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背景

  • Redis 是一个开源的内存数据结构存储系统。
  • 可以作为数据库、缓存和消息中间件使用。
  • 支持多种类型的数据结构。
  • Redis 内置了 复制(replication),LUA脚本(Lua scripting), LRU驱动事件(LRU eviction),事务(transactions) 和不同级别的 磁盘持久化(persistence)。
  • 通过 Redis 哨兵(Sentinel)和 Redis 集群(Cluster)的自动分区,提供高可用性(high availability)。

基本数据类型

  • 字符串(strings)

1、string 的过期时间在重新设置值之后会被清除

127.0.0.1:6379> set hello 3
OK
127.0.0.1:6379> get hello
"3"
127.0.0.1:6379> ttl hello
(integer) -1
127.0.0.1:6379> expire hello 3000
(integer) 1
127.0.0.1:6379> set hello 4
OK
127.0.0.1:6379> ttl hello
(integer) -1

2、设置 string 类型的值可以覆盖任何其他类型

127.0.0.1:6379> sadd settest 1,2
(integer) 1
127.0.0.1:6379> type settest
set
127.0.0.1:6379> set settest hello
OK
127.0.0.1:6379> type settest
string
127.0.0.1:6379> sadd settest a,b
(error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
  • 散列(hashes)
  • 列表(lists)

Redis lists 基于 Linked Lists 实现。头尾操作极速,检索较慢

  • 集合(sets)
  • 支持范围查找的有序集合(sorted sets)

有序集合的排序默认按照字典序排列

  • bitmaps
  • hyperloglogs
  • 支持按半径索引查询的地理空间(geospatial)

应用场景

string

  • 缓存数据

不管是简单和复杂的数据都可以直接转为string存储。

key: active:spring2019:title value:"2019春节活动" 操作:set

商品信息,省市区信息,活动配置等一系列不常变化的冷数据缓存

非常热门数据的缓存,游戏排行,后台每秒更新一次数据

  • 简单计数

2019春节活动参加人数

key: active:spring2019:total value:3045 操作:incr

  • 定时过期

一个人一天只能进行一次签到

key:active:checkin:userId:10000:day:20190101 value:签到时间戳 操作:expire

  • 分布式锁

下面的代码不严谨,nx 可以放并发

127.0.0.1:6379> set lockkey 1  nx
OK
127.0.0.1:6379> set lockkey 1 nx
(nil)

list

  • 用户排队

push,pop

  • 有序消息

push,pop

  • 实现生产者和消费者模型

阻塞式访问 BRPOP 和 BLPOP 命令

set

  • 去重列表

2019春节活动参加人数

key: active:spring2019:users value:100010,10020 操作:很多

  • 标签

用户标签

商家标签

春节活动一共有 abcde 5个任务,用户A已经完成a,b,用户B已经完成 c,d

  • 交集

用户A,用户B 都完成的任务

  • 并集

用户A,用户B 任一完成的任务

  • 差集

用户A还没有完成的任务

  • 获取随机元素

从礼品库 set 中随机获得一个礼品

hash

  • 同一资源的不同属性

用户在活动期间一共获得了不同种类奖品数量

key:active:spring:g'ifts:user:10010 value:{"giftA":2,"giftB":5} 操作:很多

可以直接对 giftA 执行 incr 操作

zset

  • 排行榜

用户消费排行,点赞排行等

key:active:spring:star:rank value:用户ID,score:点赞数量 操作:很多

根据分数获取 top 10

查询某个用户的分数

查询 得分在90-100 之间的用户

有时候我们的得分并不是由某一项业务值决定的,可能是由两项业务值来排序的,比如先看用户的实际得分,在看用户等级,那么我们在设计score的时候可以用小数点之前的值表示得分,小数点之后的值表示等级,如果有其他特殊要求,还可以考虑得分加上某个极大值来处理。

注意事项

  • 每个 key 都应该有合理的失效时间
  • string的过期时间在重新设值后会被覆盖
  • string类型的 set 操作可以覆盖类型
  • 合理使用相应的数据结构

不要用list存大量数据并检索

  • 合理规划 key 的数量

判断用户有没有参加应该用set,不应该每个用户一个key

  • 环境数据隔离
  • 业务数据隔离 用户 redis 业务 redis 活动 redis 应该做区分,活动的 redis 在活动结束后可以自由清理
  • 合理使用管道,lua 脚本和 redis 事务,提高性能,尤其是在脚本中使用 redis 的时候
  • 在有大量 key 的 Reids 线上系统,要在主库禁用 keys * 操作,防止卡死

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