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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:
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)。
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>
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,string的set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
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。
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
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,string、hash和sorted 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:
1: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。
2: 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_id,hash的 field 为like_number、comment_number、forward_number和view_number,在对应操作后通过hincrby使hash 中的 field 自增。
3: 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。
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
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。
- */
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_WEIBO
的list
中,之后便可以通过lrange
取出当前最新的微博。
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
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
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>
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。
老规矩,用 tags:i5001 来维护商品所有的标签。
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:follow和A: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:follow和B:follow的交集便是 A 和 B 的共同专注,A:follow和B:follower的交集便是 A 关注的人也关注了 B。
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
获取今天点击最多的15条:
zrevrange hotNews:20190926 0 15 withscores
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、北京、b、be…beijin和beijing。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。
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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