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  • Redis使用场景

    2020-04-08 16:16:27
    Redis使用场景-笔记

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  • redis使用场景

    2016-10-19 10:54:38
    Redis使用场景 Redis开创了一种新的数据存储思路,使用Redis,我们不用在面对功能单调的数据库时,把精力放在写庞大的sql上了,而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作来实现。   Redis常用数据类型  ...

    Redis使用场景

    Redis开创了一种新的数据存储思路,使用Redis,我们不用在面对功能单调的数据库时,把精力放在写庞大的sql上了,而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作来实现。

     

    Redis常用数据类型

          Redis最为常用的数据类型主要有以下五种:

    • String
    • Hash
    • List
    • Set
    • Sorted set

          下面我们先来逐一的分析下这五种数据类型的使用和内部实现方式:

           一、String

                 常用命令: 

                     set,get,decr,incr,mget 等。

     

                 应用场景: 

                     String是最常用的一种数据类型,普通的key/value存储都可以归为此类,这里就不所做解释了。

     

                 实现方式: 

                     String在redis内部存储默认就是一个字符串,被redisObject所引用,当遇到incr,decr等操作时会转成数    值型进行计算,此时redisObject的encoding字段为int。

            二、Hash

                常用命令:

                     hget,hset,hgetall 等。

     

                应用场景:

                     我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景,比如我们要存储一个用户信息对象数据,包含以下信息:

                     用户ID为查找的key,存储的value用户对象包含姓名,年龄,生日等信息,如果用普通的key/value结构 来存储,主要有以下2种存储方式:

     

                  第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储,这种方式的缺点是,增加了序列化/反序列化的开销,并且在需要修改其中一项信息时,需要把整个对象取回,并且修改操作需要对并发进行保护,引入CAS等复杂问题。

     

                  第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿,用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值,虽然省去了序列化开销和并发问题,但是用户ID为重复存储,如果存在大量这样的数据,内存浪费还是非常可观的。

     

                 那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题,Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap,并提供了直接存取这个Map成员的接口。也就是说,Key仍然是用户ID, value是一个Map,这个Map的key是成员的属性名,value是属性值,这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了,既不需要重复存储数据,也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。

               这里同时需要注意,Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多,那么涉及到遍历整个内部Map的操作,由于Redis单线程模型的缘故,这个遍历操作可能会比较耗时,而另其它客户端的请求完全不响应,这点需要格外注意。

            实现方式: 

               上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap,实际这里会有2种不同实现,这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储,而不会采用真正的HashMap结构,对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。

            

         三、List

           常用命令:

               lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。

           应用场景: 

               Redis list的应用场景非常多,也是Redis最重要的数据结构之一,比如twitter的关注列表,粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现,比较好理解,这里不再重复。

           实现方式: 

               Redis list的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销,Redis内部的很多实现,包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

     

         四、Set 

           常用命令: 

               sadd,spop,smembers,sunion 等。

           应用场景:

               Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的。

           实现方式:

              set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap,实际就是通过计算hash的方式来快速排重的,这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

     

        五、Sorted set

           常用命令:

              zadd,zrange,zrem,zcard等

     

           使用场景:

              Redis sorted set的使用场景与set类似,区别是set不是自动有序的,而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序,并且是插入有序的,即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表,那么可以选择sorted set数据结构,比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储,这样获取时就是自动按时间排好序的。

     

           实现方式:

              Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序,HashMap里放的是成员到score的映射,而跳跃表里存放的是所有的成员,排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率,并且在实现上比较简单。
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  • Redis 使用场景

    千次阅读 2019-05-22 09:10:52
    在某些场景下,可以充分的利用 Redis 的特性,大大提高效率。 缓存 对于热点数据,缓存以后可能读取数十万次,因此,对于热点数据,缓存的价值非常大。例如,分类栏目更新频率不高,但是绝大多数的页面都需要访问...

