分布式系统的那些 Redis 应用场景，看看你知道哪些

Redis 以高性能、灵活数据结构、原子操作、复制和高可用、分区与水平扩展等优势，成为解决分布式系统中复杂业务问题的核心解决方案，适用于各种需要快速、可扩展和高性能的业务场景。

首先，什么是 Redis，为什么我们使用它？

Redis 是一个内存数据结构存储。它最常用作缓存。它支持许多数据结构，如字符串，哈希，列表，集合和有序集合。Redis 以出色的高性能读写能力而闻名。

1、对象缓存 - Caching Objects

Redis 最经典的是用场景，是业务对象缓存来加速Web应用程序。

在这个场景中，Redis 将用户经常请求的业务数据存储在内存中。它使得Web服务器能够快速返回经常访问的业务数据，从而减轻数据库负载并提高应用程序的响应时间。

在业务量达到一定规模时，缓存分布在一组 Redis 服务器之间。数据分片是一种常见的技术，能够在整个集群中均匀分配缓存负载。

2、会话存储 - Session Store

无状态对于实现分布式系统的可伸缩至关重要，无状态的节点更容易水平扩展，因为每个节点都可以独立地处理请求，而无需与其他节点共享状态信息。这使得系统能够通过添加更多的节点来应对不断增长的负载。无状态节点可以更容易地实现负载均衡。负载均衡器可以简单地将请求分发到任何可用的节点，而无需关心请求的上下文信息或状态。

Redis 可以帮助我们在无状态的服务器之间共享会话数据。当用户登录到Web应用程序时，会话数据与唯一的会话ID一起存储在 Redis 中，并作为cookie返回给客户端。

当用户发出对应用程序的请求时，会话ID包含在请求中，无状态Web服务器使用该ID从 Redis 检索会话数据。

如果 Redis 服务器重新启动，存储在 Redis 中的会话数据将丢失。

尽管 Redis 提供了通过快照 和 AOF 追加文件实现数据持久化的方案，允许将会话数据保存到磁盘并在重新启动时重新加载到内存中。但是，这些选项通常需要花费太长时间来加载，不适用于生产环境。在这种情况下，通常使用Redis复制方案替代。主实例数据被复制到备用实例。在主实例宕机的情况下，备用实例将被快速启用来承接流量。

Redis复制是一种通过在多个 Redis 实例之间复制数据来提供高可用性和容错性的机制。复制过程涉及主从架构，其中一个 Redis 服务器（主服务器）将其数据复制到一个或多个 Redis 服务器（从服务器）。下面是Redis 主从复制的过程：

主服务器：主 Redis 服务器是持有原始数据集的主服务器。它接受来自客户端的写操作，并将数据的副本发送到连接的从服务器。

从服务器：从服务器复制主服务器的数据。它们充当主数据集的只读副本，可以处理客户端的读查询。可以连接多个从服务器到单个主服务器。

复制过程：复制过程始于主服务器向从服务器发送数据集的完整快照，当从服务器初始连接或需要重新同步时。在初始同步之后，主服务器继续向从服务器发送增量更新（复制日志）。

副本晋升：如果主服务器下线或无法访问，从服务器可以被晋升为新的主服务器。这确保即使主服务器发生故障，服务仍能继续。客户端可以将其写操作重定向到新的主服务器。

同步延迟：由于复制是异步的，主服务器和从服务器之间可能存在轻微的延迟。这种延迟被称为“同步延迟”，在设计高可用性方案时需要考虑。

自动重新连接：Redis 具有处理主从断开连接和自动重新连接的机制。如果从服务器断开连接，它可以重新连接并追赶主服务器的状态。

处理部分重新同步：如果从服务器明显滞后或断开连接时间较长，它可以执行部分重新同步，只请求其错过的数据部分，减少传输的数据量。

Redis 复制提供了容错性、负载均衡和改进的读可扩展性。它是确保分布式 Redis 部署中数据可用性和连续性的重要特性。

3、分布式锁 - Distributed Locks

当应用程序中的多个节点需要协调对某个共享资源的访问时，使用分布式锁。Redis 作为分布式锁时，使用原子命令如 SETNX 或 SET（如果不存在）。

它允许调用者仅在键尚不存在时设置键。

以下是它底层工作原理。客户端一尝试通过使用SETNX命令设置具有唯一值和超时的键来获取锁定。如果键尚未设置，SETNX命令将返回1，表示日志已由客户端一获取。客户端一完成其工作。

