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Redis 16 个常见使用场景_redis在项目中的使用实例

redis在项目中的使用实例

1. 缓存

作为Key-Value形态的内存数据库,Redis 最先会被想到的应用场景便是作为数据缓存。而使用 Redis 缓存数据非常简单,只需要通过string类型将序列化后的对象存起来即可,不过也有一些需要注意的地方:

  • 必须保证不同对象的 key 不会重复,并且使 key 尽量短,一般使用类名(表名)加主键拼接而成。

  • 选择一个优秀的序列化方式也很重要,目的是提高序列化的效率和减少内存占用。

  • 缓存内容与数据库的一致性,这里一般有两种做法:

    1. 只在数据库查询后将对象放入缓存,如果对象发生了修改或删除操作,直接清除对应缓存(或设为过期)。
    2. 在数据库新增和查询后将对象放入缓存,修改后更新缓存,删除后清除对应缓存(或设为过期)。

2. 数据共享分布式

String 类型,因为 Redis 是分布式的独立服务,可以在多个应用之间共享

例如:分布式Session

<dependency> 
 <groupId>org.springframework.session</groupId> 
 <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId> 
</dependency>
  • 1
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3、分布式锁

如今都是分布式的环境下java自带的单体锁已经不适用的。在 Redis 2.6.12 版本开始,stringset命令增加了一些参数:

  • EX:设置键的过期时间(单位为秒)

  • PX:设置键的过期时间(单位为毫秒)

  • NX :只在键不存在时,才对键进行设置操作。 SET key value NX 效果等同于 SETNX key value

  • XX :只在键已经存在时,才对键进行设置操作。

由于这个操作是原子性的,可以简单地以此实现一个分布式的锁,例如:

  set lock_key locked NX EX 1 
  • 1

如果这个操作返回false,说明 key 的添加不成功,也就是当前有人在占用这把锁。而如果返回true,则说明得了锁,便可以继续进行操作,并且在操作后通过del命令释放掉锁。并且即使程序因为某些原因并没有释放锁,由于设置了过期时间,该锁也会在 1 秒后自动释放,不会影响到其他程序的运行。
  
推荐使用 redisson 第三方库实现分布式锁。
参考 java分布式锁终极解决方案之 redisson

4、全局ID

int类型,incrby,利用原子性

incrby userid 1000

分库分表的场景,一次性拿一段

5、计数器

int类型,incr方法

例如:文章的阅读量、微博点赞数、允许一定的延迟,先写入Redis再定时同步到数据库

计数功能应该是最适合 Redis 的使用场景之一了,因为它高频率读写的特征可以完全发挥 Redis 作为内存数据库的高效。在 Redis 的数据结构中,stringhashsorted set都提供了incr方法用于原子性的自增操作,下面举例说明一下它们各自的使用场景:

  • 如果应用需要显示每天的注册用户数,便可以使用string作为计数器,设定一个名为REGISTERED_COUNT_TODAY的 key,并在初始化时给它设置一个到凌晨 0 点的过期时间,每当用户注册成功后便使用incr命令使该 key 增长 1,同时当每天凌晨 0 点后,这个计数器都会因为 key 过期使值清零。
  • 每条微博都有点赞数、评论数、转发数和浏览数四条属性,这时用hash进行计数会更好,将该计数器的 key 设为weibo:weibo_idhash的 field 为like_numbercomment_numberforward_numberview_number,在对应操作后通过hincrby使hash 中的 field 自增。
  • 如果应用有一个发帖排行榜的功能,便选择sorted set吧,将集合的 key 设为POST_RANK。当用户发帖后,使用zincrby将该用户 id 的 score 增长 1。sorted set会重新进行排序,用户所在排行榜的位置也就会得到实时的更新。

6、限流

int类型,incr方法

以访问者的ip和其他信息作为key,访问一次增加一次计数,超过次数则返回false

7、位统计

String类型的bitcount(1.6.6的bitmap数据结构介绍)

字符是以8位二进制存储的

set k1 a
setbit k1 6 1
setbit k1 7 0
get k1 
/* 6 7 代表的a的二进制位的修改
a 对应的ASCII码是97,转换为二进制数据是01100001
b 对应的ASCII码是98,转换为二进制数据是01100010

因为bit非常节省空间(1 MB=8388608 bit),可以用来做大数据量的统计。
*/
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参考 使用Redis的bitmaps统计用户留存率、活跃用户

用户日活月活怎么统计 - Redis HyperLogLog 详解

8. 时间轴(Timeline)

list作为双向链表,不光可以作为队列使用。如果将它用作栈便可以成为一个公用的时间轴。当用户发完微博后,都通过lpush将它存放在一个 key 为LATEST_WEIBOlist中,之后便可以通过lrange取出当前最新的微博。

9. 消息队列

Redis 中list的数据结构实现是双向链表,所以可以非常便捷的应用于消息队列(生产者 / 消费者模型)。消息的生产者只需要通过lpush将消息放入 list,消费者便可以通过rpop取出该消息,并且可以保证消息的有序性。如果需要实现带有优先级的消息队列也可以选择sorted set。而pub/sub功能也可以用作发布者 / 订阅者模型的消息。无论使用何种方式,由于 Redis 拥有持久化功能,也不需要担心由于服务器故障导致消息丢失的情况。

