16个Redis常见使用场景总结

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来源:blog.csdn.net/qq_39938758/

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目录

  • 缓存
  • 数据共享分布式
  • 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

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

16个Redis常见使用场景总结
  • 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

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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。另外,关注Java知音公众号,回复“后端面试”,送你一份面试题宝典!

13、商品标签

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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
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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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