当前位置: 首页 > news >正文

Redis的应用场景及类型

目录

一、Redis的应用场景

1、限流

2、分布式锁

3、点赞

4、消息队列

二、Redis类型的命令及用法

1、String类型

2、Hash类型

3、List类型

4、Set类型

 5、Zset类型

 6、Redis工具类


Redis使用缓存的目的就是提升读写性能

实际业务场景下,我们就可以把 Mysql 中的热点数据缓 存到 Redis 中,提升读取性能,同时也减轻了 Mysql 的读取压力

一、Redis的应用场景

Redis除了做缓存以外,还可以用

  • 限流
  • 分布式锁
  • 点赞/排行榜
  • 消息队列

还有其他场景:计数器、互关好友、购物车和商品标签等等

1、限流

利用Redis的过期键和计数器功能,实现API的限流功能,防止服务被滥用

方法一记录IP在某个时间段访问某接口的次数

使用IP作为Key和其他信息作为Key,访问次数作为Value,访问一次Incr增加一次,超过规定次数则返回false

但问题是:限流时间段是固定的

比如:某接口在1分钟内请求次数不超过1000次

就是00:59分,用户已经访问了999次,1:00key值过期,1:01又访问了999次

看起来好像是没问题,但是00:59—1:01的仅2s时间段内,接口被访问了1000+999次,明显错误

方法二滑动窗口

为了避免方法一种由于key过期导致短期内访问量增大的情况,将时间改成动态的

在每次接口访问时,记录当前访问的时间点,并计算前1min内用户访问该接口的总次数,如果总次数大于1000次,则不允许用户访问该接口

以上两种利用redis实现限流的方式基本能满足我们大部分的业务需要,对于部分要求限流粒度更高更准的业务,可以引入Sentinel来满足业务需要

2、分布式锁

为什么使用分布式锁?

在单机部署的时候,可以使用 Java 中提供的 JUC 锁机制避免多线程同时操作一个共享变量产生的安全问题,通过锁(synchronzied 或 lock)来锁住自己的线程资源,从而防止缓存击穿

Redis的缓存问题:缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩-CSDN博客

这是一种本地加锁的方式,在分布式情况下会带来数据不一致的问题

比如:服务 A 获取数据后,更新缓存 key =100,服务 B 不受服务 A 的锁限制,并发去更新缓存 key = 99,最后的结果可能是 99 或 100,但这是一种未知的状态,与期望结果不一致

①基础版

Redis的SET命令有一个NX参数,可以实现「key不存在才插入」,因此可以用它来实现分布式锁:

SetNX(key,value)

redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(“k”, “v”)

也就是 

SET lockKey requestId NX PX expireTime
  • lockKey 表示锁的资源,

  • requestId 全局唯一的业务id,避免存在加锁和释放锁乱掉的情况

  • NX:表示只有 lockKey 不存在的时候才能 SET 成功,从而保证只有一个客户端可以获得锁。

  • PX expireTime设置锁的超时时间,单位是毫秒;也可以使用 EX seconds以秒为单位设置超时时间

伪代码:

try {if (jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime))) {//业务处理return true;}
} finally{//判断是不是当前线程加的锁,是才释放if(requestd.equals.(jedis.get(lockKey))){//释放锁unlock(lockKey,requestId);}
}  
return false;

②Redisson实现

Redisson 是 Redis 的 Java 客户端之一,支持原子性加/解锁、锁重试、可重入锁、RedLock 等功能

// 获取分布式锁
RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");
try {// 尝试加锁,最多等待 10 秒,加锁后的锁有效期为 30 秒boolean locked = lock.tryLock(10, 30, TimeUnit.SECONDS);if (locked) {// 成功获取锁,执行业务逻辑System.out.println("获取锁成功,执行业务逻辑...");} else {// 获取锁失败,可能是超时等待或者其他原因System.out.println("获取锁失败...");}
} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
} finally {// 释放锁lock.unlock();// 关闭 Redisson 客户端redissonClient.shutdown();
}

Redisson存储分布式锁是通过Hash结构进行存储的,内置的键值对是< 线程标识,重入次数>,其中重入次数便可用于实现可重入机制

3、点赞

点赞就需要用到Redis的Set类型,Set类型是Redis中的一个无序集合,它可以存储一组字符串元素,并且每个元素都是唯一的

【点赞】SADD key member:向集合中添加一个或多个元素

 redisTemplate.opsForSet().add(key, values)

【取消点赞】SREM key:删除元素

redisTemplate.opsForSet().remove(key,value)

