Redis はどのようなシナリオに適していますか?
1. キャッシュ
キャッシュは、ほぼすべての中大規模 Web サイトにとって必須となっています。キャッシュを合理的に使用すると、Web サイトのアクセス速度が向上するだけではありません。 、データベースへの負担も大幅に軽減できます。 Redis はキーの有効期限機能と柔軟なキー削除戦略を提供するため、現在多くのキャッシュの場面で使用されています。 (推奨: 「Redis ビデオ チュートリアル 」)
2. ランキング
多くの Web サイトには、JD.com の月次売上リストなどのランキング アプリケーションがあります。 、時間別の商品新着ランキングなど。 Redis が提供する順序付きセット データ構造は、さまざまな複雑なランキング アプリケーションを実装できます。
3. カウンター
ECサイトでの商品の閲覧数や動画サイトでの動画再生数などカウンターとは。データのリアルタイム性を確保するには、閲覧ごとに 1 を与える必要があり、同時実行性が高い場合、毎回データベース操作を要求するのは間違いなく困難であり、プレッシャーになります。 Redis が提供する incr コマンドは、非常に優れたパフォーマンスでカウンター関数とメモリ操作を実装しており、これらのカウント シナリオに非常に適しています。
4. 分散セッション
クラスター モードでは、アプリケーションがそれほど多くない場合、通常はコンテナーに付属するセッション レプリケーション機能を使用するだけで十分です。比較的複雑なシステムでは、Redisなどのインメモリデータベースを中心としたセッションサービスが構築されることが一般的であり、セッションはコンテナではなく、セッションサービスとインメモリデータベースによって管理されるようになりました。
5. 分散ロック
分散テクノロジーは多くのインターネット企業で使用されています。分散テクノロジーによってもたらされる技術的な課題は、同じリソースの同時実行です。アクセスなどグローバル ID、在庫削減、フラッシュ販売などのシナリオ。同時実行性が低いシナリオでは、データベースの悲観的ロックと楽観的ロックを使用できます。ただし、同時実行性が高いシナリオでは、リソースへの同時アクセスを制御するためにデータベース ロックを使用する必要があります。これは理想的ではなく、データベースのパフォーマンスに大きな影響を与えます。 Redis の setnx 関数を使用して、分散ロックを書き込むことができます。設定が 1 を返した場合、ロックの取得が成功したことを意味します。それ以外の場合、ロックの取得は失敗しました。実際のアプリケーションではさらに詳細を考慮する必要があります。
6. ソーシャル ネットワーク
好き、嫌い、フォローする/フォローされる、共通の友達などはソーシャル ネットワーキング サイトの基本的な機能です。比較的大規模であり、従来のリレーショナル データベース タイプではこの種のデータの保存には適していませんが、Redis が提供するハッシュ、セットなどのデータ構造を使用すると、これらの機能を簡単に実現できます。
7. 最新リスト
Redis リスト構造、LPUSH はリストの先頭にキーワードとしてコンテンツ ID を挿入でき、LTRIM を使用して数を制限できますリストの数が多いため、リストには常に N 個の ID が存在します。最新のリストをクエリする必要はなく、ID に基づいて対応するコンテンツ ページに移動するだけです。
8. メッセージ システム
メッセージ キューは、ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka やその他の一般的なメッセージ キュー ミドルウェアなど、大規模な Web サイトに必要なミドルウェアであり、主に使用されます。ビジネスソリューション向け リアルタイム性の低いサービスの結合、トラフィックのピークカット、非同期処理。 Redis は、単純なメッセージ キュー システムを実装できるパブリッシュ/サブスクライブおよびブロック キュー機能を提供します。さらに、これはプロフェッショナルなメッセージ ミドルウェアと比較することはできません。
以上がRedis はどのようなシナリオに適していますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Redisは、次のようなさまざまなデータ構造をサポートしています。1。文字列、単一価値データの保存に適しています。 2。キューやスタックに適したリスト。 3.非重複データの保存に使用されるセット。 4。ランキングリストと優先キューに適した注文セット。 5。オブジェクトまたは構造化されたデータの保存に適したハッシュテーブル。

Redisカウンターは、Redisキー価値ペアストレージを使用して、カウンターキーの作成、カウントの増加、カウントの減少、カウントのリセット、およびカウントの取得など、カウント操作を実装するメカニズムです。 Redisカウンターの利点には、高速速度、高い並行性、耐久性、シンプルさと使いやすさが含まれます。ユーザーアクセスカウント、リアルタイムメトリック追跡、ゲームのスコアとランキング、注文処理などのシナリオで使用できます。

Redisコマンドラインツール(Redis-Cli)を使用して、次の手順を使用してRedisを管理および操作します。サーバーに接続し、アドレスとポートを指定します。コマンド名とパラメーターを使用して、コマンドをサーバーに送信します。ヘルプコマンドを使用して、特定のコマンドのヘルプ情報を表示します。 QUITコマンドを使用して、コマンドラインツールを終了します。

Redisクラスターモードは、シャードを介してRedisインスタンスを複数のサーバーに展開し、スケーラビリティと可用性を向上させます。構造の手順は次のとおりです。異なるポートで奇妙なRedisインスタンスを作成します。 3つのセンチネルインスタンスを作成し、Redisインスタンスを監視し、フェールオーバーを監視します。 Sentinel構成ファイルを構成し、Redisインスタンス情報とフェールオーバー設定の監視を追加します。 Redisインスタンス構成ファイルを構成し、クラスターモードを有効にし、クラスター情報ファイルパスを指定します。各Redisインスタンスの情報を含むnodes.confファイルを作成します。クラスターを起動し、CREATEコマンドを実行してクラスターを作成し、レプリカの数を指定します。クラスターにログインしてクラスター情報コマンドを実行して、クラスターステータスを確認します。作る

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

RedisクラスターでのZsetの使用:Zsetは、要素をスコアに関連付ける順序付けられたコレクションです。シャード戦略:a。ハッシュシャーディング:ZSTキーに従ってハッシュ値を分配します。 b。範囲シャード:要素スコアに従って範囲に分割し、各範囲を異なるノードに割り当てます。操作の読み取りと書き込み:a。読み取り操作:ZSetキーが現在のノードのシャードに属している場合、ローカルで処理されます。それ以外の場合は、対応するシャードにルーティングされます。 b。書き込み操作:Zsetキーを保持しているシャードに常にルーティングされます。

Redisデータをクリアする方法:Flushallコマンドを使用して、すべての重要な値をクリアします。 FlushDBコマンドを使用して、現在選択されているデータベースのキー値をクリアします。 [選択]を使用してデータベースを切り替え、FlushDBを使用して複数のデータベースをクリアします。 DELコマンドを使用して、特定のキーを削除します。 Redis-CLIツールを使用してデータをクリアします。

Redisデータの有効期間戦略には2つのタイプがあります。周期削除:期限切れのキーを削除する定期的なスキャン。これは、期限切れの時間帯-remove-countおよび期限切れの時間帯-remove-delayパラメーターを介して設定できます。怠zyな削除:キーが読み取られたり書かれたりした場合にのみ、削除の有効期限が切れたキーを確認してください。それらは、レイジーフリーレイジーエビクション、レイジーフリーレイジーエクスピア、レイジーフリーラジーユーザーのパラメーターを介して設定できます。


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