Redis 列表作为有限容量队列（Capped List）的应用

好的，各位观众老爷们，欢迎来到“Redis奇妙夜”节目现场！今晚，我们要聊点儿刺激的——Redis列表的“马甲”！它不仅仅是存储字符串的小仓库，还能化身成为一个精巧的、有容量限制的队列，也就是我们今天要重点探讨的“Capped List”。

(开场白完毕，掌声雷动)

一、 队列：数据界的“排队机”

在深入Redis的Capped List之前，我们先得搞清楚“队列”这个概念。想象一下，你去银行办理业务，是不是得先拿个号，然后乖乖排队？这就是队列！

在计算机世界里，队列也是一种数据结构，遵循“先进先出”（FIFO，First-In, First-Out）的原则。也就是说，最先进入队列的数据，也会最先被处理。就像你银行排队一样，先来的先办理。

队列应用场景广泛，比如：

• 消息传递： 各个服务之间通过队列传递消息，解耦系统，提高可靠性。
• 任务调度： 将需要执行的任务放入队列，系统按照顺序逐个执行。
• 流量控制： 控制请求的流量，防止系统过载。

二、 Redis List：不止是列表，更是百变金刚

Redis List，顾名思义，就是Redis中的列表数据结构。它是一个有序的字符串集合，可以从列表的两端进行添加、删除操作。

别看它名字平平无奇，功能却很强大。它可以用来实现：

• 普通列表： 存储一系列数据，比如用户的好友列表。
• 栈（Stack）： 通过 LPUSH 和 LPOP 操作，实现后进先出（LIFO）的栈结构。
• 队列（Queue）： 通过 RPUSH 和 LPOP 操作，实现先进先出（FIFO）的队列结构。
• 阻塞队列（Blocking Queue）： 通过 BLPOP 和 BRPOP 操作，实现阻塞式的队列，当队列为空时，消费者会阻塞等待。

三、 Capped List：给队列戴上“紧箍咒”

现在，重头戏来了！什么是Capped List？简单来说，Capped List 就是一个有最大长度限制的队列。当队列达到最大长度时，如果再添加新的元素，就会自动移除最旧的元素，保持队列的容量不变。

就像一个旋转餐厅，座位有限，有人吃完走了，才能让新人进来。🔄

Capped List 的实现非常巧妙，只需要结合 Redis List 的几个命令即可：

1. RPUSH (或 LPUSH): 将新元素添加到列表的尾部 (或头部)。
2. LTRIM: 保留列表中指定范围内的元素，超出范围的元素会被移除。

实现 Capped List 的伪代码：

function capped_list_add(key, value, max_length):
  RPUSH key value  // 将新元素添加到列表尾部
  LTRIM key 0 max_length-1 // 保留列表前 max_length 个元素
end function

是不是很简单？只需要两行代码，就能实现一个 Capped List！

四、 Capped List 的妙用：监控、缓存与限流

Capped List 在实际应用中，有着广泛的用途，简直是居家旅行、必备良药！💊

1. 监控数据收集：

   • 场景： 网站的访问日志、服务器的性能指标。
   • 用法： 将最新的日志或指标数据添加到 Capped List 中，可以方便地查看最近一段时间的数据，而且不用担心数据量无限增长。
   • 例子： 假设我们要监控网站最近 1000 次的访问 IP 地址。

     RPUSH website:access_ips 192.168.1.1
     LTRIM website:access_ips 0 999

     这样，website:access_ips 这个 List 中就始终保存着最新的 1000 个 IP 地址。

2. 缓存数据：

   • 场景： 缓存最近访问的热点数据，比如用户最近浏览的商品。
   • 用法： 将用户最近浏览的商品 ID 添加到 Capped List 中，当用户再次访问时，可以直接从 List 中获取，提高访问速度。
   • 例子： 假设我们要缓存用户最近浏览的 20 个商品 ID。

     RPUSH user:123:browsed_products 456
     LTRIM user:123:browsed_products 0 19

     这样，user:123:browsed_products 这个 List 中就保存了用户 123 最近浏览的 20 个商品 ID。

3. 限流：

   • 场景： 限制用户在单位时间内发送请求的次数，防止恶意攻击。
   • 用法： 每次用户发送请求时，将当前时间戳添加到 Capped List 中，然后判断 List 的长度是否超过了设定的阈值。如果超过了，就拒绝请求。

   • 例子： 假设我们要限制用户每分钟最多发送 10 个请求。

     local key = "user:123:requests"
     local now = redis.call("TIME")[1] -- 获取当前时间戳
     
     redis.call("RPUSH", key, now)
     redis.call("LTRIM", key, 0, 9)
     
     local request_count = redis.call("LLEN", key)
     local oldest_request = redis.call("LINDEX", key, 0)
     
     if request_count > 10 and now - oldest_request < 60 then
       return "请求过于频繁，请稍后再试"
     else
       return "OK"
     end

