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Redis常见的应用场景

简介: Redis常见的应用场景
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大家好,我是小羽。

Redis 基于内存存储数据,可以极大的提高查询性能,对产品在架构上很好的补充。在某些场景下,可以充分的利用 Redis 的特性,大大提高效率。

缓存

对于热点数据,缓存以后可能读取数十万次,因此,对于热点数据,缓存的价值非常大。例如,分类栏目更新频率不高,但是绝大多数的页面都需要访问这个数据,因此读取频率相当高,可以考虑基于 Redis 实现缓存。

页面缓存

如果你使用的是服务器端内容渲染,你又不想为每个请求重新渲染每个页面,就可以使用 Redis 把常被请求的内容缓存起来,能够大大的降低页面请求的延迟,已经有很多框架用Redis来缓存页面,这就是页面静态化的一种方式。

// Set the page that will last 1 minute
SET key "<html>...</html>" EX 60

// Get the page
GET key

会话缓存

此外,还可以考虑使用 Redis 进行会话缓存。例如,将 web session 存放在 Redis 中。

Session 存储

这可能是应用最广的点了,相比较于类似 memcache 的 session 存储,Redis 具有缓存数据持久化的能力,当缓存因出现问题而重启后,之前的缓存数据还在那儿,这个就比较实用,避免了因为session突然消失带来的用户体验问题。

// Set session that will last 1 minute
SET randomHash "{userId}" EX 60

// Get userId
GET randomHash

时效性

例如验证码只有60秒有效期,超过时间无法使用,或者基于 Oauth2 的 Token 只能在 5 分钟内使用一次,超过时间也无法使用。

访问频率

出于减轻服务器的压力或防止恶意的洪水攻击的考虑,需要控制访问频率,例如限制 IP 在一段时间的最大访问量。

计数器

数据统计的需求非常普遍,通过原子递增保持计数。例如,应用数、资源数、点赞数、收藏数、分享数等。

int类型,incr方法

限流

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。

int类型,incr方法

购物车

社交列表

社交属性相关的列表信息,例如,用户点赞列表、用户分享列表、用户收藏列表、用户关注列表、用户粉丝列表等,使用 Hash 类型数据结构是个不错的选择。

记录用户判定信息

记录用户判定信息的需求也非常普遍,可以知道一个用户是否进行了某个操作。例如,用户是否点赞、用户是否收藏、用户是否分享等。

交集、并集和差集

在某些场景中,例如社交场景,通过交集、并集和差集运算,可以非常方便地实现共同好友,共同关注,共同偏好等社交关系。

热门列表

按照得分进行排序,例如,展示最热、点击率最高、活跃度最高等条件的排名列表。

排行榜

Redis 基于内存,可以非常快速高效的处理增加和减少的操作,相比于使用 SQL 请求的处理方式,性能的提升是非常巨大的。

Redis 的有序集合可以轻松实现“从一个大型列表中取得排名最高的N个元素”,毫秒级,而且非常简单。

// Add an item to the sorted set
ZADD sortedSet 1 "one"

// Get all items from the sorted set
ZRANGE sortedSet 0 -1

// Get all items from the sorted set with their score
ZRANGE sortedSet 0 -1 WITHSCORES

最新动态

按照时间顺序排列的最新动态,也是一个很好的应用,可以使用 Sorted Set 类型的分数权重存储 Unix 时间戳进行排序。

消息队列

Redis 能作为一个很好的消息队列来使用,依赖 List 类型利用 LPUSH 命令将数据添加到链表头部,通过 BRPOP 命令将元素从链表尾部取出。同时,市面上成熟的消息队列产品有很多,例如 RabbitMQ。因此,更加建议使用 RabbitMQ 作为消息中间件。

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redis有一个重要的应用领域——缓存 引用来自网友的图解释缓存在架构中的位置 默认情况下,我们的服务架构如下图,客户端请求service,然后service去读取mysql数据库 问题存在于,数据库性能不够用,数据库是整个架构中最重要的一个环节,它在高并发,高写入频次的时候非常容易崩掉,这是一般的数据库本身的特性所决定的,它们的架构模式注定了不可以承受较大的并发量,所以就有了缓存: service与高速的缓存进行交互,如果缓存中有数据直接返回客户端,如果没有才会从MySql中去查询。
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