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);
}

1. 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。
2. 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。
3. 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。