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深入解析Redis中常見的應(yīng)用場景

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前言

Redis是一個(gè)key-value存儲(chǔ)系統(tǒng),現(xiàn)在在各種系統(tǒng)中的使用越來越多,大部分情況下是因?yàn)槠涓咝阅艿奶匦?,被?dāng)做緩存使用,這里介紹下Redis經(jīng)常遇到的使用場景。下面話不多說了,來一起看看詳細(xì)的介紹吧。

Redis特性

一個(gè)產(chǎn)品的使用場景肯定是需要根據(jù)產(chǎn)品的特性,先列舉一下Redis的特點(diǎn):

  • 讀寫性能優(yōu)異
  • 持久化
  • 數(shù)據(jù)類型豐富
  • 單線程
  • 數(shù)據(jù)自動(dòng)過期
  • 發(fā)布訂閱
  • 分布式

這里我們通過幾個(gè)場景,不同維度說下Redis的應(yīng)用。

高性能適合當(dāng)做緩存

緩存是Redis最常見的應(yīng)用場景,之所有這么使用,主要是因?yàn)镽edis讀寫性能優(yōu)異。而且逐漸有取代memcached,成為首選服務(wù)端緩存的組件。而且,Redis內(nèi)部是支持事務(wù)的,在使用時(shí)候能有效保證數(shù)據(jù)的一致性。
作為緩存使用時(shí),一般有兩種方式保存數(shù)據(jù):

      1、讀取前,先去讀Redis,如果沒有數(shù)據(jù),讀取數(shù)據(jù)庫,將數(shù)據(jù)拉入Redis。

      2、插入數(shù)據(jù)時(shí),同時(shí)寫入Redis。

方案一:實(shí)施起來簡單,但是有兩個(gè)需要注意的地方:

     1、避免緩存擊穿。(數(shù)據(jù)庫沒有就需要命中的數(shù)據(jù),導(dǎo)致Redis一直沒有數(shù)據(jù),而一直命中數(shù)據(jù)庫。)

     2、數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性相對(duì)會(huì)差一點(diǎn)。

方案二:數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性強(qiáng),但是開發(fā)時(shí)不便于統(tǒng)一處理。

當(dāng)然,兩種方式根據(jù)實(shí)際情況來適用。如:方案一適用于對(duì)于數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求不是特別高的場景。方案二適用于字典表、數(shù)據(jù)量不大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

豐富的數(shù)據(jù)格式性能更高,應(yīng)用場景豐富

Redis相比其他緩存,有一個(gè)非常大的優(yōu)勢,就是支持多種數(shù)據(jù)類型。

數(shù)據(jù)類型 說明
string 字符串,最簡單的k-v存儲(chǔ)
hash hash格式,value為field和value,適合ID-Detail這樣的場景。
list 簡單的list,順序列表,支持首位或者末尾插入數(shù)據(jù)
set 無序list,查找速度快,適合交集、并集、差集處理
sorted set 有序的set

其實(shí),通過上面的數(shù)據(jù)類型的特性,基本就能想到合適的應(yīng)用場景了。

  • string——適合最簡單的k-v存儲(chǔ),類似于memcached的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),短信驗(yàn)證碼,配置信息等,就用這種類型來存儲(chǔ)。
  • hash——一般key為ID或者唯一標(biāo)示,value對(duì)應(yīng)的就是詳情了。如商品詳情,個(gè)人信息詳情,新聞詳情等。
  • list——因?yàn)閘ist是有序的,比較適合存儲(chǔ)一些有序且數(shù)據(jù)相對(duì)固定的數(shù)據(jù)。如省市區(qū)表、字典表等。因?yàn)閘ist是有序的,適合根據(jù)寫入的時(shí)間來排序,如:最新的***,消息隊(duì)列等。
  • set——可以簡單的理解為ID-List的模式,如微博中一個(gè)人有哪些好友,set最牛的地方在于,可以對(duì)兩個(gè)set提供交集、并集、差集操作。例如:查找兩個(gè)人共同的好友等。
  • Sorted Set——是set的增強(qiáng)版本,增加了一個(gè)score參數(shù),自動(dòng)會(huì)根據(jù)score的值進(jìn)行排序。比較適合類似于top 10等不根據(jù)插入的時(shí)間來排序的數(shù)據(jù)。

如上所述,雖然Redis不像關(guān)系數(shù)據(jù)庫那么復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),但是,也能適合很多場景,比一般的緩存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要多。了解每種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合的業(yè)務(wù)場景,不僅有利于提升開發(fā)效率,也能有效利用Redis的性能。

單線程可以作為分布式鎖

談到Redis和Memcached 的區(qū)別,大家更多的是談到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和持久化這兩個(gè)特性,其實(shí)還有一個(gè)比較大的區(qū)別就是:

