redis用在哪裡

1. 高並發快取/共享session：

    UserInfo getUserInfo (long id) {}

#    取：

    userRedisKey = "user:info:" id;

    value = redis.get(userRedisKey );

    if (value != null) {

userInfo = deserialize(value);

           return userInfo;

    }

#    儲存：

    }

#    儲存：

   InfoInfo = ***getoo);

    redis.setex(userRedisKey, 3600, serialize(userInfo));

    用string儲存序列化後的數據，不夠立體直觀，可以轉為hmset儲存為哈希結構，存取更直觀

 

2. 簡單分散式鎖定

    setnx只有在不存在時才設定成功，其餘只能等待。單線程

 

3. 計數器incr，因為是單線程，比cas等少了cpu消耗，性能更高

    long incrVideoCounter ( long id) {

          key = "video:playCount:" id;

          return redis.incr(key);

#4. 實現棧/隊列

    棧:       lpush lpop

    隊列:    lpush rpop 

 

5. 流量控制/限速

    phoneNum = "12345678999";

    key = "shortMsg:limit:"  phoneNum;

##   dis. key, 1, "EX 60", "NX");

    if (isExists != null || redis.incr(key) <= 5) {

           //透過

    } else {

          //不通過

    }

 

6. 消息隊列

    使用lpush brpop可實現阻塞佇列，生產者從列表左端lpush插入元素，多個消費者從右端brpop阻塞取得佇列尾部元素

 

#7. 每個使用者有自己的文章，現在要分頁展示文章清單

    hmset article:1 title xx context XXXX

##    hmset article:1 title xx context XXXX

    lpush user:1:articles srticle:1 articles:3

    articles = lrange user:1:articles 0 9

    for article in {articles}

          hgetall {article}

#          hgetall {article}

# > #8. 追蹤按讚等

    讚： zincrby user:ranking:2016_03_15 mike 1

    取消： zrem user:ranking:2016_03_15 mike

取得讚  最多的10位使用者： zrevrangebyrank user:ranking:2016_03_15 0 9

    顯示使用者資訊與分數： hgetall user:info:tom /  zscore user:ranking:2016_03_15 mike /  zscore user:ranking:2016_03_15 mike /

# 

9. bitmaps 計算大數據集合見的關係等 ## 

10. 排行榜

     mike上傳了一個影片並獲得了3個讚  zadd user:ranking:2016_03_15 mike 3

     又有人給了一個讚# 

11. 共同關注

     為使用者新增追蹤標籤  sadd user:1:tags tag1 tag2    user:1

     共同關注  sinter user:1:tags user:2:tags

     sinter/sunion/sdiff

 

12.發佈訂閱

     subscribe video:changes:     publish video:changeds "video1,video2"

   (video)

 

每種資料type對應了多種底層資料結構實作(object encoding)，可以透過資料大小長度場景等切換，達到更高的效率

持久化RDB(子進程創建，二進位文件，恢復快，不夠實時)/AOF（appendonly。文字文件，即時寫入操作先aop_buffer，然後透過配置寫入磁碟間隔，寫入磁碟，達到一定大小合併）

批次hmget等操作要轉為hscan等漸進式遍歷方法，否則容易阻塞

緩衝：客戶端緩衝（輸入/輸出），複製積壓緩衝，aof緩衝

複製： 全量/增量 複製偏移量/複製積壓緩衝（寫入命令發送給從伺服器同時也維護一個先進先出的佇列，等於主服務還保存著最近傳播的命令）/ID

sentinal: 實現高可用，本身是特殊的redis節點，可以自己配置集群，透過心跳等機制監控redis資料集群，當某一節點出現故障不可用，可以及時發現並自動遷移

cluster: 分佈式集群，容錯選主等。將實體結點對應到16383個插槽實現動態性

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