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  • Redis使用场景

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

    Redis使用场景-笔记

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  • redis使用场景

    2019-10-08 16:37:10
    Redis应用场景 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,把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上,而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作,为不同的大象构建...

    Redis应用场景

     

    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,把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上,而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作,为不同的大象构建不同的冰箱。

    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

    在具体描述这几种数据类型之前,我们先通过一张图了解下Redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的:

    首先Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value,redisObject最主要的信息如上图所示:type代表一个value对象具体是何种数据类型,encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式,比如:type=string代表value存储的是一个普通字符串,那么对应的encoding可以是raw或者是int,如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的,当然前提是这个字符串本身可以用数值表示,比如:"123" "456"这样的字符串。

    这里需要特殊说明一下vm字段,只有打开了Redis的虚拟内存功能,此字段才会真正的分配内存,该功能默认是关闭状态的,该功能会在后面具体描述。通过上图我们可以发现Redis使用redisObject来表示所有的key/value数据是比较浪费内存的,当然这些内存管理成本的付出主要也是为了给Redis不同数据类型提供一个统一的管理接口,实际作者也提供了多种方法帮助我们尽量节省内存使用,我们随后会具体讨论。

    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:

    • 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。

    • 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,如下图:

      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。

    • 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。

    • 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。

    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。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/oracleloyal/p/5175261.html

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  • 聊聊 Redis 使用场景随着数据量的增长,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...

    聊聊 Redis 使用场景

    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。

    展开全文
  • 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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  • 聊聊 Redis 使用场景

    2017-09-25 21:58:27
    聊聊 Redis 使用场景
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