  • Redis 是單線程,多路復(fù)用方式提高處理效率。
  • Memcached 是多線程的,通過CPU線程切換來提高處理效率。

所以Redis單線程的這個(gè)特性,其實(shí)也是很重要的應(yīng)用場景,最常用的就是分布式鎖。

應(yīng)對(duì)高并發(fā)的系統(tǒng),都是用多服務(wù)器部署,每個(gè)技術(shù)框架針對(duì)數(shù)據(jù)鎖都有很好的處理方式,如 .net 的lock,java 的synchronized,都能通過鎖住某個(gè)對(duì)象來應(yīng)對(duì)線程導(dǎo)致的數(shù)據(jù)污染問題。但是畢竟,只能控制本服務(wù)器的線程,分布式部署

以后數(shù)據(jù)污染問題,就比較難處理了。Redis的單線程這個(gè)特性,就非常符合這個(gè)需求,偽代碼如下:

//產(chǎn)生鎖
while lock!=1
 //過期時(shí)間是為了避免死鎖
 now = int(time.time())
 lock_timeout = now + LOCK_TIMEOUT + 1
 lock = redis_client.setnx(lock_key, lock_timeout)

//真正要處理的業(yè)務(wù)
doing()

//釋放鎖
now = int(time.time())
if now  lock_timeout:
 redis_client.delete(lock_key)

以上是一個(gè)只說明流程的偽代碼,其實(shí)整體的邏輯是很簡單的,只要考慮到死鎖時(shí)的情況,就比較好處理了。Redis作為分布式鎖,因?yàn)槠湫阅艿膬?yōu)勢,不會(huì)成為瓶頸,一般會(huì)產(chǎn)生瓶頸的是真正的業(yè)務(wù)處理內(nèi)容,還是盡量縮小鎖的范圍來確保系統(tǒng)性能。

自動(dòng)過期能有效提升開發(fā)效率

Redis針對(duì)數(shù)據(jù)都可以設(shè)置過期時(shí)間,這個(gè)特點(diǎn)也是大家應(yīng)用比較多的,過期的數(shù)據(jù)清理無需使用方去關(guān)注,所以開發(fā)效率也比較高,當(dāng)然,性能也比較高。最常見的就是:短信驗(yàn)證碼、具有時(shí)間性的商品展示等。無需像數(shù)據(jù)庫還要去查時(shí)間進(jìn)行對(duì)比。因?yàn)槭褂帽容^簡單,就不贅述了。

分布式和持久化有效應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)和高并發(fā)

Redis初期的版本官方只是支持單機(jī)或者簡單的主從,大多應(yīng)用則都是自己去開發(fā)集群的中間件,但是隨著應(yīng)用越來越廣泛,用戶關(guān)于分布式的呼聲越來越高,所以Redis 3.0版本時(shí)候官方加入了分布式的支持,主要是兩個(gè)方面:

  • Redis服務(wù)器主從熱備,確保系統(tǒng)穩(wěn)定性
  • Redis分片應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)和高并發(fā)

而且Redis雖然是一個(gè)內(nèi)存緩存,數(shù)據(jù)存在內(nèi)存,但是Redis支持多種方式將數(shù)據(jù)持久化,寫入硬盤,所有,Redis數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性也是非常有保障的,結(jié)合Redis的集群方案,有的系統(tǒng)已經(jīng)將Redis當(dāng)做一種NoSql數(shù)據(jù)存儲(chǔ)來適用。

示例:秒殺和Redis的結(jié)合

秒殺是現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中常見的營銷模式,作為開發(fā)者,其實(shí)最不愿意這樣的活動(dòng),因?yàn)榉羌夹g(shù)人員無法理解到其中的技術(shù)難度,導(dǎo)致在資源協(xié)調(diào)上總是有些偏差。秒殺其實(shí)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)的問題包括:

  1. 并發(fā)太高導(dǎo)致程序阻塞。
  2. 庫存無法有效控制,出現(xiàn)超賣的情況。

其實(shí)解決這些問題基本就兩個(gè)方案:

  • 數(shù)據(jù)盡量緩存,阻斷用戶和數(shù)據(jù)庫的直接交互。
  • 通過鎖來控制避免超賣現(xiàn)象。

現(xiàn)在說明一下,如果現(xiàn)在做一個(gè)秒殺,那么,Redis應(yīng)該如何結(jié)合進(jìn)行使用?

  • 提前預(yù)熱數(shù)據(jù),放入Redis
  • 商品列表放入Redis List
  • 商品的詳情數(shù)據(jù) Redis hash保存,設(shè)置過期時(shí)間
  • 商品的庫存數(shù)據(jù)Redis sorted set保存
  • 用戶的地址信息Redis set保存
  • 訂單產(chǎn)生扣庫存通過Redis制造分布式鎖,庫存同步扣除
  • 訂單產(chǎn)生后發(fā)貨的數(shù)據(jù),產(chǎn)生Redis list,通過消息隊(duì)列處理
  • 秒殺結(jié)束后,再把Redis數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫進(jìn)行同步

以上是一個(gè)簡略的秒殺系統(tǒng)和Redis結(jié)合的方案,當(dāng)然實(shí)際可能還會(huì)引入http緩存,或者將消息對(duì)接用MQ代替等方案,也會(huì)出現(xiàn)業(yè)務(wù)遺漏的情況,這個(gè)只是希望能拋磚引玉。

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者使用工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。

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