List提供了两个阻塞的弹出操作:blpop/brpop,可以设置超时时间

  • blpop:blpop key1 timeout 移除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。
  • brpop:brpop key1 timeout 移除并获取列表的最后一个元素,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。

上面的操作。其实就是java的阻塞队列。学习的东西越多。学习成本越低

  • 队列:先进先除:rpush blpop,左头右尾,右边进入队列,左边出队列
  • 栈:先进后出:rpush brpop

10、抽奖

利用set结构的无序性,通过 Spop( Redis Spop 命令用于移除集合中的指定 key 的一个或多个随机元素,移除后会返回移除的元素。 ) 随机获得值

redis> SADD myset "one"
(integer) 1
redis> SADD myset "two"
(integer) 1
redis> SADD myset "three"
(integer) 1
redis> SPOP myset
"one"
redis> SMEMBERS myset
1) "three"
2) "two"
redis> SADD myset "four"
(integer) 1
redis> SADD myset "five"
(integer) 1
redis> SPOP myset 3
1) "five"
2) "four"
3) "two"
redis> SMEMBERS myset
1) "three"
redis> 
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11、点赞、签到、打卡

图片

假如上面的微博ID是t1001,用户ID是u3001

用 like:t1001 来维护 t1001 这条微博的所有点赞用户

  • 点赞了这条微博:sadd like:t1001 u3001
  • 取消点赞:srem like:t1001 u3001
  • 是否点赞:sismember like:t1001 u3001
  • 点赞的所有用户:smembers like:t1001
  • 点赞数:scard like:t1001

是不是比数据库简单多了。

12 商品标签

图片

老规矩,用 tags:i5001 来维护商品所有的标签。

  • sadd tags:i5001 画面清晰细腻
  • sadd tags:i5001 真彩清晰显示屏
  • sadd tags:i5001 流程至极

13、好友关系、用户关注、推荐模型

这个场景最开始是是一篇介绍微博 Redis 应用的 PPT 中看到的,其中提到微博的 Redis 主要是用在在计数和好友关系两方面上,当时对好友关系方面的用法不太了解,后来看到《Redis 设计与实现》中介绍到作者最开始去使用 Redis 便是希望能通过set解决传统数据库无法快速计算集合中交集这个功能。后来联想到微博当前的业务场景,确实能够以这种方式实现,所以姑且猜测一下:

对于一个用户 A,将它的关注和粉丝的用户 id 都存放在两个 set 中:

  • A:follow:存放 A 所有关注的用户 id

  • A:follower:存放 A 所有粉丝的用户 id

    那么通过sinter命令便可以根据A:followA:follower的交集得到与 A 互相关注的用户。当 A 进入另一个用户 B 的主页后,A:followB:follow的交集便是 A 和 B 的共同专注,A:followB:follower的交集便是 A 关注的人也关注了 B。

举例

follow 关注 fans 粉丝

相互关注:

  • sadd 1:follow 2
  • sadd 2:fans 1
  • sadd 1:fans 2
  • sadd 2:follow 1

我关注的人也关注了他(取交集):

  • sinter 1:follow 2:fans

可能认识的人:

  • 用户1可能认识的人(差集):sdiff 2:follow 1:follow
  • 用户2可能认识的人:sdiff 1:follow 2:follow

14 .排行榜

使用sorted set(有序set)和一个计算热度的算法便可以轻松打造一个热度排行榜,zrevrangebyscore可以得到以分数倒序排列的序列,zrank可以得到一个成员在该排行榜的位置(是分数正序排列时的位置,如果要获取倒序排列时的位置需要用zcard-zrank)。

id 为6001 的新闻点击数加1:

zincrby hotNews:20190926 1 n6001
  • 1

获取今天点击最多的15条:

zrevrange hotNews:20190926 0 15 withscores
  • 1

15 .倒排索引

倒排索引是构造搜索功能的最常见方式,在 Redis 中也可以通过set进行建立倒排索引,这里以简单的拼音 + 前缀搜索城市功能举例:

假设一个城市北京,通过拼音词库将北京转为beijing,再通过前缀分词将这两个词分为若干个前缀索引,有:北京bbebeijinbeijing。将这些索引分别作为set的 key(例如:index:北)并存储北京的 id,倒排索引便建立好了。接下来只需要在搜索时通过关键词取出对应的set并得到其中的 id 即可。

16 .显示最新的项目列表

比如说,我们的一个Web应用想要列出用户贴出的最新20条评论。在最新的评论边上我们有一个“显示全部”的链接,点击后就可以获得更多的评论。

每次新评论发表时,我们会将它的ID添加到一个Redis列表。可以限定列表的长度为5000

LPUSH latest.comments

在Redis中我们的最新ID使用了常驻缓存,这是一直更新的。但是我们做了限制不能超过5000个ID,因此我们的获取ID函数会一直询问Redis。只有在超出了这个范围的时候,才需要去访问数据库。

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