Redis基础入门篇可参考 Redis基础入门篇
一、分布式锁
分布式应用进行逻辑处理时经常会遇到并发问题。比如一个操作要修改用户的状态，修改状态需要先读出用户的状态，在内存里进行修改，改完了再存回去。如果这样的操作同时进行了，就会出现并发问题，因为读取和保存状态这两个操作不是原子的。（Wiki 解释：所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何 context switch 线程切换。）这个时候就要使用到分布式锁来限制程序的并发执行。
分布式锁本质上要实现的目标就是在 Redis 里面占一个“位”，当别的进程也要来占时，发现已经有人坐在那里了，就只好放弃或者稍后再试。
占位一般是使用 setnx(set if not exists) 指令，只允许被一个客户端占位。先来先占， 用完了，再调用 del 指令释放位置。
127.0.0.1:6379> setnx userName alanchen
(integer) 1
127.0.0.1:6379> del userName
(integer) 1
但是有个问题，如果逻辑执行到中间出现异常了，可能会导致 del 指令没有被调用，这样就会陷入死锁，锁永远得不到释放。于是我们在拿到锁之后，再给锁加上一个过期时间，比如 5s，这样即使中间出现异常也可以保证 5 秒之后锁会自动释放。
127.0.0.1:6379> setnx userName alanchen
(integer) 1
127.0.0.1:6379> expire userName 5
(integer) 1
127.0.0.1:6379> del userName
(integer) 1
但是以上逻辑还有问题。如果在 setnx 和 expire 之间服务器进程突然挂掉了，可能是因为机器掉电或者是被人为杀掉的，就会导致 expire 得不到执行，也会造成死锁。
这种问题的根源就在于 setnx 和 expire 是两条指令而不是原子指令。如果这两条指令可以一起执行就不会出现问题。也许你会想到用 Redis 事务来解决。但是这里不行，因为 expire 是依赖于 setnx 的执行结果的，如果 setnx 没抢到锁，expire 是不应该执行的。事务里没有 if-else 分支逻辑，事务的特点是一口气执行，要么全部执行要么一个都不执行。
Redis 2.8 版本中作者加入了 set 指令的扩展参数，使得 setnx 和 expire 指令可以一起执行，解决了分布式锁的问题。
127.0.0.1:6379> setex userName 5 alanchen
OK
127.0.0.1:6379> get userName
(nil)
setex等价于 set+expire。或者
127.0.0.1:6379> set userName alanchen ex 5 nx
OK
127.0.0.1:6379> get userName
(nil)
- nx表示只有当userName对应的key值不存在的时候才能set成功。这保证了只有第一个请求的客户端才能获得锁，而其它客户端在锁被释放之前都无法获得锁。
- ex 5表示这个锁有一个5秒的自动过期时间。
超时问题
Redis 的分布式锁不能解决超时问题，如果在加锁和释放锁之间的逻辑执行的太长，以至于超出了锁的超时限制，就会出现问题。因为这时候第一个线程持有的锁过期了，临界区的逻辑还没有执行完，这个时候第二个线程就提前重新持有了这把锁，导致临界区代码不能得到严格的串行执行。
为了避免这个问题，Redis 分布式锁不要用于较长时间的任务。如果真的偶尔出现了，数据出现的小波错乱可能需要人工介入解决。
二、消息队列
我们平时习惯于使用 Rabbitmq 和 Kafka 作为消息队列中间件，来给应用程序之间增加异步消息传递功能。这两个中间件都是专业的消息队列中间件，特性之多超出了大多数人的理解能力。
使用过 Rabbitmq 的同学知道它使用起来有多复杂，发消息之前要创建 Exchange，再创建 Queue，还要将 Queue 和 Exchange 通过某种规则绑定起来，发消息的时候要指定 routing-key，还要控制头部信息。消费者在消费消息之前也要进行上面一系列的繁琐过程。但是绝大多数情况下，虽然我们的消息队列只有一组消费者，但还是需要经历上面这些繁琐的过程。
有了 Redis，它就可以让我们解脱出来，对于那些只有一组消费者的消息队列，使用 Redis 就可以非常轻松的搞定。Redis 的消息队列不是专业的消息队列，它没有非常多的高级特性，没有 ack 保证，如果对消息的可靠性有着极致的追求，那么它就不适合使用。
2.1 异步消息队列
Redis 的 list(列表) 数据结构常用来作为异步消息队列使用，使用rpush/lpush操作入队列，使用lpop 和 rpop来出队列。
2.2 队列空了怎么办？
客户端是通过队列的 pop 操作来获取消息，然后进行处理。处理完了再接着获取消息，再进行处理。如此循环往复，这便是作为队列消费者的客户端的生命周期。
