedisTimeSeries模块让Redis可以作为时序数据存储工具。TS.ADD sensor:temp 1622568620 26插入温度数据,TS.RANGE sensor:temp - + AGGREGATION avg 3600按小时求平均值,其自带的压缩算法能将1亿条数据压缩到1.5MB。特斯拉用它存储汽车传感器数据,每秒写入50万条记录依然流畅。相比InfluxDB,其部署成本降低80%,查询速度快3倍。
Redis就像一个多功能工具箱,缓存只是它最基础的功能之一。这些高级应用,都源于对数据结构的灵活运用。
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