redis 04

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: redis 04

list类型

  • 数据存储需求:存储多个数据,并对数据进入存储空间的顺序进行区分
  • 需要的存储数据:一个存储空间保存多个数据,且通过数据可以体现进入顺序
  • list类型:保存多个数据,底层使用双向链表存储结构实现
  • 53995b38f1a5d9c39712292d88650f30_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

list类型数据基本操作

  • 添加/修改数据

lpush key value1 [value2] …

rpush key value1 [value2] …

  • 获取数据

lrange key start stop

lindex key index

llen key

  • 删除并移除数据

lpop key

rpop key

list 类型数组扩展操作

  • 规定时间内获取并移除数据

blpop key1 [key2] timeout

brpop key1 [key2] timeout

阻塞式获取,获取值如果还没有的时候可以等,如果有值就可以获取到。

业务场景

微信朋友圈点赞,要求按照点赞顺序显示点赞好友信息,如果取消点赞,移除对应好友信息

b873d4df6dac7c78574f71d222a33191_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

  • 移除指定数据

lrem key count value

ec76aba175032764d48b039de2618c15_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

  • redis应用于具有操作线后顺序的数据控制

list类型数据操作注意事项

  • list 中保存的数据都是string类型的,数据总容量式由西安的,最多232-1个元素(4294967295)
  • list具有索引的概念,但是操作数据时候通常以队列的形式进行入队出队操作,或以栈的形式进入栈出栈的操作
  • 获取全部数据操作结束索引设置为-1
  • list 可以对数据进行分页操作,通过第一页的信息来自list,第2页及更多的信息通过数据库的形式加载

list类型应用场景

业务场景

  • twitter、新浪微博、腾讯微博中个人用于的关注列表需要按照用户的关注顺序进行展示,粉丝列表需要将最近关注的粉丝列在前面
  • 新闻、资讯类网站如何将最新的新闻或资讯按照发生的事件顺序展示
  • 企业运营过程中,系统将产生出大量的运营数据,如何保障堕胎服务器操作日志的统一顺序输出?
    解决方案
  • 依赖list的数据具有顺序的特征对信息进行管理
  • 使用队列模型解决多路信息汇总合并的问题
  • 使用栈模型解决最新消息的问题

Set类型

  • 新的存储需求:存储大量的数据,在查询方面提供更高的效率
  • 休要的存储结构:能够保存大量的数据,搞笑的内部存储机制,便于查询
  • set类型:与hash存储结构完全相同,仅存储键,不存储值(nil),并且值式不允许重复的

set类型数据的基本操作

  • 添加数据

sadd key menber1 [member2]

  • 获取全部数据

smembers key

  • 删除数据

srem key member1 [member2]

  • 获取集合数据总量

scard key

  • 判断集合中是否包含指定数据

sismember key member

set类型数据的扩展操作

业务场景

每位用户首次使用进入头条时候会设置3项爱好的内容,但是后期为了增加用户的活跃度,兴趣点,必须让用户对其他信息类别逐渐产生兴趣,增加客户留存度,如何实现?

业务分析

  • 系统分析出各个分类的最新或最热点信息条目并组织成set集合
  • 随机挑选其中部分信息
  • 配合用户关注信息分类中的热点信息组织展示的全信息集合
    解决方案
  • 随机获取集合中指定数量的数据

srandmember key [count]

  • 随机获取集合中的某个数据并将该数据移出集合

spop key

  • redis应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热点旅游线路,应用APP推荐,大V推荐等

set类型数据的扩展操作

业务场景

e8de308bcab8349a4c02da6d470a8b81_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

解决方案

  • 求两个集合的交、并、差集

sinter key1 [key2]

sunion key1 [key2]

sdiff key1 [key2]

  • 求两个集合的交、并、差集并存储到指定集合中

sinterstore destination key1 [key2]

sunionstore destination key1 [key2]

sdiffstore destination key1 [key2]

  • 将指定数据从原始集合移动到目标集合中

smove source destination member

  • redis应用于同类信息的关联搜索,二度关联搜索,深度关联搜索
  • 显示共同关注(一度)
  • 显示共同好友(一度)
  • 由用户A出发,获取到好友用户B的好友信息列表(一度)
  • 由用户A出发,获取到好友用户B的购物清单列表(二度)
  • 由用户A出发,获取到好友用户B的游戏充值列表(二度)

Set类型数据操作的注意事项

  • set类型不允许数据重复,如果添加的数据在set中已经存在,将只保留一份
  • set虽然与hash的存储结构相同,但是无法启用hash中存储值的空间
    业务场景
    eb36c86a6b2e4a89625ca48d4c599ee6_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png
    解决方案
  • 依赖set集合数据不重复的特征,依赖set集合hash存储结构特征完成数据过滤与快速查询
  • 根据用户id获取用户所有角色
  • 根据用户所有角色获取用户所有操作权限放入set集合
  • 根据用户所有觉得获取用户所有数据全选放入set集合