【点赞的所有用户】SMEMBERS key:返回集合中的所有元素

 redisTemplate.opsForSet().members(key)

【是否点赞】SISMEMBER key member:判断元素是否在集合中

redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value)

【点赞数】scard(key):元素长度

redisTemplate.opsForSet().size(key)

场景:对活动的相册图片进行点赞且对点赞数量进行计数的功能

public void like(Long activityId) {LzmUserInfo userInfo = UserContextHolder.getLzmUserInfo();String key = ACTIVITY.ACTIVITY_LIKE_KEY + activityId;Boolean member = stringRedisTemplate.opsForSet().isMember(key, userInfo.getUserId().toString());if (BooleanUtil.isFalse(member)) {//未点赞,点赞数+1this.update(Wrappers.<ActivityManageEntity>lambdaUpdate().setSql("like_num = like_num + 1").eq(ActivityManageEntity::getActivityId, activityId).eq(ActivityManageEntity::getIsDelete, IsDeleteEnum.NORMAL.getCode()));redisTemplate.opsForSet().add(key, userInfo.getUserId().toString());} else {//取消点赞,点赞数-1this.update(Wrappers.<ActivityManageEntity>lambdaUpdate().setSql("like_num = like_num - 1").gt(ActivityManageEntity::getLikeNum, 0).eq(ActivityManageEntity::getActivityId, activityId).eq(ActivityManageEntity::getIsDelete, IsDeleteEnum.NORMAL.getCode()));redisTemplate.opsForSet().remove(key, userInfo.getUserId().toString());}}

4、消息队列

Redis可以实现简单的队列。在生产者端,使用LPUSH加入到某个列表中;在消费端,不断的使用RPOP指令取出这些数据,或者使用阻塞的BRPOP指令获取数据,用于处理异步任务,例如邮件发送、后台任务处理,小规模的抢购需求等

场景:邮件发送

生产者发布消息

LPUSH queue msg1

 消费者 拉取消息

RPOP queue

二、Redis类型的命令及用法

1、String类型

操作命令用法
设置set(“k”,“v”)template.opsForValue().set(“k”,“v”)
获取get(“k”)template.opsForValue().get(“k”)
增1incr(“k”)template.boundValueOps(“k”).increment(1)
减1decr(“k”)template.boundValueOps(“k”).increment(-1)
设置时效setex(“k”,seconds,“v”)template.opsForValue().set(“k”,“v”,20, TimeUnit.SECONDS)
key不存在就设置setnx(“k”,“v”)template.opsForValue().setIfAbsent(“k”, “v”)
获取key过期时间ttl(“k”)template.getExpire(“k”)
删除del(“k”)template.delete(“k”)

2、Hash类型

操作命令用法
设置hset(“k1”,“k2”,“k3”)template.opsForHash().put(“k1”,“k2”,“k3”)
获取hget(“k1”,“k2”)template.opsForHash().get(“k1”,“k2”) /template.opsForHash().values(“k1”)
删除hdel(“k1”,“k2”)template.opsForHash().delete(“k1”,“k2”)
是否存在hexists(“k1”,“k2”)template.opsForHash().hasKey(“k1”,“k2”)

3、List类型

操作命令用法
从右侧添加rpush(“k”,“v”)template.opsForList().rightPush(“k”,“v”)
从右侧移除rpop(“list”)template.opsForList().rightPop(“k”)
长度llen(“k”)template.opsForList().size(“k”)
获取指定范围的元素lrange(“list”,0,-1)  -1指全部template.opsForList().range(“list”, 0, -1)

4、Set类型

操作命令用法
添加sadd(“k”,“v”)template.opsForSet().add(“k”,“v”)
值移除srem(“k”,“v”)template.opsForSet().remove(“k”,“v”)
直接移除spop(“k”)template.opsForSet().pop(“k”)
获取所有smembers("k")template.opsForSet().members("k")
是否存在sismember("k")emplate.opsForSet().isMember("k","v")
长度scard(“k”)template.opsForSet().size(“k”)
交集sinter(“k1”,“k2” )template.opsForSet().intersect(“k1”, “k2”)
并集sunion(“k1”,“k2” )template.opsForSet().union(“k1”, “k2”)
差集sdiff(“k1”,“k2” )template.opsForSet().difference(“k1”, “k2”)

