1. 최신 N 데이터 가져오기 작업
예를 들어 일반적으로 다음 방법을 통해 웹사이트의 최신 기사를 가져옵니다. 최신 5000개 댓글의 ID는 Redis 목록 컬렉션에 저장되고 초과 부분은 데이터베이스에서 가져옵니다.
LPUSH 최신.comments 명령을 사용하여 목록에 데이터를 삽입하세요. collection#🎜🎜 #
삽입이 완료된 후 LTRIM 최신.comments 0 5000 명령을 사용하여 항상 최신 ID 5000개만 저장합니다
그러면 댓글을 받을 때 다음 논리를 사용할 수 있습니다. 클라이언트의 특정 페이지에서 (의사 코드)
FUNCTION get_latest_comments(start,num_items): id_list =redis.lrange("latest.comments",start,start+num_items-1) IFid_list.length < ; num_items id_list = SQL_DB( "SELECT ... ORDER BY timeLIMIT ...") END RETURN id_listEND
특정 카테고리의 최신 N개 항목과 같이 필터링 차원이 다른 경우 이를 기반으로 다른 카테고리를 생성할 수 있습니다. 목록에 ID만 저장되는 경우 Redis는 매우 효율적입니다.
2. 순위 적용, TOP N 작업 수행
이 요구 사항과 위 요구 사항의 차이점은 이전 작업에서는 시간을 가중치로 사용한다는 점입니다. 특정 조건에서 좋아요 수에 따른 정렬과 같은 가중치의 경우 정렬 세트의 점수에 정렬하려는 값을 설정하고 해당하는 특정 데이터를 설정해야 합니다. 주문할 때마다 ZADD를 하나만 실행하면 됩니다.
3. 만료 시간을 정확하게 설정해야 하는 애플리케이션
예를 들어 위에서 언급한 정렬된 집합의 점수 값을 만료 시간의 타임스탬프로 설정할 수 있습니다. 그러면 만료 시간을 기준으로 간단히 정렬하고 만료된 데이터를 정기적으로 삭제할 수 있습니다. Redis에서 만료된 데이터를 삭제할 뿐만 아니라 Redis의 만료 시간을 데이터베이스의 데이터 인덱스로 완전히 간주하고 Redis를 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다. 어떤 데이터가 만료되고 삭제되어야 하는지 알아낸 다음 데이터베이스에서 해당 레코드를 정확하게 삭제합니다.
4. 카운터 애플리케이션
Redis 명령은 모두 원자적이며 INCR 및 DECR 명령을 사용하여 쉽게 카운터 시스템을 구축할 수 있습니다.
5. 특정 기간 동안 모든 데이터 중복 제거 값을 얻기 위한 Uniq 작업
Redis를 사용하는 이 세트 데이터 구조는 지속적으로 수행하기만 하면 됩니다. 데이터를 세트에 추가하면 됩니다. 세트는 수집을 의미하므로 자동으로 정렬됩니다.
6. 실시간 시스템, 스팸방지 시스템
위에서 언급한 설정 기능을 통해 최종 사용자가 특정 작업을 수행했는지 여부를 알 수 있으며, 수집 및 분석, 통계적 비교 등의 세부정보를 확인할 수 있습니다. 불가능한 것은 없고 상상할 수 없을 뿐입니다.
7. 실시간 메시징 시스템을 구축하는 Pub/Sub
Redis의 Pub/Sub 시스템은 다양한 실시간 채팅 시스템을 구축할 수 있습니다. Pub/Sub 예시로 구축된 시스템
8. 대기열 시스템 구축
목록을 사용하여 대기열 시스템을 구축할 수 있고, 정렬 집합을 사용하여 우선순위 대기열 시스템을 구축할 수도 있습니다.
9. Cache
Memcached보다 성능이 좋고, 데이터 구조가 더 다양합니다.
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