可是如果队列空了，客户端就会陷入 pop 的死循环，不停地 pop，没有数据，接着再 pop，又没有数据。这就是浪费生命的空轮询。空轮询不但拉高了客户端的 CPU，redis 的 QPS 也会被拉高，如果这样空轮询的客户端有几十来个，Redis 的慢查询可能会显著增多。
通常我们使用 sleep 来解决这个问题，让线程睡一会，睡个 1s 钟就可以了。不但客户端的 CPU 能降下来，Redis 的 QPS 也降下来了。
2.3 队列延迟
用上面睡眠的办法可以解决问题。但是有个小问题，那就是睡眠会导致消息的延迟增大。如果只有 1 个消费者，那么这个延迟就是 1s。如果有多个消费者，这个延迟会有所下降，因为每个消费者的睡觉时间是岔开来的。
有没有什么办法能显著降低延迟呢？你当然可以很快想到：那就把睡觉的时间缩短点。这种方式当然可以，不过有没有更好的解决方案呢？当然也有，那就是 blpop/brpop。这两个指令的前缀字符b代表的是blocking，也就是阻塞读。
阻塞读在队列没有数据的时候，会立即进入休眠状态，一旦数据到来，则立刻醒过来。消息的延迟几乎为零。用blpop/brpop替代前面的lpop/rpop，就完美解决了上面的问题
Redis blpop 命令
Redis blpop 命令移出并获取列表的第一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
Redis blpop 命令基本语法如下：
redis 127.0.0.1:6379> blpop list1 list2 .. listn timeout
可用版本 Redis >= 2.0.0
返回值
如果列表为空，返回一个 nil 。 否则，返回一个含有两个元素的列表，第一个元素是被弹出元素所属的 key ，第二个元素是被弹出元素的值。
实例
为了演示生产者和消费者，我们开两个Redis 客户端来操作。
客户端一：生产者
127.0.0.1:6379> rpush message-queue Java C++ Go
(integer) 3
127.0.0.1:6379> llen message-queue
(integer) 3
生产者生产了三条消息供消费者消费，现在我们操作客户端二：消费者
lpop message-queue
"Java"
127.0.0.1:6379> llen message-queue
(integer) 2
127.0.0.1:6379> lpop message-queue
"C++"
127.0.0.1:6379> lpop message-queue
"Go"
127.0.0.1:6379> lpop message-queue
(nil)
127.0.0.1:6379> lpop message-queue
(nil)
消费者轮询消费，即使消息队列中没有消息了也会一直去消费。现在我们将
lpop换成blpop来进行消费，客户端二：消费者
127.0.0.1:6379> blpop message-queue 5
(nil)
(5.08s)
等5秒后继续消费，依然没有消息，返回nil。现在我们把等等时间加长一点，改成20秒，然后操作客户端一去产生一条新消息，操作如下，客户端二：消费者
127.0.0.1:6379> blpop message-queue 20
客户端一：生产者
127.0.0.1:6379> rpush message-queue Swift
(integer) 1
客户端二：消费者 读到新生成的消息
127.0.0.1:6379> blpop message-queue 20
1) "message-queue"
2) "Swift"
(2.49s)
2.4 空闲连接自动断开
你以为上面的方案真的很完美么？先别急着开心，其实他还有个问题需要解决。什么问题？—— 空闲连接的问题。如果线程一直阻塞在哪里，Redis 的客户端连接就成了闲置连接，闲置过久，服务器一般会主动断开连接，减少闲置资源占用。这个时候blpop/brpop会抛出异常来。所以编写客户端消费者的时候要小心，注意捕获异常，还要重试。
三、位图
3.1 Redis位图基本概念
位图不是一个真实的数据类型，而是定义在字符串类型上的面向位的操作的集合。Redis中所有数据都是二进制形式存储的。Redis支持一个setbit和getbit操作，它支持在某个key的value上直接对某个二进制位操作，每个二进制位都只有0和1两种状态（默认为0），正好可以表示用户是否活跃两种状态。
Redis的位图可用于的场景有：
1、用户签到
2、用户在线状态
3、统计活跃用户
4、各种状态值
3.2 常用命令
SETBIT
对 key 所储存的字符串值，设置或清除指定偏移量上的位(bit)。
setbit key offset value
offset 参数必须大于或等于 0 ，小于 2^32 (bit 映射被限制在 512 MB 之内)。
GETBIT
对 key 所储存的字符串值，获取指定偏移量上的位(bit)。
getbit key offset
BITCOUNT
计算给定字符串中，被设置为 1 的比特位的数量。
