深入分析Redis特點及應用情境

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本文和大家分享的主要是redis 特點及應用情境相關內容，一起來看看吧，希望對大家 學習redis有所協助。REmote DIctionary Server(Redis)  是一個由 Salvatore Sanfilippo 寫的 key-value 儲存系統。Redis 是一個開源的使用 ANSI C 語言編寫、遵守 BSD 協議、支援網路、可基於記憶體亦可持久化的日誌型、 Key-Value 資料庫，並提供多種語言的 API 。它通常被稱為資料結構伺服器，因為值（value ）可以是 字串 (String),  雜湊 (Map),  列表 (list),  集合(sets)  和 有序集合 (sorted sets) 等類型。 Redis的特點：Redis  與其他  key - value  緩衝產品有以下三個特點：· Redis 支援資料的持久化，可以將記憶體中的資料儲存在磁碟中，重啟的時候可以再次載入進行使用。· Redis 不僅僅支援簡單的 key-value 類型的資料，同時還提供 list ， set ， zset ， hash 等資料結構的儲存。· Redis 支援資料的備份，即 master-slave 模式的資料備份。 Redis的優勢：·  效能極高  – Redis 能讀的速度是 110000 次 /s, 寫的速度是 81000 次 /s  。·  豐富的資料類型  – Redis 支援二進位案例的  Strings, Lists, Hashes, Sets  及  Ordered Sets  資料類型操作。·  原子  – Redis 的所有操作都是原子性的，同時 Redis 還支援對幾個操作全並後的原子性執行。·  豐富的特性  – Redis 還支援  publish/subscribe,  通知 , key  到期等等特性。 Redis與其他key-value儲存有什麼不同？· Redis 有著更為複雜的資料結構並且提供對他們的原子性操作，這是一個不同於其他資料庫的進化路徑。 Redis 的資料類型都是基於基本資料結構的同時對程式員透明，無需進行額外的抽象。· Redis 運行在記憶體中但是可以持久化到磁碟，所以在對不同資料集進行高速讀寫時需要權衡記憶體，因為資料量不能大於硬體記憶體。在記憶體資料庫方面的另一個優點是，相比在磁碟上相同的複雜的資料結構，在記憶體中操作起來非常簡單，這樣 Redis 可以做很多內部複雜性很強的事情。同時，在磁碟格式方面他們是緊湊的以追加的方式產生的，因為他們並不需要進行隨機訪問。 Redis應用情境 1. 顯示最新的項目列表下面這個語句常用來顯示最新項目，隨著資料多了，查詢毫無疑問會越來越慢。 SELECT *  FROM foo  WHERE ...  ORDER  BY  time  DESC  LIMIT 10在Web 應用中， “ 列出最新的回複 ” 之類的查詢非常普遍，這通常會帶來可擴充性問題。這令人沮喪，因為項目本來就是按這個順序被建立的，但要輸出這個順序卻不得不進行排序操作。類似的問題就可以用Redis 來解決。比如說，我們的一個 Web 應用想要列出使用者貼出的最新 20 條評論。在最新的評論邊上我們有一個 “ 顯示全部 ” 的連結，點擊後就可以獲得更多的評論。我們假設資料庫中的每條評論都有一個唯一的遞增的ID 欄位。我們可以使用分頁來製作首頁和評論頁，使用 Redis 的模板：·  每次新評論發表時，我們會將它的 ID 添加到一個 Redis 列表： LPUSH latest.comments·  我們將列表裁剪為指定長度，因此 Redis 只需要儲存最新的 5000 條評論： LTRIM latest.comments 0 5000·  每次我們需要擷取最新評論的專案範圍時，我們調用一個函數來完成（使用虛擬碼）：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這裡我們做的很簡單。在Redis 中我們的最新 ID 使用了常駐緩衝，這是一直更新的。但是我們做了限制不能超過 5000 個 ID ，因此我們的擷取 ID 函數會一直詢問 Redis 。只有在 start/count 參數超出了這個範圍的時候，才需要去訪問資料庫。我們的系統不會像傳統方式那樣“ 重新整理 ” 緩衝， Redis 執行個體中的資訊永遠是一致的。 SQL 資料庫（或是硬碟上的其他類型資料庫）只是在使用者需要擷取 “ 很遠 ” 的資料時才會被觸發，而首頁或第一個評論頁是不會麻煩到硬碟上的資料庫了。 2. 刪除與過濾我們可以使用LREM 來刪除評論。如果刪除操作非常少，另一個選擇是直接跳過評論條目的入口，報告說該評論已經不存在。