Redis应用场景 朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-09-18 11:46 184阅读 0赞 转：[http://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2012/09/04/2670972.html][http_www.cnblogs.com_shanyou_archive_2012_09_04_2670972.html] [Redis][]开创了一种新的数据存储思路，使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。 #### Redis常用数据类型 #### Redis最为常用的数据类型主要有以下五种： * String * Hash * List * Set * Sorted set 在具体描述这几种数据类型之前，我们先通过一张图了解下Redis内部内存管理中是如何描述这些不同数据类型的： ![SouthEast][] 首先Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value,redisObject最主要的信息如上图所示：type代表一个value对象具体是何种数据类型，encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式，比如：type=string代表value存储的是一个普通字符串，那么对应的encoding可以是raw或者是int,如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的，当然前提是这个字符串本身可以用数值表示，比如:"123" "456"这样的字符串。 这里需要特殊说明一下vm字段，只有打开了Redis的虚拟内存功能，此字段才会真正的分配内存，该功能默认是关闭状态的，该功能会在后面具体描述。通过上图我们可以发现Redis使用redisObject来表示所有的key/value数据是比较浪费内存的，当然这些内存管理成本的付出主要也是为了给Redis不同数据类型提供一个统一的管理接口，实际作者也提供了多种方法帮助我们尽量节省内存使用，我们随后会具体讨论。 下面我们先来逐一的分析下这五种数据类型的使用和内部实现方式： * String **常用命令：** set,get,decr,incr,mget 等。 **应用场景：** String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类，这里就不所做解释了。 **实现方式：** String在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr,decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。 * Hash **常用命令：** hget,hset,hgetall 等。 **应用场景：** 我们简单举个实例来描述下Hash的应用场景，比如我们要存储一个用户信息对象数据，包含以下信息： 用户ID为查找的key，存储的value用户对象包含姓名，年龄，生日等信息，如果用普通的key/value结构来存储，主要有以下2种存储方式： ![SouthEast 1][] 第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储，这种方式的缺点是，增加了序列化/反序列化的开销，并且在需要修改其中一项信息时，需要把整个对象取回，并且修改操作需要对并发进行保护，引入CAS等复杂问题。 ![SouthEast 2][] 第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿，用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值，虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户ID为重复存储，如果存在大量这样的数据，内存浪费还是非常可观的。 那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题，Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口，如下图： ![SouthEast 3][] * 也就是说，Key仍然是用户ID, value是一个Map，这个Map的key是成员的属性名，value是属性值，这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了，既不需要重复存储数据，也不会带来序列化和并发修改控制的问题。很好的解决了问题。 这里同时需要注意，Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的属性数据,但是如果内部Map的成员很多，那么涉及到遍历整个内部Map的操作，由于Redis单线程模型的缘故，这个遍历操作可能会比较耗时，而另其它客户端的请求完全不响应，这点需要格外注意。 **实现方式：** 上面已经说到Redis Hash对应Value内部实际就是一个HashMap，实际这里会有2种不同实现，这个Hash的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，对应的value redisObject的encoding为zipmap,当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。 * List **常用命令：** lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。 **应用场景：** Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现，比较好理解，这里不再重复。 **实现方式：** Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。 * Set **常用命令：** sadd,spop,smembers,sunion 等。 **应用场景：** Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的。 **实现方式：** set 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。 Sorted set **常用命令：** zadd,zrange,zrem,zcard等 **使用场景：** Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。 **实现方式：** Redis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。 ## Redis作者谈Redis应用场景 ## 转： [http://blog.nosqlfan.com/html/2235.html][http_blog.nosqlfan.com_html_2235.html] 毫无疑问，[Redis][]开创了一种新的数据存储思路，使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。希望你喜欢这个比喻。 下面是一篇新鲜出炉的文章，其作者是Redis作者@[antirez][]，他描述了Redis比较适合的一些[应用][Link 1]场景，NoSQLFan简单列举在这里，供大家一览： ### 1.取最新N个数据的操作 ### 比如典型的取你网站的最新文章，通过下面方式，我们可以将最新的5000条评论的ID放在Redis的List集合中，并将超出集合部分从数据库获取 * 使用LPUSH latest.comments<ID>命令，向[list][]集合中插入数据 * 插入完成后再用LTRIM latest.comments 0 5000命令使其永远只保存最近5000个ID * 然后我们在客户端获取某一页评论时可以用下面的逻辑（伪代码） FUNCTION get_latest_comments(start,num_items): id_list = redis.lrange("latest.comments",start,start+num_items-1) IF id_list.length < num_items id_list = SQL_DB("SELECT ... ORDER BY time LIMIT ...") END RETURN id_list END 如果你还有不同的筛选维度，比如某个分类的最新N条，那么你可以再建一个按此分类的List，只存ID的话，Redis是非常高效的。 ### 2.[排行榜][Link 2]应用，取TOP N操作 ### 这个需求与上面需求的不同之处在于，前面操作以时间为权重，这个是以某个条件为权重，比如按顶的次数排序，这时候就需要我们的[sorted set][]出马了，将你要排序的值设置成sorted [set][]的score，将具体的数据设置成相应的value，每次只需要执行一条ZADD命令即可。 ### 3.需要精准设定过期时间的应用 ### 比如你可以把上面说到的sorted set的score值设置成过期时间的时间戳，那么就可以简单地通过过期时间排序，定时清除过期数据了，不仅是清除Redis中的过期数据，你完全可以把Redis里这个过期时间当成是对数据库中数据的索引，用Redis来找出哪些数据需要过期删除，然后再精准地从数据库中删除相应的记录。 ### 4.[计数器][Link 3]应用 ### Redis的命令都是原子性的，你可以轻松地利用INCR，DECR命令来构建计数器系统。 ### 5.Uniq操作，获取某段时间所有数据排重值 ### 这个使用Redis的set数据结构最合适了，只需要不断地将数据往set中扔就行了，set意为集合，所以会自动排重。 ### 6.实时系统，[反垃圾][Link 4]系统 ### 通过上面说到的set功能，你可以知道一个终端用户是否进行了某个操作，可以找到其操作的集合并进行分析统计对比等。没有做不到，只有想不到。 ### 7.Pub/Sub构建实时消息系统 ### Redis的Pub/Sub系统可以构建实时的消息系统，比如很多用Pub/Sub构建的实时聊天系统的例子。 ### 8.构建[队列][Link 5]系统 ### 使用list可以构建队列系统，使用sorted set甚至可以构建有优先级的队列系统。 ### 9.[缓存][Link 6] ### 这个不必说了，性能优于Mem[cache][]d，数据结构更多样化。 [http_www.cnblogs.com_shanyou_archive_2012_09_04_2670972.html]: http://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2012/09/04/2670972.html [Redis]: http://blog.nosqlfan.com/tags/redis [SouthEast]: /images/20220828/97b43e06a2da4f588cdcd52f4d948ad1.png [SouthEast 1]: /images/20220828/c136035e4e8348a6ad38bd4cb51f1db5.png [SouthEast 2]: /images/20220828/6591967accd0436d8bbc995c1209e9ac.png [SouthEast 3]: /images/20220828/95df3b15897a4709a75b60d5f1536119.png [http_blog.nosqlfan.com_html_2235.html]: http://blog.nosqlfan.com/html/2235.html [antirez]: http://twitter.com/antirez [Link 1]: http://blog.nosqlfan.com/tags/%e5%ba%94%e7%94%a8 [list]: http://blog.nosqlfan.com/tags/list [Link 2]: http://blog.nosqlfan.com/tags/%e6%8e%92%e8%a1%8c%e6%a6%9c [sorted set]: http://blog.nosqlfan.com/tags/sorted-set [set]: http://blog.nosqlfan.com/tags/set [Link 3]: http://blog.nosqlfan.com/tags/%e8%ae%a1%e6%95%b0%e5%99%a8 [Link 4]: http://blog.nosqlfan.com/tags/%e5%8f%8d%e5%9e%83%e5%9c%be [Link 5]: http://blog.nosqlfan.com/tags/%e9%98%9f%e5%88%97 [Link 6]: http://blog.nosqlfan.com/tags/%e7%bc%93%e5%ad%98 [cache]: http://blog.nosqlfan.com/tags/cache
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