     这段 Lua 脚本实现了简单的限流逻辑。 它会检查最近一分钟内，用户发送的请求数量是否超过 10 个。

4. 其他巧妙的用法

   • 滚动窗口统计： 统计最近一段时间内的事件数量，例如最近5分钟的订单数。
   • 简单消息队列： 作为轻量级的消息队列，处理一些非关键性的异步任务。

五、 Capped List 的优缺点：扬长避短，方能制胜

Capped List 虽好，但也有其局限性。我们需要了解它的优缺点，才能更好地运用它。

优点：

• 简单高效： 实现简单，代码量少，性能高。
• 自动截断： 自动移除旧数据，避免数据量无限增长。
• 节省内存： 由于容量有限，可以有效控制内存占用。

缺点：

• 数据丢失： 旧数据会被自动移除，无法长期保存。
• 功能有限： 相比于专业的队列服务，功能较为简单。

表格总结：

特性	优点	缺点	适用场景
实现难度	非常简单，几行代码即可实现	无	快速实现轻量级队列，对数据持久性要求不高的情况
性能	读写性能高，基于Redis的内存操作	受限于Redis的单线程模型，可能成为性能瓶颈	对性能要求较高，但并发量不是特别大的情况
数据持久性	依赖于Redis的持久化机制，如果Redis宕机，数据可能会丢失	数据丢失是固有特性，旧数据会被自动移除	需要短期数据，例如最近的日志、最近的访问记录等
容量限制	必须预先设定最大容量，容量固定	容量固定，无法动态扩展	容量可以预估，并且变化不大的情况
功能	简单队列操作，如添加、删除	功能相对简单，不支持优先级队列、延迟队列等高级特性	只需要简单的队列功能，不需要复杂的业务逻辑
内存占用	可控，最大内存占用取决于最大容量和元素大小	如果元素大小较大，或者最大容量设置过大，仍然可能占用大量内存	需要控制内存占用，避免OOM错误
使用场景	监控数据收集、缓存热点数据、简单限流等	不适合需要长期保存数据、需要复杂队列功能、对数据可靠性要求极高的场景	需要快速实现轻量级队列，并且对数据可靠性要求不高的场景

六、 Capped List 的进阶玩法：Lua 脚本与原子性

在实际应用中，我们可能需要对 Capped List 进行更复杂的操作，比如原子性地添加元素并截断列表。这时，Redis 的 Lua 脚本就派上用场了！

Lua 脚本可以在 Redis 服务器端执行，保证操作的原子性，避免并发问题。

示例：使用 Lua 脚本实现 Capped List 的添加和截断

local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
local max_length = tonumber(ARGV[2])

redis.call('RPUSH', key, value)
redis.call('LTRIM', key, 0, max_length - 1)

return redis.call('LLEN', key)

这段 Lua 脚本接收三个参数：

• KEYS[1]: List 的键名。
• ARGV[1]: 要添加的元素。
• ARGV[2]: List 的最大长度。

脚本的功能是：

1. 将新元素添加到 List 的尾部。
2. 保留 List 前 max_length 个元素。
3. 返回 List 的长度。

如何在 Java 中调用这段 Lua 脚本？

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

import java.util.Collections;

public class CappedListExample {

    private static final String LUA_SCRIPT =
            "local key = KEYS[1]n" +
            "local value = ARGV[1]n" +
            "local max_length = tonumber(ARGV[2])n" +
            "n" +
            "redis.call('RPUSH', key, value)n" +
            "redis.call('LTRIM', key, 0, max_length - 1)n" +
            "n" +
            "return redis.call('LLEN', key)";

    public static void main(String[] args) {
        // 配置 Jedis 连接池
        JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
        JedisPool jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "localhost", 6379);

        try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
            // 加载 Lua 脚本
            String scriptSha = jedis.scriptLoad(LUA_SCRIPT);

            // 设置 List 的键名、要添加的元素和最大长度
            String key = "my_capped_list";
            String value = "new_value";
            int maxLength = 5;

            // 执行 Lua 脚本
            Object result = jedis.evalsha(scriptSha, Collections.singletonList(key), Collections.singletonList(value + "|" + maxLength));

            // 打印结果
            System.out.println("List length: " + result);

            // 打印 List 中的所有元素
            System.out.println("List content: " + jedis.lrange(key, 0, -1));

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 关闭 Jedis 连接池
            jedisPool.close();
        }
    }
}

这个 Java 示例展示了如何加载 Lua 脚本，并使用 evalsha 命令执行脚本。 通过 Lua 脚本，我们可以保证 Capped List 操作的原子性，避免并发问题。

七、 总结：小身材，大能量！

Capped List 虽然只是 Redis List 的一种应用，但它却能解决很多实际问题。它简单、高效、节省内存，非常适合用于监控数据收集、缓存热点数据、简单限流等场景。

当然，Capped List 也有其局限性，我们需要根据实际情况选择合适的数据结构。

希望今天的讲解能够帮助大家更好地理解 Redis Capped List，并在实际工作中灵活运用它！

(结束语，再次掌声雷动)

感谢各位观众老爷的观看，我们下期再见！ 拜拜！ 👋