Redis的高级特性一览

EuphemiaSimon 发布于1月前
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应用场景

  • 缓存系统:用于缓解数据库的高并发压力
  • 计数器:使用Redis原子操作,用于社交网络的转发数,评论数,粉丝数,关注数等
  • 排行榜:使用zset数据结构,进行排行榜计算
  • 实时系统:使用Redis位图的功能实现布隆过滤器,进而实现垃圾邮件处理系统
  • 消息队列:使用list数据结构,消息发布者push数据,多个消息订阅者通过阻塞线程pop数据,以此提供简单的消息队列能力

之所以说简单,是因为Redis官方不提供可靠消费/发布的机制;需要自行实现故障转移、队列持久化、队列监控和流量控制等mq具备的功能;

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高级功能

慢查询

慢查询只记录Redis在处理存储的时间计数(图中的3步骤),并不包含网络通信时间和排队时间,所以客户端超时分析时要综合每个因素。

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注意:

  • 慢查询保存数量参数不要设置过小,同时最好能定期持久化慢查询记录,方便历史问题排查。

pipline

pipline用于异步处理大量Redis请求。

注意:

  • 大量任务需要划分出多个pipline进行操作(否则,网络和等待时间都承受压力)。
  • pipline每次只能作用在一个Redis节点上。
  • M操作(mget,mset类似的指令)相比pipline,前者是原子操作,后者并不是。Redis会把一个携带很多命令的pipeline拆分成几个子命令。

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发布订阅

Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式:发送者(pub)发送消息,订阅者(sub)接收消息。

注意:

  • Redis无法做消息堆积(新订阅者无法获取历史订阅消息)

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bitmap

字符串 big 对应的二进制(ASCII码)如图所示, bitmap可以直接操控位。使用每个数位代表一个用户或者状态,相比int数据结构保存,节省了32倍的内存空间。

注意:

  • bitmap并不是适合所有场景去替换常规的数据存储
  • bit是string类型,最大只能存512MB
  • 注意setbit函数会自动补位,所以生产环境要注意setbit的偏移量,可能会造成较大的耗时

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Hyperloglog

基于HyperLogLog算法,实现用极小空间完成独立数量的统计,类型本质是string。

注意:

  • 无法保证数据完全正确。官网说明错误率为0.81%
  • 无法取到单条数据

GEO

GEO(地理信息定位)是Redis3.2版本发布的功能,存储经纬度,计算两地距离,范围计算等,类型本质是zset。

Redis-sentinel

Redis哨兵是Redis2.8版本发布的功能,解决Redis集群的故障转移等痛点,支持高可用。

Redis-cluster

Redis集群是Redis3.0版本发布的功能,支持分布式

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