有些時候你想要給不同的列表附加上不同的過濾器。如果過濾器的數量受到限制，你可以簡單的為每個不同的過濾器使用不同的Redis 列表。畢竟每個列表只有 5000 條項目，但 Redis 卻能夠使用非常少的記憶體來處理幾百萬條項目。 3. 熱門排行榜相關另一個很普遍的需求是各種資料庫的資料並非儲存在記憶體中，因此在按得分排序以及即時更新這些幾乎每秒鐘都需要更新的功能上資料庫的效能不夠理想。典型的比如那些線上遊戲的熱門排行榜，比如一個Facebook 的遊戲，根據得分你通常想要：·列出前100 名高分選手··列出某使用者當前的全球排名·這些操作對於Redis 來說小菜一碟，即使你有幾百萬個使用者，每分鐘都會有幾百萬個新的得分。模式是這樣的，每次獲得新得分時，我們用這樣的代碼： ZADD leaderboard你可能用userID 來取代 username ，這取決於你是怎麼設計的。得到前100 名高分使用者很簡單： ZREVRANGE leaderboard 0 99使用者的全球排名也相似，只需要： ZRANK leaderboard 4. 按照使用者投票和時間排序熱門排行榜的一種常見變體模式就像Reddit 或 Hacker News 用的那樣，新聞按照類似下面的公式根據得分來排序： score = points / time^alpha因此使用者的投票會相應的把新聞挖出來，但時間會按照一定的指數將新聞埋下去。下面是我們的模式，當然演算法由你決定。模式是這樣的，開始時先觀察那些可能是最新的項目，例如首頁上的1000 條新聞都是候選者，因此我們先忽視掉其他的，這實現起來很簡單。· 每次新的新聞貼上來後，我們將 ID 添加到列表中，使用 LPUSH + LTRIM ，確保只取出最新的 1000 條項目。· 有一項背景工作擷取這個列表，並且持續的計算這 1000 條新聞中每條新聞的最終得分。計算結果由ZADD 命令按照新的順序填充產生列表，老新聞則被清除。這裡的關鍵思路是排序工作是由背景工作來完成的。 5. 到期項目處理另一種常用的項目排序是按照時間排序。我們使用unix 時間作為得分即可。模式如下：· 每次有新項目添加到我們的非 Redis 資料庫時，我們把它加入到排序集合中。這時我們用的是時間屬性， current_time 和 time_to_live 。· 另一項背景工作使用 ZRANGE…SCORES 查詢排序集合，取出最新的 10 個項目。如果發現 unix 時間已經到期，則在資料庫中刪除條目。 6. 計數Redis 是一個很好的計數器，這要感謝 INCRBY 和其他相似命令。我相信你曾許多次想要給資料庫加上新的計數器，用來擷取統計或顯示新資訊，但是最後卻由於寫入敏感而不得不放棄它們。好了，現在使用Redis 就不需要再擔心了。有了原子遞增（ atomic increment ），你可以放心的加上各種計數，用 GETSET 重設，或者是讓它們到期。例如這樣操作：INCR  user: EXPIRE  user: 60你可以計算出最近使用者在頁面間停頓不超過60 秒的頁面瀏覽量，當計數達到比如 20 時，就可以顯示出某些條幅提示，或是其它你想顯示的東西。 7. 特定時間內的特定項目另一項對於其他資料庫很難，但Redis 做起來卻輕而易舉事就是統計在某段特點時間裡有多少特定使用者訪問了某個特定資源。比如我想要知道某些特定的註冊使用者或 IP 地址，他們到底有多少訪問了某篇文章。每次我獲得一次新的頁面瀏覽時我只需要這樣做：SADD page:day1:< page_id> < user_id>當然你可能想用unix 時間替換 day1 ，比如 time()-(time()%3600*24) 等等。想知道特定使用者的數量嗎？只需要使用SCARD page:day1:需要測試某個特定使用者是否訪問了這個頁面？ 8. 即時分析正在發生的情況，用於資料統計與防止垃圾郵件等我們只做了幾個例子，但如果你研究Redis 的命令集，並且組合一下，就能獲得大量的即時分析方法，有效而且非常省力。使用 Redis 原語命令，更容易實施垃圾郵件過濾系統或其他即時跟蹤系統。 9. Pub/SubRedis 的 Pub/Sub 非常非常簡單，運行穩定並且快速。支援模式比對，能夠即時訂閱與取消頻道。 10. 隊列你應該已經注意到像list push 和 list pop 這樣的 Redis 命令能夠很方便的執行隊列操作了，但能做的可不止這些：比如 Redis 還有 list pop 的變體命令，能夠在列表為空白時阻塞隊列。 11. 緩衝Redis 的緩衝部分值得寫一篇新文章，我這裡只是簡單的說一下。 Redis 能夠替代 memcached ，讓你的緩衝從只能儲存資料變得能夠更新資料，因此你不再需要每次都重建資料了。來源：簡書

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