redis 缓存什么数据（Redis只会用缓存20种妙用让同事直呼惊艳）

火客 2022-11-13 19:21:20 107

redis 缓存什么数据（Redis只会用缓存20种妙用让同事直呼惊艳）寄快递、网购的时候，查询物流信息，都会给我们展示xxx时候，快递到达什么地方了，这就是一个典型的时间线列表；# 购物车添加单个商品 127.0.0.1:6379> HSET sc:u1 c001 1 (integer) 1 # 购物车添加多个商品 127.0.0.1:6379> HMSET sc:u1 c002 1 coo3 2 OK # 添加商品购买数量 127.0.0.1:6379> HINCRBY sc:u1 c002 1 (integer) 2 # 减少商品的购买数量 127.0.0.1:6379> HINCRBY sc:u1 c003 -1 (integer) 1 # 获取单个的购买数量 127.0.0.1:6379> HGET sc:u1 c002 "2" # 获取购物车的商品数量 127.0.0.1:6379> HLEN s

假如现在iphone 100 、华为mate 5000 已发布，在各大商城上线；下面就通过 Redis 的 set 来实现上述的商品筛选功能；

功能所需命令

SADD key member [member …]：添加一个或多个元素
SINTER key [key …]：返回给定所有集合的交集

Redis-cli 客户端测试

# 将iphone100 添加到品牌为苹果的集合 127.0.0.1:6379> sadd brand:apple iphone100 (integer) 1 # 将meta5000 添加到品牌为苹果的集合 127.0.0.1:6379> sadd brand:huawei meta5000 (integer) 1 # 将 meta5000 iphone100 添加到支持5T内存的集合 127.0.0.1:6379> sadd ram:5t iphone100 meta5000 (integer) 2 # 将 meta5000 添加到支持10T内存的集合 127.0.0.1:6379> sadd ram:10t meta5000 (integer) 1 # 将 iphone100 添加到操作系统是iOS的集合 127.0.0.1:6379> sadd os:ios iphone100 (integer) 1 # 将 meta5000 添加到操作系统是Android的集合 127.0.0.1:6379> sadd os:android meta5000 (integer) 1 # 将 iphone100 meta5000 添加到屏幕为6.0-6.29的集合中 127.0.0.1:6379> sadd screensize:6.0-6.29 iphone100 meta5000 (integer) 2 # 筛选内存5T、屏幕在6.0-6.29的机型 127.0.0.1:6379> sinter ram:5t screensize:6.0-6.29 1) "meta5000" 2) "iphone100" # 筛选内存10T、屏幕在6.0-6.29的机型 127.0.0.1:6379> sinter ram:10t screensize:6.0-6.29 1) "meta5000" # 筛选内存5T、系统为iOS的机型 127.0.0.1:6379> sinter ram:5t screensize:6.0-6.29 os:ios 1) "iphone100" # 筛选内存5T、屏幕在6.0-6.29、品牌是华为的机型 127.0.0.1:6379> sinter ram:5t screensize:6.0-6.29 brand:huawei 1) "meta5000"18购物车

商品缓存

电商项目中，商品消息，都会做缓存处理，特别是热门商品，访问用户比较多，由于商品的结果比较复杂，店铺信息，产品信息，标题、描述、详情图，封面图；为了方便管理和操作，一般都会采用 Hash 的方式来存储（key为商品ID，field用来保存各项参数，value保存对于的值）

购物车

当商品信息做了缓存，购物车需要做的，就是通过Hash记录商品ID，以及需要购买的数量（其中key为用户信息，field为商品ID，value用来记录购买的数量）；

功能所需命令

HSET key field value : 将哈希表 key 中的字段 field 的值设为 value ;
HMSET key field1 value1 [field2 value2 ] ：同时将多个 field-value (域-值)对设置到哈希表 key 中。
HGET key field：获取存储在哈希表中指定字段的值。
HGETALL key ：获取在哈希表中指定 key 的所有字段和值
HINCRBY key field increment ：为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment 。
HLEN key：获取哈希表中字段的数量

Redis-cli 客户端测试

# 购物车添加单个商品 127.0.0.1:6379> HSET sc:u1 c001 1 (integer) 1 # 购物车添加多个商品 127.0.0.1:6379> HMSET sc:u1 c002 1 coo3 2 OK # 添加商品购买数量 127.0.0.1:6379> HINCRBY sc:u1 c002 1 (integer) 2 # 减少商品的购买数量 127.0.0.1:6379> HINCRBY sc:u1 c003 -1 (integer) 1 # 获取单个的购买数量 127.0.0.1:6379> HGET sc:u1 c002 "2" # 获取购物车的商品数量 127.0.0.1:6379> HLEN sc:u1 (integer) 3 # 购物车详情 127.0.0.1:6379> HGETALL sc:u1 1) "c001" 2) "1" 3) "c002" 4) "2" 5) "coo3" 6) "2"19定时取消订单（key过期监听）

