Redis 的 N 种妙用,不仅仅是缓存

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Redis 的 N 种妙用,不仅仅是缓存相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Redis是键值对的数据库,常用的五种数据类型为字符串类型(string),散列类型(hash),列表类型(list),集合类型(set),有序集合类型(zset)。

Redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java,C/C++,C#,phpjavascript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便。

Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步,从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制,使得从数据库在任何地方同步树时,可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

Redis用作缓存,主要两个用途:高性能,高并发,因为内存天然支持高并发

应用场景

分布式锁(string)

setnx key value,当key不存在时,将 key 的值设为 value ,返回1。若给定的 key 已经存在,则setnx不做任何动作,返回0。

当setnx返回1时,表示获取锁,做完操作以后del key,表示释放锁,如果setnx返回0表示获取锁失败,整体思路大概就是这样,细节还是比较多的,有时间单开一篇来讲解

计数器(string)


如知乎每个问题的被浏览器次数

set key 0
incr key // incr readcount::{帖子id} 每阅读一次
get key // get readcount::{帖子id} 获取阅读量

分布式全局唯一id(string)


分布式全局唯一id的实现方式有很多,这里只介绍用redis实现

Redis 的 N 种妙用,不仅仅是缓存

每次获取userId的时候,对userId加1再获取,可以改进为如下形式

Redis 的 N 种妙用,不仅仅是缓存

直接获取一段userId的最大值,缓存到本地慢慢累加,快到了userId的最大值时,再去获取一段,一个用户服务宕机了,也顶多一小段userId没有用到

set userId 0
incr usrId //返回1
incrby userId 1000 //返回10001

消息队列(list)

在list里面一边进,一边出即可

# 实现方式一
# 一直往list左边放
lpush key value 
# key这个list有元素时,直接弹出,没有元素被阻塞,直到等待超时或发现可弹出元素为止,上面例子超时时间为10s
brpop key value 10 

# 实现方式二
rpush key value
blpop key value 10

Redis 的 N 种妙用,不仅仅是缓存

新浪/Twitter用户消息列表(list)

Redis 的 N 种妙用,不仅仅是缓存

假如说小编li关注了2个微博a和b,a发了一条微博(编号为100)就执行如下命令

lpush msg::li 100

b发了一条微博(编号为200)就执行如下命令:

lpush msg::li 200

假如想拿最近的10条消息就可以执行如下命令(最新的消息一定在list的最左边):

# 下标从0开始,[start,stop]是闭区间,都包含
lrange msg::li 0 9 

抽奖活动(set)

# 参加抽奖活动
sadd key {userId} 

# 获取所有抽奖用户,大轮盘转起来
smembers key 

# 抽取count名中奖者,并从抽奖活动中移除
spop key count 

# 抽取count名中奖者,不从抽奖活动中移除
srandmember key count

实现点赞,签到,like等功能(set)

Redis 的 N 种妙用,不仅仅是缓存

# 1001用户给8001帖子点赞
sadd like::8001 1001

# 取消点赞
srem like::8001 1001

# 检查用户是否点过赞
sismember like::8001 1001 

# 获取点赞的用户列表
smembers like::8001 

# 获取点赞用户数
scard like::8001 

实现关注模型,可能认识的人(set)

Redis 的 N 种妙用,不仅仅是缓存

seven关注的人
sevenSub -> {qing, mic, james}
青山关注的人
qingSub->{seven,jack,mic,james}
Mic关注的人
MicSub->{seven,james,qing,jack,tom}

# 返回sevenSub和qingSub的交集,即seven和青山的共同关注
sinter sevenSub qingSub -> {mic,james}

# 我关注的人也关注他,下面例子中我是seven
# qing在micSub中返回1,否则返回0
sismember micSub qing
sismember jamesSub qing

# 我可能认识的人,下面例子中我是seven
# 求qingSub和sevenSub的差集,并存在sevenMayKnow集合中
sdiffstore sevenMayKnow qingSub sevenSub -> {seven,jack}

电商商品筛选(set)

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每个商品入库的时候即会建立他的静态标签列表如,品牌,尺寸,处理器,内存

# 将拯救者y700P-001和ThinkPad-T480这两个元素放到集合brand::lenovo
sadd brand::lenovo 拯救者y700P-001 ThinkPad-T480
sadd screenSize::15.6 拯救者y700P-001 机械革命Z2AIR
sadd processor::i7 拯救者y700P-001 机械革命X8TIPlus

# 获取品牌为联想,屏幕尺寸为15.6,并且处理器为i7的电脑品牌(sinter为获取集合的交集)
sinter brand::lenovo screenSize::15.6 processor::i7 -> 拯救者y700P-001

排行版(zset)

redis的zset天生是用来做排行榜的、好友列表, 去重, 历史记录等业务需求

Redis 的 N 种妙用,不仅仅是缓存

# user1的用户分数为 10
zadd ranking 10 user1
zadd ranking 20 user2

# 取分数最高的3个用户
zrevrange ranking 0 2 withscores

过期策略

定期删除

redis 会将每个设置了过期时间的 key 放入到一个独立的字典中,以后会定期遍历这个字典来删除到期的 key。

定期删除策略

Redis 默认会每秒进行十次过期扫描(100ms一次),过期扫描不会遍历过期字典中所有的 key,而是采用了一种简单的贪心策略。

从过期字典中随机 20 个 key;

删除这 20 个 key 中已经过期的 key;

如果过期的 key 比率超过 1/4,那就重复步骤 1;

惰性删除

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内存淘汰策略

Redis 的 N 种妙用,不仅仅是缓存

持久化策略

Redis 的 N 种妙用,不仅仅是缓存

缓存雪崩和缓存穿透

缓存雪崩是什么?

假设有如下一个系统,高峰期请求为5000次/秒,4000次走了缓存,只有1000次落到了数据库上,数据库每秒1000的并发是一个正常的指标,完全可以正常工作,但如果缓存宕机了,每秒5000次的请求会全部落到数据库上,数据库立马就死掉了,因为数据库一秒最多抗2000个请求,如果DBA重启数据库,立马又会被新的请求打死了,这就是缓存雪崩。

Redis 的 N 种妙用,不仅仅是缓存

如何解决缓存雪崩

  • 事前:redis高可用,主从+哨兵,redis cluster,避免全盘崩溃

  • 事中:本地ehcache缓存 + hystrix限流&降级,避免mysql被打死

  • 事后:redis持久化,快速恢复缓存数据

缓存穿透是什么?

假如客户端每秒发送5000个请求,其中4000个为黑客的恶意攻击,即在数据库中也查不到。举个例子,用户id为正数,黑客构造的用户id为负数,

如果黑客每秒一直发送这4000个请求,缓存就不起作用,数据库也很快被打死。

如何解决缓存穿透

查询不到的数据也放到缓存,value为空,如set -999 “”

总而言之,缓存雪崩就是缓存失效,请求全部全部打到数据库,数据库瞬间被打死。缓存穿透就是查询了一个一定不存在的数据,并且从存储层查不到的数据没有写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。

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