redis使用场景

reids各个数据类型存储最大容量

  1. Strings类型:一个String类型的value最大可以存储512M
  2. Lists类型:list的元素个数最多为2^32-1个,也就是4294967295个。
  3. Sets类型:元素个数最多为2^32-1个,也就是4294967295个。
  4. s类型:键值对个数最多为2^32-1个,也就是4294967295个。
  5. Sorted sets类型:跟Sets类型相似。

redis使用场景

  • 缓存
  • 数据共享
  • 分布式锁
  • 全局id
  • 计数器
  • 限流
  • 位统计
  • 购物车
  • 用户消息时间线(timeline)
  • 消息队列
  • 抽奖
  • 点赞、签到、打卡
  • 商品标签
  • 商品筛选
  • 用户关注、推荐模型
  • 排行榜

1. 缓存

热点数据缓存、对象缓存、全页缓存,可以提升热点数据减少访问数据库,减轻数据的压力。

问题:

  • 数据一致性
  • 缓存穿透
  • 缓存雪崩
  • 缓存击穿

2. 数据共享

redis是分布式独立部署的服务,多个应用连接同一个redis服务,实现数据的共享
比如:登录用户的,session信息

3. 分布式锁

在并发的环境中,多个线程修改同一份数据,造成数据错误,需要分布式锁

String 类型setnx方法,只有不存在时才能添加成功,返回true
推荐:redisson 实现分布式锁

4. 全局id

在分布式系统中,比如订单,每个应用自己递增的生成订单号,局部唯一,但是多个应用,就可能导致订单号重复,这个时候就需要全局id,保证不重复

int类型,incrby,利用原子性

其他实现方式:

  • 雪花算法
  • uuid
  • 数据库自增id实现

5. 计数器

统计网站页面的访问量(pv)、文章的阅读数、微博点赞数...,先写入redis,再同步到数据库

int 类型,incr方法,递增

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

[图片上传失败...(image-c4b08e-1646210726907)]

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

[图片上传失败...(image-43e787-1646210726907)]

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。

13、商品标签

[图片上传失败...(image-a79f42-1646210726907)]

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

[图片上传失败...(image-79ceeb-1646210726907)]

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

[图片上传失败...(image-a0591c-1646210726907)]

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