电商类的业务，一般都会有订单30分钟不支付，自动取消的功能，此时就需要用到定时任务框架，Quartz、xxl-job、elastic-job 是比较常用的 Java 定时任务；我们也可以通过 Redis 的定时过期、以及过期key的监听，来实现订单的取消功能；

Redis key 过期提醒配置修改 redis 相关事件配置。找到 redis 配置文件 redis.conf，查看 notify-keyspace-events 配置项，如果没有，添加 notify-keyspace-events Ex，如果有值，则追加 Ex，相关参数说明如下：

K：keyspace 事件，事件以 keyspace@ 为前缀进行发布
E：keyevent 事件，事件以 keyevent@ 为前缀进行发布
g：一般性的，非特定类型的命令，比如del，expire，rename等
$：字符串特定命令
l：列表特定命令
s：集合特定命令
h：哈希特定命令
z：有序集合特定命令
x：过期事件，当某个键过期并删除时会产生该事件
e：驱逐事件，当某个键因 maxmemore 策略而被删除时，产生该事件
A：g$lshzxe的别名，因此”AKE”意味着所有事件

添加RedisKeyExpirationListener的监听import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer;
@Configuration
public class RedisListenerConfig {
@Bean
RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
container.setConnectionFactory(connectionFactory);
return container;
}
}
KeyExpirationEventMessageListener 接口监听所有 db 的过期事件 keyevent@*:expired"package com.ehang.redis.config;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.connection.Message;
import org.springframework.data.redis.listener.KeyExpirationEventMessageListener;
import org.springframework.data.redis.listener.RedisMessageListenerContainer;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* 监听所有db的过期事件__keyevent@*__:expired"
*
* @author 一行Java
* @title: RedisKeyExpirationListener
* @projectName ehang-spring-boot
* @description: TODO
* @date 2022/8/5 16:36
*/
@Component
@Slf4j
public class RedisKeyExpirationListener extends KeyExpirationEventMessageListener {
public RedisKeyExpirationListener(RedisMessageListenerContainer listenerContainer) {
super(listenerContainer);
}
/**
* 针对 redis 数据失效事件，进行数据处理
*
* @param message
* @param pattern
*/
@Override
public void onMessage(Message message byte[] pattern) {
// 获取到失效的 key，进行取消订单业务处理
// 由于这里是监听了所有的key，如果只处理特定数据的话，需要做特殊处理
String expiredKey = message.toString();
log.info("过期的Key：{}" expiredKey);
}
}
测试为了快速验证效果，这里将过期时间调整为2秒；注意，由于过期之后，Redis中的Key已经不存在了，因此，一定要将订单号作为key，不能作为值保存，否则监听到过期Key之后，将拿不到过期的订单号；
不推荐使用基于这一套机制，确实能够实现订单的超时取消，但是还是不太建议使用，这里仅作为一个思路；原因主要有以下几个：
redis 的过期删除策略是采用定时离线扫描，或者访问时懒性检测删除，并没有办法保证时效性，有可能key已经到期了，但Redis并没有扫描到，导致通知的延迟；
消息发送即忘（fire and forget），并不会保证消息的可达性，如果此时服务不在线或者异常，通知就再也收不到了；

20物流信息（时间线）

寄快递、网购的时候，查询物流信息，都会给我们展示xxx时候，快递到达什么地方了，这就是一个典型的时间线列表；

数据库的做法，就是每次变更就插入一条带时间的信息记录，然后根据时间和ID（ID是必须的，如果出现两个相同的时间，单纯时间排序，会造成顺序不对），来排序生成时间线；

我们也可以通过 Redis 的 List 来实现时间线功能，由于 List 采用的是双向链表，因此升序，降序的时间线都能正常满足；

RPUSH key value1 [value2]：在列表中添加一个或多个值，（升序时间线）
LPUSH key value1 [value2]：将一个或多个值插入到列表头部（降序时间线）
LRANGE key start stop：获取列表指定范围内的元素

Redis-cli 客户端测试

升序127.0.0.1:6379> RPUSH time:line:asc 20220805170000
(integer) 1
127.0.0.1:6379> RPUSH time:line:asc 20220805170001
(integer) 2
127.0.0.1:6379> RPUSH time:line:asc 20220805170002
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LRANGE time:line:asc 0 -1
1) "20220805170000"
2) "20220805170001"
3) "20220805170002"
降序127.0.0.1:6379> LPUSH time:line:desc 20220805170000
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH time:line:desc 20220805170001
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LPUSH time:line:desc 20220805170002
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LRANGE time:line:desc 0 -1
1) "20220805170002"
2) "20220805170001"
3) "20220805170000"

好了，关于Redis 的妙用，就介绍到这里；有了这些个场景的运用，下次再有面试官问你，Redis除了缓存还做过什么，相信聊上个1把小时，应该不成问题了。

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