bitcount key
BITPOS
返回位图中第一个值为 bit 的二进制位的位置。
bitpos key bit [start] [end]
BITOP
对一个或多个保存二进制位的字符串 key 进行位元操作，并将结果保存到 destkey 上。
bitop operation destkey key [key …]
operation 可以是 and 、 or 、 not 、 xor 这四种操作中的任意一种
bitop and destkey key [key ...] ，对一个或多个 key 求逻辑并，并将结果保存到 destroy 。
BITFIELD
bitfield 有三个子指令，分别是 get/set/incrby，它们都可以对指定位片段进行读写，但是最多只能处理 64 个连续的位，如果超过 64 位，就得使用多个子指令，bitfield 可以一次执行多个子指令。
3.3 位图应用于用户在线状态
位图操作是用来操作比特位的，其优点是节省内存空间。为什么可以节省内存空间呢？假如我们需要存储100万个用户的登录状态，使用位图的话最少只需要100万个比特位（比特位1表示登录，比特位0表示未登录）就可以存储了，而如果以字符串的形式存储，比如说以userId为key，是否登录（字符串“1”表示登录，字符串“0”表示未登录）为value进行存储的话，就需要存储100万个字符串了，相比之下使用位图存储占用的空间要小得多，这就是位图存储的优势。
具体操作： 写入一个key,值是一亿个bit，足够容纳你的数据中最大offset就行，假如这个key的名称是user-login-status
127.0.0.1:6379> setbit user-login-status 20000 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit user-login-status 20001 0
(integer) 0
127.0.0.1:6379> getbit user-login-status 20000
(integer) 1
127.0.0.1:6379> getbit user-login-status 20001
(integer) 0
127.0.0.1:6379> getbit user-login-status 20002
(integer) 0
1、设置id为20000的用户为登录状态
2、设置id为20001的用户为非登录状态
3、查看id为20000的用户的登录状态，返回值为1
4、查看id为20001的用户的登录状态，返回值为0
5、查看id为20002的用户的登录状态，返回值为0（默认为0）
3.4 位图应用于用户每日打卡
1、第一天2019-12-12打卡用户：20000、20001、20002
127.0.0.1:6379> setbit clock-in-2019-12-12 20000 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit clock-in-2019-12-12 20001 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit clock-in-2019-12-12 20002 1
(integer) 0
2、统计2019-12-12打卡用户数
127.0.0.1:6379> bitcount clock-in-2019-12-12
(integer) 3
3、第二天2019-12-13打卡用户：20001 、20002、20003
127.0.0.1:6379> setbit clock-in-2019-12-13 20001 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit clock-in-2019-12-13 20002 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setbit clock-in-2019-12-13 20003 1
4、统计两天都有打卡的用户数
127.0.0.1:6379> bitop and result-and clock-in-2019-12-12 clock-in-2019-12-13
(integer) 2501
127.0.0.1:6379> bitcount result-and
(integer) 2
结果为2，即20001 、20002这两个用户在这两天都有打卡。注意，不用看2501。
5、统计两天内总共的打卡人数
127.0.0.1:6379> bitop or result-or clock-in-2019-12-12 clock-in-2019-12-13
(integer) 2501
127.0.0.1:6379> bitcount result-or
(integer) 4
结果为4，即这两天打卡的用户是20000、20001、20002、20003，总共4人。
四、HyperLogLog
4.1 用HyperLogLog 统计UV