通过删除键释放日志。现在，如果键已存在，则 SETNX 命令返回 0，表示该日志已被另一个客户端持有。在这种情况下，客户端一将等待并重试 SETNX 操作，直到其他客户端释放该日志。

下面是示例代码：

值得注意的是，这种简单的实现对于许多场景使用来说可能已经足够完美了，但对于生产用途来说并不完全容错。

1、这个法在等待和重试期间存在竞态条件，可能导致一些客户端一直无法获取资源，或者导致等待时间较长。

2、没有处理死锁或异常情况的机制，可能导致资源的不正确释放或永久性占用。

但是有许多 Redis 客户端库提供了集成的高质量分布式锁实现。

4、限流 - Rate Limiter

限流是一种用于控制访问速率的重要机制，可以确保系统不受到突发大量请求的影响，从而提高系统的稳定性和可靠性。Redis 可以通过其增量命令和过期时间设置，实现简单而有效的访问限流。

一个非常基本的速率限制算法是这样工作的。对于每个传入请求，请求的 IP 或用户 ID 作为一个键。

通过 Redis 中的递增命令来增加对该键的请求次数。当前计数与允许的速率限制进行比较。如果计数在速率限制范围内，请求将被处理。如果计数超过限制，请求将被拒绝。这些键在特定的时间窗口后过期，例如一分钟，以便为下一个时间窗口重置计数。

在这个例子中，RateLimiter 类包含了一个简单的 allowRequest 方法，该方法用于判断当前是否允许处理请求。计数器的键由键前缀和标识符（IP 或用户 ID）构成，计数器的值通过递增操作实现。该示例设置了一个固定的请求配额限制（limit）和一个固定的窗口大小（windowSize），并通过 Jedis 客户端连接到本地的 Redis 服务器。请注意，实际生产环境中可能需要更复杂的处理和调优。

以上属于固定窗口计数的限流策略，当然更复杂的速率限制器，例如滑动窗口限流、令牌桶算法以及漏桶算法，也都可以使用Redis进行实现。

5、排行榜 - Leaderboard

Redis 是实现各种类型的排行榜的一种最简单高效的方式。Sorted Sets（有序集合）是支持这一功能的基本数据结构。

Sorted Set 类似于 Redis 中的 Set 数据结构。成员可以是一个非重复的字符串列表。唯一的区别在于，每个成员都与一个分数相关联，这是一个浮点数，为 Sorted Set 提供了排序顺序。成员始终按照分数从最小到最大的顺序排序。

元素按分数排序。这使得可以通过分数在对数时间内快速检索元素。下面是用 Java 演示，如何使用 Redis Sorted Set 实现简单的游戏排行榜系统。

在这个例子中，通过 addScore 方法，可以向游戏排行榜中添加玩家及其相应的分数。getLeaderboard 方法，可以获取完整的游戏排行榜，按照分数从高到低排序。通过 getLeaderboardByScoreRange 方法，可以根据指定的分数范围获取排行榜。 在 main 函数中，演示了如何创建游戏排行榜实例、添加分数、以及通过不同的方法获取排行榜数据，并打印输出。

此示例正是使用了 Redis 的有序集合（Sorted Set）来存储玩家及其分数，利用有序集合的特性可以按照分数排序，从而实现了简单的排行榜功能。

结语：

这篇文章本意让我们了解，Redis在分布式系统里面主流的使用场景，具体技术实现细节以及更深层次的思考，大家可以根据自己业务场景再去查阅相关资料。毕竟我们既要能抬头看天，也要能下地干活！

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