一:缓存——热数据
热点数据(经常会被查询,但是不经常被修改或者删除的数据),首选是使用redis缓存,毕竟强大到冒泡的QPS和极强的稳定性不是所有类似工具都有的,而且相比于memcached还提供了丰富的数据类型可以使用,另外,内存中的数据也提供了AOF和RDB等持久化机制可以选择,要冷、热的还是忽冷忽热的都可选。
结合具体应用需要注意一下:很多人用spring的AOP来构建redis缓存的自动生产和清除,过程可能如下:
Select 数据库前查询redis,有的话使用redis数据,放弃select 数据库,没有的话,select 数据库,然后将数据插入redis
update或者delete数据库钱,查询redis是否存在该数据,存在的话先删除redis中数据,然后再update或者delete数据库中的数据
上面这种操作,如果并发量很小的情况下基本没问题,但是高并发的情况请注意下面场景:
为了update先删掉了redis中的该数据,这时候另一个线程执行查询,发现redis中没有,瞬间执行了查询SQL,并且插入到redis中一条数据,回到刚才那个update语句,这个悲催的线程压根不知道刚才那个该死的select线程犯了一个弥天大错!于是这个redis中的错误数据就永远的存在了下去,直到下一个update或者delete。
二:计数器
诸如统计点击数等应用。由于单线程,可以避免并发问题,保证不会出错,而且100%毫秒级性能!爽。
命令:INCRBY
当然爽完了,别忘记持久化,毕竟是redis只是存了内存!
三:队列
相当于消息系统,ActiveMQ,RocketMQ等工具类似,但是个人觉得简单用一下还行,如果对于数据一致性要求高的话还是用RocketMQ等专业系统。
由于redis把数据添加到队列是返回添加元素在队列的第几位,所以可以做判断用户是第几个访问这种业务
队列不仅可以把并发请求变成串行,并且还可以做队列或者栈使用
四:位操作(大数据处理)
用于数据量上亿的场景下,例如几亿用户系统的签到,去重登录次数统计,某用户是否在线状态等等。
想想一下腾讯10亿用户,要几个毫秒内查询到某个用户是否在线,你能怎么做?千万别说给每个用户建立一个key,然后挨个记(你可以算一下需要的内存会很恐怖,而且这种类似的需求很多,腾讯光这个得多花多少钱。。)好吧。这里要用到位操作——使用setbit、getbit、bitcount命令。
原理是:
redis内构建一个足够长的数组,每个数组元素只能是0和1两个值,然后这个数组的下标index用来表示我们上面例子里面的用户id(必须是数字哈),那么很显然,这个几亿长的大数组就能通过下标和元素值(0和1)来构建一个记忆系统,上面我说的几个场景也就能够实现。用到的命令是:setbit、getbit、bitcount
五:分布式锁与单线程机制
验证前端的重复请求(可以自由扩展类似情况),可以通过redis进行过滤:每次请求将request Ip、参数、接口等hash作为key存储redis(幂等性请求),设置多长时间有效期,然后下次请求过来的时候先在redis中检索有没有这个key,进而验证是不是一定时间内过来的重复提交
秒杀系统,基于redis是单线程特征,防止出现数据库“爆破”
全局增量ID生成,类似“秒杀”
六:最新列表
例如新闻列表页面最新的新闻列表,如果总数量很大的情况下,尽量不要使用select a from A limit 10这种low货,尝试redis的 LPUSH命令构建List,一个个顺序都塞进去就可以啦。不过万一内存清掉了咋办?也简单,查询不到存储key的话,用mysql查询并且初始化一个List到redis中就好了。
以上就是redis使用场景介绍的全部内容。
相关参考:Redis教程
以上是redis使用场景有哪些的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

RedisisclassifiedasaNoSQLdatabasebecauseitusesakey-valuedatamodelinsteadofthetraditionalrelationaldatabasemodel.Itoffersspeedandflexibility,makingitidealforreal-timeapplicationsandcaching,butitmaynotbesuitableforscenariosrequiringstrictdataintegrityo

Redis通过缓存数据、实现分布式锁和数据持久化来提升应用性能和可扩展性。1)缓存数据:使用Redis缓存频繁访问的数据,提高数据访问速度。2)分布式锁:利用Redis实现分布式锁,确保在分布式环境中操作的安全性。3)数据持久化:通过RDB和AOF机制保证数据安全性,防止数据丢失。

Redis的数据模型和结构包括五种主要类型:1.字符串(String):用于存储文本或二进制数据,支持原子操作。2.列表(List):有序元素集合,适合队列和堆栈。3.集合(Set):无序唯一元素集合,支持集合运算。4.有序集合(SortedSet):带分数的唯一元素集合,适用于排行榜。5.哈希表(Hash):键值对集合,适合存储对象。

Redis的数据库方法包括内存数据库和键值存储。1)Redis将数据存储在内存中,读写速度快。2)它使用键值对存储数据,支持复杂数据结构,如列表、集合、哈希表和有序集合,适用于缓存和NoSQL数据库。

Redis是一个强大的数据库解决方案,因为它提供了极速性能、丰富的数据结构、高可用性和扩展性、持久化能力以及广泛的生态系统支持。1)极速性能:Redis的数据存储在内存中,读写速度极快,适合高并发和低延迟应用。2)丰富的数据结构:支持多种数据类型,如列表、集合等,适用于多种场景。3)高可用性和扩展性:支持主从复制和集群模式,实现高可用性和水平扩展。4)持久化和数据安全:通过RDB和AOF两种方式实现数据持久化,确保数据的完整性和可靠性。5)广泛的生态系统和社区支持:拥有庞大的生态系统和活跃社区,

Redis的关键特性包括速度、灵活性和丰富的数据结构支持。1)速度:Redis作为内存数据库,读写操作几乎瞬时,适用于缓存和会话管理。2)灵活性:支持多种数据结构,如字符串、列表、集合等,适用于复杂数据处理。3)数据结构支持:提供字符串、列表、集合、哈希表等,适合不同业务需求。

Redis的核心功能是高性能的内存数据存储和处理系统。1)高速数据访问:Redis将数据存储在内存中,提供微秒级别的读写速度。2)丰富的数据结构:支持字符串、列表、集合等,适应多种应用场景。3)持久化:通过RDB和AOF方式将数据持久化到磁盘。4)发布订阅:可用于消息队列或实时通信系统。

Redis支持多种数据结构,具体包括:1.字符串(String),适合存储单一值数据;2.列表(List),适用于队列和栈;3.集合(Set),用于存储不重复数据;4.有序集合(SortedSet),适用于排行榜和优先级队列;5.哈希表(Hash),适合存储对象或结构化数据。


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