Redis的常用场景有哪些?

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上善若水. 发表于 2022/07/25 21:33:19 2022/07/25
【摘要】 Redis的常用场景有哪些?

Redis的常用场景有哪些?
1、缓存

缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技,合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度,还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能,也提供了灵活的键淘汰策略,所以,现在Redis用在缓存的场合非常多。

2、排行榜

很多网站都有排行榜应用的,如京东的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。

3、计数器

什么是计数器,如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效,每次浏览都得给+1,并发量高时如果每次都请求数据库操作无疑是种挑战和压力。Redis提供的incr命令来实现计数器功能,内存操作,性能非常好,非常适用于这些计数场景。

4、分布式会话

集群模式下,在应用不多的情况下一般使用容器自带的session复制功能就能满足,当应用增多相对复杂的系统中,一般都会搭建以Redis等内存数据库为中心的session服务,session不再由容器管理,而是由session服务及内存数据库管理。

5、分布式锁

在很多互联网公司中都使用了分布式技术,分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问,如全局ID、减库存、秒杀等场景,并发量不大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现,但在并发量高的场合中,利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的,大大影响了数据库的性能。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁,如果设置返回1说明获取锁成功,否则获取锁失败,实际应用中要考虑的细节要更多。

6、 社交网络

点赞、踩、关注/被关注、共同好友等是社交网站的基本功能,社交网站的访问量通常来说比较大,而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据,Redis提供的哈希、集合等数据结构能很方便的的实现这些功能。如在微博中的共同好友,通过Redis的set能够很方便得出。

7、最新列表

Redis列表结构,LPUSH可以在列表头部插入一个内容ID作为关键字,LTRIM可用来限制列表的数量,这样列表永远为N个ID,无需查询最新的列表,直接根据ID去到对应的内容页即可。

8、消息系统

消息队列是大型网站必用中间件,如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件,主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。Redis提供了发布/订阅及阻塞队列功能,能实现一个简单的消息队列系统。另外,这个不能和专业的消息中间件相比。

  1. Redis的数据类型有哪些?
    有五种常用数据类型:String、Hash、Set、List、SortedSet。以及三种特殊的数据类型:Bitmap、HyperLogLog、Geospatial ,其中HyperLogLog、Bitmap的底层都是 String 数据类型,Geospatial 的底层是 Sorted Set 数据类型。

五种常用的数据类型:

1、String: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。其中Value既可以是数字也可以是字符串。使用场景:常规key-value缓存应用。常规计数: 微博数, 粉丝数。

2、Hash:Hash 是一个键值(key => value)对集合。Redishash 是一个 string 类型的 field 和 value 的映射表,hash 特别适合用于存储对象,并且可以像数据库中update一个属性一样只修改某一项属性值。

3、Set:Set是一个无序的天然去重的集合,即Key-Set。此外还提供了交集、并集等一系列直接操作集合的方法,对于求共同好友、共同关注什么的功能实现特别方便。

4、List:List是一个有序可重复的集合,其遵循FIFO的原则,底层是依赖双向链表实现的,因此支持正向、反向双重查找。通过List,我们可以很方面的获得类似于最新回复这类的功能实现。

5、SortedSet:类似于java中的TreeSet,是Set的可排序版。此外还支持优先级排序,维护了一个score的参数来实现。适用于排行榜和带权重的消息队列等场景。

三种特殊的数据类型:

1、Bitmap:位图,Bitmap想象成一个以位为单位数组,数组中的每个单元只能存0或者1,数组的下标在Bitmap中叫做偏移量。使用Bitmap实现统计功能,更省空间。如果只需要统计数据的二值状态,例如商品有没有、用户在不在等,就可以使用 Bitmap,因为它只用一个 bit 位就能表示 0 或 1。

2、Hyperloglog。HyperLogLog 是一种用于统计基数的数据集合类型,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大

时,计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。场景:统计网页的UV(即Unique Visitor,不重复访客,一个人访问某个网站多次,但是还是只计算为一次)。

要注意,HyperLogLog 的统计规则是基于概率完成的,所以它给出的统计结果是有一定误差的,标准误算率是 0.81%。

3、Geospatial :主要用于存储地理位置信息,并对存储的信息进行操作,适用场景如朋友的定位、附近的人、打车距离计算等。

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