    随着数据量的增长,MySQL 已经满足不了大型互联网类应用的需求。因此,Redis 基于内存存储数据,可以极大的提高查询性能,对产品在架构上很好的补充。在某些场景下,可以充分的利用 Redis 的特性,大大提高效率。

    缓存

    对于热点数据,缓存以后可能读取数十万次,因此,对于热点数据,缓存的价值非常大。例如,分类栏目更新频率不高,但是绝大多数的页面都需要访问这个数据,因此读取频率相当高,可以考虑基于 Redis 实现缓存。

    会话缓存

    此外,还可以考虑使用 Redis 进行会话缓存。例如,将 web session 存放在 Redis 中。

    时效性

    例如验证码只有60秒有效期,超过时间无法使用,或者基于 Oauth2 的 Token 只能在 5 分钟内使用一次,超过时间也无法使用。

    访问频率

    出于减轻服务器的压力或防止恶意的洪水攻击的考虑,需要控制访问频率,例如限制 IP 在一段时间的最大访问量。

    计数器

    数据统计的需求非常普遍,通过原子递增保持计数。例如,应用数、资源数、点赞数、收藏数、分享数等。

    社交列表

    社交属性相关的列表信息,例如,用户点赞列表、用户分享列表、用户收藏列表、用户关注列表、用户粉丝列表等,使用 Hash 类型数据结构是个不错的选择。

    记录用户判定信息

    记录用户判定信息的需求也非常普遍,可以知道一个用户是否进行了某个操作。例如,用户是否点赞、用户是否收藏、用户是否分享等。

    交集、并集和差集

    在某些场景中,例如社交场景,通过交集、并集和差集运算,可以非常方便地实现共同好友,共同关注,共同偏好等社交关系。

    热门列表与排行榜

    按照得分进行排序,例如,展示最热、点击率最高、活跃度最高等条件的排名列表。

    最新动态

    按照时间顺序排列的最新动态,也是一个很好的应用,可以使用 Sorted Set 类型的分数权重存储 Unix 时间戳进行排序。

    消息队列

    Redis 能作为一个很好的消息队列来使用,依赖 List 类型利用 LPUSH 命令将数据添加到链表头部,通过 BRPOP 命令将元素从链表尾部取出。同时,市面上成熟的消息队列产品有很多,例如 RabbitMQ。因此,更加建议使用 RabbitMQ 作为消息中间件。

    Redis还有什么其它的使用场景么?欢迎下方留言探讨。

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  • redis 使用场景

    2018-06-22 19:20:03
    1. 使用redis有哪些好处?(1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)(2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash(3) 支持事务,操作都...

    1. 使用redis有哪些好处?

    (1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

    (2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash

    (3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行

    (4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除


    2. redis相比memcached有哪些优势?

    (1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型

    (2) redis的速度比memcached快很多

    (3) redis可以持久化其数据


    3. redis常见性能问题和解决方案:

    (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件

    (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次

    (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内

    (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

    (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…

    这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。



    4. MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据

     相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:

    voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

    volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰

    volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰

    allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰

    allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰

    no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

     

    5. Memcache与Redis的区别都有哪些?

    1)、存储方式

    Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。

    Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。

    2)、数据支持类型

    Memcache对数据类型支持相对简单。

    Redis有复杂的数据类型。

    3)、使用底层模型不同

    它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。

    Redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。

    4),value大小

    redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB



    6. Redis 常见的性能问题都有哪些?如何解决?

     

    1).Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。

     

    2).Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。

     

    3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。

    4). Redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内



    7, redis 最适合的场景

    Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached,那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?

           如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点:

         1 、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。
         2 、Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
         3 、Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

    (1)、会话缓存(Session Cache)

    最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?

    幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

    (2)、全页缓存(FPC)

    除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。

    再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端

    此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件  wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

    (3)、队列

    Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。

    如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。

    (4),排行榜/计数器

    Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:

    当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:

    ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

    Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。

    (5)、发布/订阅

    最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。

    Redis提供的所有特性中,我感觉这个是喜欢的人最少的一个,虽然它为用户提供如果此多功能。

    展开全文
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