谈谈Redis开发中的踩坑经历（redis踩过的坑）

Redis是存储速度快，可以处理大量并发请求的一种键值(key-value)内存数据库，在开发中广泛应用，但偶尔也会遇到挫折。下面就以实际开发中的一些踩坑经历给大家讲讲我的经历，希望能给您提供一些建议和帮助，帮助您在今后的开发过程中少走弯路。

第一件踩坑经历就是Redis延时入队，也就是我们熟知的ZADD命令。使用这个命令可以实现延时入队功能，但是使用这个命令时，由于入队需要一定的延时，有时候我们会面临出现延时过长的问题，为了缩短延时，我们采用如下代码：

//设置有序集合，以时间为score 
 redisTemplate.opsForZSet()
  .add("zset", key, System.currentTimeMillis()); 
  
//60秒之内，遍历集合内容 
 long beginTime = System.currentTimeMillis(); 
 long endTime = beginTime + TimeUnit. Seconds.toMillis(60); 
 while (true) { 
   // 取出一条记录 
   Set s = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore("zset", beginTime, endTime); 
   // 如果取出列表为空，说明没有数据了，跳出循环。 
   // 如果不为空，处理数据 
   if (s.isEmpty()) { 
     break; 
   } else { 
     process(s); 
   }
   // 更新时间范围，进入下次循环 
   beginTime = endTime; 
   endTime = endTime + TimeUnit.Seconds.toMillis(60); 
 } 

第二件踩坑经历就是用户信息缓存。在网站的用户登录信息中，由于数据规模较大查询延迟较大，为提高查询效率，我们可以使用Redis来存储用户信息，此时，我们就要考虑下缓存失效怎么处理？为此，我们写了如下代码：

// 尝试从Redis获取用户信息 
String userInfo = (String)redisTemplate.opsForValue().get("user_info_" + userId）；

// 如果获取的结果为null，则从数据库获取用户信息，并存储到Redis中 
if (userInfo == null) { 
  // 查询数据库 
  userInfo = getInfoFromDB(userId);
  // 将数据存储到Redis缓存中，设置超时时间为1小时 
  redisTemplate.opsForValue().set("user_info_" + userId, userInfo, 1, TimeUnit.Hours); 
}

// 获取用户信息 
return userInfo;

最后一个踩坑经历就是使用Redis提取任务。因为Redis支持排序，可以从小到大获取结果，我们采用下面的代码模式实现：

// 取出当前任务ID 
Long curTaskId = (Long) redisTemplate.opsForValue().get("task_id");

// 从小到大排序查询任务 
Set taskSet = redisTemplate.opsForZSet()
  .rangeByScore("task_list", curTaskId, Long.MAX_VALUE);
// 当前任务ID加1 
redisTemplate.opsForValue().increment("task_id");
// 将查询出来的任务ID存放到处理队列中 
redisTemplate.opsForList().leftPush("task_processing_list", taskSet);
// 开始处理任务
multiThreadProcessTask(redisTemplate.opsForList().rightPop("task_processing_list"));

以上就是关于Redis开发中的踩坑经历，希望能给大家带来帮助，并且尽量将开发过程中的弯路减少到最少，让大家的开发效率变得更高。