我们先思考一个常见的业务问题：如果你负责开发维护一个大型的网站，有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据，然后让你来开发这个统计模块，你会如何实现？
如果统计 PV 那非常好办，给每个网页一个独立的 Redis 计数器就可以了，这个计数器的 key 后缀加上当天的日期。这样来一个请求，incrby 一次，最终就可以统计出所有的 PV 数据。
但是 UV 不一样，它要去重，同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次。这就要求每一个网页请求都需要带上用户的 ID，无论是登陆用户还是未登陆用户都需要一个唯一 ID 来标识。
你也许已经想到了一个简单的方案，那就是为每一个页面一个独立的 set 集合来存储所有当天访问过此页面的用户 ID。当一个请求过来时，我们使用 sadd 将用户 ID 塞进去就可以了。通过 scard 可以取出这个集合的大小，这个数字就是这个页面的 UV 数据。没错，这是一个非常简单的方案。
但是，如果你的页面访问量非常大，比如一个爆款页面几千万的 UV，你需要一个很大的 set 集合来统计，这就非常浪费空间。如果这样的页面很多，那所需要的存储空间是惊人的。为这样一个去重功能就耗费这样多的存储空间，值得么？其实老板需要的数据又不需要太精确，105w 和 106w 这两个数字对于老板们来说并没有多大区别，So，有没有更好的解决方案呢？
这就是本节要引入的一个解决方案，Redis 提供了 HyperLogLog 数据结构就是用来解决这种统计问题的。HyperLogLog 提供不精确的去重计数方案，虽然不精确但是也不是非常不精确，标准误差是 0.81%，这样的精确度已经可以满足上面的 UV 统计需求了。
4.2 HyperLogLog具体语法
HyperLogLog 提供了两个指令 pfadd 和 pfcount，根据字面意义很好理解，一个是增加计数，一个是获取计数。pfadd 用法和 set 集合的 sadd 是一样的，来一个用户 ID，就将用户 ID 塞进去就是。pfcount 和 scard 用法是一样的，直接获取计数值。
127.0.0.1:6379> pfadd index-uv user1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount index-uv
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfadd index-uv user2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount index-uv
(integer) 2
127.0.0.1:6379> pfadd index-uv user2
(integer) 0
127.0.0.1:6379> pfcount index-uv
(integer) 2
127.0.0.1:6379> pfadd index-uv user3 user4 user5 user6
(integer) 1
127.0.0.1:6379> pfcount index-uv
(integer) 6
简单试了一下，发现还蛮精确的，一个没多也一个没少。但如果往里面灌更多数据误差就会产生。
4.3 pfadd 这个 pf 是什么意思
它是 HyperLogLog 这个数据结构的发明人 Philippe Flajolet 的首字母缩写，老师觉得他发型很酷，看起来是个佛系教授。
4.4 pfmerge 适合什么场合用？
HyperLogLog 除了上面的 pfadd 和 pfcount 之外，还提供了第三个指令 pfmerge，用于将多个 pf 计数值累加在一起形成一个新的 pf 值。
比如在网站中我们有两个内容差不多的页面，运营说需要这两个页面的数据进行合并。其中页面的 UV 访问量也需要合并，那这个时候 pfmerge 就可以派上用场了。
4.5 HyperLogLog总结
- Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构
- HyperLogLog是一种算法，并非Redis独有
- 目的是做基数统计，故不是集合，不会保存元数据，只记录数量而不是数值。
- 耗空间极小，支持输入非常体积的数据量
- 核心是基数估算算法，主要表现为计算时内存的使用和数据合并的处理。最终数值存在一定误差
- Redis中每个hyperloglog key占用了12K的内存用于标记基数（官方文档）
- pfadd命令并不会一次性分配12k内存，而是随着基数的增加而逐渐增加内存分配；而pfmerge操作则会将sourcekey合并后存储在12k大小的key中，这由hyperloglog合并操作的原理（两个hyperloglog合并时需要单独比较每个桶的值）可以很容易理解。
- 误差说明：基数估计的结果是一个带有 0.81% 标准错误（standard error）的近似值。是可接受的范围
