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redis用在哪里

来源:互联网 作者:佚名 时间:2022-06-27 11:59
1. 高并发缓存/共享session: UserInfo getUserInfo (long id) {} 取: userRedisKey = user:info: + id; value = redis.get(userRedisKey ); if (value != null) { userInfo = deserialize(value); return userInfo; } 存: userInfo = ***getUs

1. 高并发缓存/共享session:

UserInfo getUserInfo (long id) {}

取:

userRedisKey = "user:info:" + id;

value = redis.get(userRedisKey );

if (value != null) {

userInfo = deserialize(value);

return userInfo;

}

存:

userInfo = ***getUserInfo(id);

redis.setex(userRedisKey, 3600, serialize(userInfo));

用string存储序列化后的数据,不够立体直观,可以转为hmset存储为哈希结构,存取更直观

2. 简单分布式锁

setnx只有不存在时能设置成功,其余只能等待。单线程

3. 计数器 incr,因为是单线程,比cas等少了cpu消耗,性能更高

long incrVideoCounter (long id) {

key = "video:playCount:" + id;

return redis.incr(key);

}

4. 实现栈/队列

栈: lpush + lpop

队列: lpush + rpop

5. 流量控制/限速

phoneNum = "12345678999";

key = "shortMsg:limit:" + phoneNum;

isExists = redis.set(key, 1, "EX 60", "NX");

if (isExists != null || redis.incr(key) <= 5) {

//通过

} else {

//不通过

}

6. 消息队列

使用lpush + brpop可实现阻塞队列,生产者从列表左端lpush插入元素,多个消费者从右端brpop阻塞获取队列尾部元素

7. 每个用户有自己的文章,现在要分页展示文章列表

hmset article:1 title xx context XXXX

lpush user:1:articles srticle:1 articles:3

articles = lrange user:1:articles 0 9

for article in {articles}

hgetall {article}

8. 关注点赞等

点赞: zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1

取消: zrem user:ranking:2016_03_15 mike

取得赞最多的10个用户: zrevrangebyrank user:ranking:2016_03_15 0 9

展示用户信息及分数: hgetall user:info:tom / zscore user:ranking:2016_03_15 mike / zrank user:ranking:2016_03_15 mike

9. bitmaps 计算大数据集合见的关系等

10. 排行榜

mike上传了一个视频并获得了3个赞 zadd user:ranking:2016_03_15 mike 3

又有人给点了个赞 zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1

11. 共同关注

给用户添加关注标签 sadd user:1:tags tag1 tag2

给标签添加用户 sadd tag1:uses user:1

共同关注 sinter user:1:tags user:2:tags

sinter/sunion/sdiff

12. 发布订阅

subscribe video:changes:

publish video:changeds "video1,video2"

for video in video1,video2

update (video)

每种数据type对应了多种底层数据结构实现(object encoding),可以通过数据大小长度场景等切换,达到更高的效率

持久化RDB(子进程创建,二进制文件,恢复快,不够实时)/AOF(appendonly。文本文件,实时写操作先aop_buffer,然后通过配置写入磁盘间隔,写入磁盘,达到一定大小合并)

批量hmget等操作要转为hscan等渐进式遍历方法,否则容易阻塞

缓冲:客户端缓冲(输入/输出),复制积压缓冲,aof缓冲

复制: 全量/增量 复制偏移量/复制积压缓冲(写命令发送给从服务器同时还维护一个先进先出的队列,等于主服务还保存着最近传播的命令)/ID

sentinal: 实现高可用,本身是特殊的redis节点,可以自己配置集群,通过心跳等机制监控redis数据集群,当某一节点出现故障不可用,可以及时发现并自动迁移

cluster: 分布式集群,容错选主等。将物理结点映射到16383个槽位实现动态性

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