校验工作:redis提供基础数据还是提供校验结果

Tips 10:

  • redis应用于同类型不重复数据的合并操作

set类型应用场景

业务场景

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解决方案

  • 利用set集合的数据去重特征,记录各种访问数据
  • 建立string类型数据,利用incr统计日访问量(PV)
  • 建立set模型,记录不同cookie数量(UV)
  • 建立set模型,记录不用IP数量(IP)

业务场景(黑白名单)

38a5f64577cd8cdde8797513d15f27e0_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

解决方案

  • 基于经营战略设定问题用户发现、鉴别规则
  • 周期性更行满足规则的用户黑名单,加入set集合
  • 用户行为信息达到后与黑名单进行比比对,确认行为去向
  • 黑名单过滤IP地址:应用于开放游客访问权限的信息源
  • 黑名单过滤设备信息:应用于限定访问设备的信息源
  • 黑名单过滤用户:应用于基于访问权限的信息源

Tips 12:

  • redis应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制

sorted_set

  • 新的存储需求:根据排序有利于数据的有效显示,需要提供一种可以根据自身特征进行排序的方式
  • 需要的存储结构:新的存储模型,可以保存可排序的数据
  • sorted_set类型:在set的存储结构基础上添加可排序字段
  • 21fb243f2c06da2fc9006f0e0aefcc00_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

sorted_set类型数据的基本操作

  • 添加数据

zadd key score1 member1 [score2 member2]

  • 获取全部数据

zrange key start stop [WITHSCORES]

zrevrange key start stop [WITHSCORES]

  • 删除数据

zrem key member [member …]

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01d2ef29e5b9dc77bbe758ffba548db5_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

00ec5ddb85f37f5a607a540873f3657f_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

  • 按条件获取数据

zrangebyscore key min max [WITHSCORES] [LIMIT]

zrevrangebyscore key max min [WITHSCORES]

  • 条件删除

zremrangebyrank key start stop

zremrangebyscore key min max

f94611be49f460e416587dfafe4ce76c_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

注意

  • min与max用于限定搜索查询的条件
  • start与stop用于限定查询范围,作用于索引,表示开始和结束索引
  • offset与count用于限定查询范围,作用于查询结果,表示开始位置和数据总量
  • 获取集合数据总量

zcard key

zcount key min max

  • 集合交、并操作

zinterstore destination numkeys key [key …]

zunionstore destination numkeys key [key …]

d41f78b948aeb097d688d8677f6c813e_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

sorted_set 类型数据的扩展操作

业务场景

f5efd47d48a536ab423a83c1f8df65cb_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

243f9291d9fa70f94c4a9c4412de3de5_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

解决方案

  • 获取数据对应的索引(排名)

zrank key member

zrevrank key member

  • score 值获取与修改

zscore key member

zincrby key increment member

26e051a9e9dc75c3a828ed50cb653aa1_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png

Tips 13:

  • redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名

sorted_set 类型数据操作的注意事项

  • score 保存的数据存储空间是64位,如果是整数范围是
  • 5324dd67bbd49ca4e03f8d7423317649_20200420125325309.png
  • score保存的数据也可以是一个双精度的double值,基于双精度浮点数的特征,可能会丢失精度,使用时侯要慎重
  • sorted_set底层存储还是基于set结构的,因此数据不能重复,如果重复添加相同的数据,score值将被反复覆盖,保留最后一次修改的结果

业务场景

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解决方案

  • 对于基于时间线限定的任务处理,将处理时间记录位score值,利用排序功能区分处理的先后顺序
  • 记录下一个要处理的事件,当到期后处理对应的任务,移除redis中的记录,并记录下一个要处理的时间
  • 当新任务加入时,判定并更新当前下一个要处理的任务时间
  • 为提升sorted_set的性能,通常将任务根据特征存储成若干个sorted_set.例如1小时内,1天内,年度等,操作时逐渐提升,将即将操作的若干个任务纳入到1小时内处理队列中
  • 获取当前系统时间

time

Tips 14

  • redis应用于定时任务执行顺序管理或任务过期管理

业务场景任务/消息权重设定应用

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解决方案

  • 对于带有权重的任务,优先处理权重高的任务,采用score记录权重即可
    4466970ff29d769185ffb858316be569_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png
    cfac3c1c8e246e9263c88a853407ce9b_watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FtcW0zMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70.png
    Tips 15:
  • redis应用于即时任务/消息队列执行管理


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