 5、Zset类型

操作命令用法
增加zadd(“k”,1,“a”)template.opsForZSet().add(“k”,“1”,a)
排名结果zrevrange(“k”, 0, -1)template.opsForZSet().reverseRange(“k”, 0, -1)
排名分数

zrevrangeByScoreWithScores(“k”, 1, 10);

template.opsForZSet().reverseRangeByScore(“k”, 1, 100)
修改分数zincrby(“k”,20,“a”)template.opsForZSet().incrementScore(“k”,“20”,a)
数量zcard(“k”)template.opsForZSet().zCard(“k”)
获取排名zrank(“k”,“a”)template.opsForZSet().rank(“k”,“a”)

 6、Redis工具类

@Component
public class RedisUtils {@Resourceprivate RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;/*** 添加数据*/public void set(String key, Object value) {redisTemplate.opsForValue().set(key, value);}/*** 如果key不存在,则设置key的值为value并返回true,否则返回false*/public boolean setNx(String key, String value) {return Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value));}/*** 如果key不存在,则设置key的值为value以及过期时间,并返回true,否则返回false,*/public boolean setNx(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {return Boolean.TRUE.equals(redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, timeout, unit));}/*** 根据key获取数据*/public Object get(String key) {return redisTemplate.opsForValue().get(key);}/*** 根据key删除数据*/public void delete(String key) {redisTemplate.delete(key);}/*** 向集合中添加一个或多个元素*/public void add(String key, Object... values) {redisTemplate.opsForSet().add(key, values);}/*** 将 value 插入到 key 对应的列表的头部*/public void leftPush(String key, Object value) {//。redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);}/*** 将 value 插入到 key 对应的列表的尾部*/public void rightPush(String key, Object value) {redisTemplate.opsForList().rightPush(key, value);}/*** 从 key 对应的列表的头部删除并返回一个元素*/public Object leftPop(String key) {return redisTemplate.opsForList().leftPop(key);}/*** 从 key 对应的列表的尾部删除并返回一个元素*/public Object rightPop(String key) {return redisTemplate.opsForList().rightPop(key);}/*** 返回列表中指定范围内的元素*/public List<Object> range(String key, long start, long end) {return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);}/*** 返回集合中的所有元素*/public Set<Object> members(String key) {return redisTemplate.opsForSet().members(key);}/*** 判断元素是否在集合中*/public Boolean isMember(String key, Object value) {return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);}/*** 向有序集合中添加一个元素并指定分数*/public void add(String key, double score, Object value) {redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score);}/*** 获取指定score范围内元素*/public Set<ZSetOperations.TypedTuple<Object>> rangeWithScores(String key, long start, long end) {return redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, start, end);}
}

http://www.lryc.cn/news/408693.html

相关文章:

  • 【图像处理】不智能的目标识别
  • 《500 Lines or Less》(5)异步爬虫
  • Transformer!自注意力机制的高层级理解Attention Is All You Need!
  • 关于使用Postman在请求https网址没有响应,但是用浏览器有响应的问题解决
  • 【React 】开发环境搭建详细指南
  • 结构体笔记
  • Elasticsearch:Golang ECS 日志记录 - zerolog
  • Ip2region - 基于xdb离线库的Java IP查询工具提供给脚本调用
  • 研发管理革命:探索顶尖的工时系统选择
  • 微服务-MybatisPlus下
  • 【python_将一个列表中的几个字典改成二维列表,并删除不需要的列】
  • IDEA的pom.xml显示ignored 的解决办法
  • 2. 卷积神经网络无法绕开的神——LeNet
  • 【区块链】JavaScript连接web3钱包,实现测试网络中的 Sepolia ETH余额查询、转账功能
  • 关于珞石机器人二次开发SDK的posture函数的算法RX RY RZ纠正 C#
  • 【Three.js基础学习】17.imported-models
  • Spring Bean - xml 配置文件创建对象
  • uniapp map组件自定义markers标记点
  • Windows:批处理脚本学习
  • Dav_笔记10:Using SQL Plan Management之4
  • 通过json传递请求参数,如何处理动态参数和接口依赖
  • [240727] Qt Creator 14 发布 | AMD 推迟 Ryzen 9000芯片发布
  • PLSQL Developer工具查询数据,报错(动态性能表不可访问)
  • 基于 HTML+ECharts 实现智慧交通数据可视化大屏(含源码)
  • 探索 IT 领域的新宠儿:量子计算
  • TSPNet代码分析
  • Ubuntu上安装anaconda创建虚拟环境(各种踩坑版)
  • DC-5靶机通关
  • AI学习记录 -使用react开发一个网页,对接chatgpt接口,附带一些英语的学习prompt
  • MongoDB多数据源配置与切换