Redis 16 大应用场景,竟然这么多

2022-03-20  本文已影响0人  首席架构师专栏

使用场景

在程序猿眼里可能就觉得redis主要作为缓存使用,对redis的其它功能知之甚少,为了让大家更多的了解redis,沐子总结了它的16大应用场景:

1.缓存、2.数据共享分布式、3.分布式锁、4.全局ID、5.计数器、6.限流、7.位统计、8.购物车、9.用户消息时间线timeline、10.消息队列、11.抽奖、12.点赞、签到、打卡、13.商品标签、14.商品筛选、15.用户关注、推荐模型、16.排行榜

1、缓存

String类型

例如:热点数据缓存(例如报表、明星出轨),对象缓存、全页缓存、可以提升热点数据的访问数据。

2、数据共享分布式

String 类型,因为 Redis 是分布式的独立服务,可以在多个应用之间共享

例如:分布式Session

<dependency>

  <groupId>org.springframework.session</groupId>

  <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>

</dependency>

3、分布式锁

String 类型setnx方法,只有不存在时才能添加成功,返回true

public static boolean getLock(String key) {

    Long flag = jedis.setnx(key, "1");

    if (flag == 1) {

        jedis.expire(key, 10);

    }

    return flag == 1;

}

public static void releaseLock(String key) {

    jedis.del(key);

}

4、全局ID

int类型,incrby,利用原子性

incrby userid 1000

分库分表的场景,一次性拿一段

5、计数器

int类型,incr方法

例如:文章的阅读量、微博点赞数、允许一定的延迟,先写入Redis再定时同步到数据库

6、限流

int类型,incr方法

以访问者的ip和其他信息作为key,访问一次增加一次计数,超过次数则返回false

7、位统计

String类型的bitcount(1.6.6的bitmap数据结构介绍)

字符是以8位二进制存储的

set k1 a

setbit k1 6 1

setbit k1 7 0

get k1

/* 6 7 代表的a的二进制位的修改

a 对应的ASCII码是97,转换为二进制数据是01100001

b 对应的ASCII码是98,转换为二进制数据是01100010

因为bit非常节省空间(1 MB=8388608 bit),可以用来做大数据量的统计。

例如:在线用户统计,留存用户统计

setbit onlineusers 01

setbit onlineusers 11

setbit onlineusers 20

支持按位与、按位或等等操作

BITOPANDdestkeykey[key...] ,对一个或多个 key 求逻辑并,并将结果保存到 destkey 。         

BITOPORdestkeykey[key...] ,对一个或多个 key 求逻辑或,并将结果保存到 destkey 。

BITOPXORdestkeykey[key...] ,对一个或多个 key 求逻辑异或,并将结果保存到 destkey 。

BITOPNOTdestkeykey ,对给定 key 求逻辑非,并将结果保存到 destkey 。

计算出7天都在线的用户

BITOP "AND" "7_days_both_online_users" "day_1_online_users" "day_2_online_users" ...  "day_7_online_users"

8、购物车

String 或hash。所有String可以做的hash都可以做

key:用户id;field:商品id;value:商品数量。

+1:hincr。-1:hdecr。删除:hdel。全选:hgetall。商品数:hlen。

9、用户消息时间线timeline

list,双向链表,直接作为timeline就好了。插入有序

10、消息队列

List提供了两个阻塞的弹出操作:blpop/brpop,可以设置超时时间

blpop:blpop key1 timeout 移除并获取列表的第一个元素,如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。

brpop:brpop key1 timeout 移除并获取列表的最后一个元素,如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。

上面的操作。其实就是java的阻塞队列。学习的东西越多。学习成本越低

队列:先进先除:rpush blpop,左头右尾,右边进入队列,左边出队列

栈:先进后出:rpush brpop

11、抽奖

自带一个随机获得值

spop myset

12、点赞、签到、打卡

假如上面的微博ID是t1001,用户ID是u3001

用 like:t1001 来维护 t1001 这条微博的所有点赞用户

点赞了这条微博:sadd like:t1001 u3001

取消点赞:srem like:t1001 u3001

是否点赞:sismember like:t1001 u3001

点赞的所有用户:smembers like:t1001

点赞数:scard like:t1001

是不是比数据库简单多了。哈哈

13、商品标签

老规矩,用 tags:i5001 来维护商品所有的标签。

sadd tags:i5001 画面清晰细腻

sadd tags:i5001 真彩清晰显示屏

sadd tags:i5001 流程至极

14、商品筛选

// 获取差集

sdiff set1 set2

// 获取交集(intersection )

sinter set1 set2

// 获取并集

sunion set1 set2

假如:iPhone11 上市了

sadd brand:apple iPhone11

sadd brand:ios iPhone11

sad screensize:6.0-6.24 iPhone11

sad screentype:lcd iPhone 11

赛选商品,苹果的、ios的、屏幕在6.0-6.24之间的,屏幕材质是LCD屏幕

sinter brand:apple brand:ios screensize:6.0-6.24 screentype:lcd

15、用户关注、推荐模型

follow 关注 fans 粉丝

相互关注:

sadd 1:follow 2

sadd 2:fans 1

sadd 1:fans 2

sadd 2:follow 1

我关注的人也关注了他(取交集):

sinter 1:follow 2:fans

可能认识的人:

用户1可能认识的人(差集):sdiff 2:follow 1:follow

用户2可能认识的人:sdiff 1:follow 2:follow

16、排行榜

id 为6001 的新闻点击数加1:zincrby hotNews:20190926 1 n6001

获取今天点击最多的15条:zrevrange hotNews:20190926 0 15 withscores

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