- Redis 对 HyperLogLog 的存储进行了优化，在计数比较小时，它的存储空间采用稀疏矩阵存储，空间占用很小，仅仅在计数慢慢变大，稀疏矩阵占用空间渐渐超过了阈值时才会一次性转变成稠密矩阵，才会占用 12k 的空间
五、布隆过滤器
使用 HyperLogLog 数据结构来进行估数，它非常有价值，可以解决很多精确度不高的统计需求。但是如果我们想知道某一个值是不是已经在 HyperLogLog 结构里面了，它就无能为力了，它只提供了 pfadd 和 pfcount 方法，没有提供 pfcontains 这种方法。
讲个使用场景，比如我们在使用新闻客户端看新闻时，它会给我们不停地推荐新的内容，它每次推荐时要去重，去掉那些已经看过的内容。问题来了，新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的？
你会想到服务器记录了用户看过的所有历史记录，当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选，过滤掉那些已经存在的记录。问题是当用户量很大，每个用户看过的新闻又很多的情况下，这种方式，推荐系统的去重工作在性能上跟的上么？
实际上，如果历史记录存储在关系数据库里，去重就需要频繁地对数据库进行 exists 查询，当系统并发量很高时，数据库是很难扛住压力的。
你可能又想到了缓存，但是如此多的历史记录全部缓存起来，那得浪费多大存储空间啊？而且这个存储空间是随着时间线性增长，你撑得住一个月，你能撑得住几年么？但是不缓存的话，性能又跟不上，这该怎么办？
这时，布隆过滤器 (Bloom Filter) 闪亮登场了，它就是专门用来解决这种去重问题的。它在起到去重的同时，在空间上还能节省 90% 以上，只是稍微有那么点不精确，也就是有一定的误判概率。
5.1 布隆过滤器是什么？
布隆过滤器可以理解为一个不怎么精确的 set 结构，当你使用它的 contains 方法判断某个对象是否存在时，它可能会误判。但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。
当布隆过滤器说某个值存在时，这个值可能不存在；当它说不存在时，那就肯定不存在。打个比方，当它说不认识你时，肯定就不认识；当它说见过你时，可能根本就没见过面，不过因为你的脸跟它认识的人中某脸比较相似 (某些熟脸的系数组合)，所以误判以前见过你。
套在上面的使用场景中，布隆过滤器能准确过滤掉那些已经看过的内容，那些没有看过的新内容，它也会过滤掉极小一部分 (误判)，但是绝大多数新内容它都能准确识别。这样就可以完全保证推荐给用户的内容都是无重复的。
5.2 Redis 中的布隆过滤器
Redis 官方提供的布隆过滤器到了 Redis 4.0 提供了插件功能之后才正式登场。布隆过滤器作为一个插件加载到 Redis Server 中，给 Redis 提供了强大的布隆去重功能。安装省略
5.3 布隆过滤器基本使用
布隆过滤器有二个基本指令，bf.add 添加元素，bf.exists 查询元素是否存在，它的用法和 set 集合的 sadd 和 sismember 差不多。注意 bf.add 只能一次添加一个元素，如果想要一次添加多个，就需要用到 bf.madd 指令。同样如果需要一次查询多个元素是否存在，就需要用到 bf.mexists 指令。
127.0.0.1:6379> bf.add codehole user1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.add codehole user2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.add codehole user3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists codehole user1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists codehole user2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists codehole user3
(integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.exists codehole user4
(integer) 0
127.0.0.1:6379> bf.madd codehole user4 user5 user6
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 1
127.0.0.1:6379> bf.mexists codehole user4 user5 user6 user7
1) (integer) 1
2) (integer) 1
3) (integer) 1
4) (integer) 0
资料来源：《Redis深度历险：核心原理与应用实践》