Redis是一個key-value存儲系統(tǒng),現(xiàn)在在各種系統(tǒng)中的使用越來越多,大部分情況下是因為其高性能的特性,被當做緩存使用,這里介紹下Redis經(jīng)常遇到的使用場景。下面閑話不多說,跟武林技術小編來一起看看深入剖析Redis中常見的應用場景。
Redis特性
一個產(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:
這里我們通過幾個場景,不同維度說下Redis的應用。
高性能適合當做緩存
緩存是Redis最常見的應用場景,之所有這么使用,主要是因為Redis讀寫性能優(yōu)異。而且逐漸有取代memcached,成為首選服務端緩存的組件。而且,Redis內(nèi)部是支持事務的,在使用時候能有效保證數(shù)據(jù)的一致性。
作為緩存使用時,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,同時寫入Redis。
方案一:實施起來簡單,但是有兩個需要注意的地方:
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)的實時性相對會差一點。
方案二:數(shù)據(jù)實時性強,但是開發(fā)時不便于統(tǒng)一處理。
當然,兩種方式根據(jù)實際情況來適用。如:方案一適用于對于數(shù)據(jù)實時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。
豐富的數(shù)據(jù)格式性能更高,應用場景豐富
Redis相比其他緩存,有一個非常大的優(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 |
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,通過上面的數(shù)據(jù)類型的特性,基本就能想到合適的應用場景了。
如上所述,雖然Redis不像關系數(shù)據(jù)庫那么復雜的數(shù)據(jù)結構,但是,也能適合很多場景,比一般的緩存數(shù)據(jù)結構要多。了解每種數(shù)據(jù)結構適合的業(yè)務場景,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)結構和持久化這兩個特性,其實還有一個比較大的區(qū)別就是:
所以Redis單線程的這個特性,其實也是很重要的應用場景,最常用的就是分布式鎖。
應對高并發(fā)的系統(tǒng),都是用多服務器部署,每個技術框架針對數(shù)據(jù)鎖都有很好的處理方式,如 .net 的lock,java 的synchronized,都能通過鎖住某個對象來應對線程導致的數(shù)據(jù)污染問題。但是畢竟,只能控制本服務器的線程,分布式部署
以后數(shù)據(jù)污染問題,就比較難處理了。Redis的單線程這個特性,就非常符合這個需求,偽代碼如下:
//產(chǎn)生鎖while lock!=1 //過期時間是為了避免死鎖 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doing()//釋放鎖now = int(time.time())if now < lock_timeout: redis_client.delete(lock_key)
以上是一個只說明流程的偽代碼,其實整體的邏輯是很簡單的,只要考慮到死鎖時的情況,就比較好處理了。Redis作為分布式鎖,因為其性能的優(yōu)勢,不會成為瓶頸,一般會產(chǎn)生瓶頸的是真正的業(yè)務處理內(nèi)容,還是盡量縮小鎖的范圍來確保系統(tǒng)性能。
自動過期能有效提升開發(fā)效率
Redis針對數(shù)據(jù)都可以設置過期時間,這個特點也是大家應用比較多的,過期的數(shù)據(jù)清理無需使用方去關注,所以開發(fā)效率也比較高,當然,性能也比較高。最常見的就是:短信驗證碼、具有時間性的商品展示等。無需像數(shù)據(jù)庫還要去查時間進行對比。因為使用比較簡單,就不贅述了。
分布式和持久化有效應對海量數(shù)據(jù)和高并發(fā)
Redis初期的版本官方只是支持單機或者簡單的主從,大多應用則都是自己去開發(fā)集群的中間件,但是隨著應用越來越廣泛,用戶關于分布式的呼聲越來越高,所以Redis 3.0版本時候官方加入了分布式的支持,主要是兩個方面:
而且Redis雖然是一個內(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,結合Redis的集群方案,有的系統(tǒng)已經(jīng)將Redis當做一種NoSql數(shù)據(jù)存儲來適用。
示例:秒殺和Redis的結合
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,其實最不愿意這樣的活動,因為非技術人員無法理解到其中的技術難度,導致在資源協(xié)調(diào)上總是有些偏差。秒殺其實經(jīng)常會出現(xiàn)的問題包括:
其實解決這些問題基本就兩個方案:
現(xiàn)在說明一下,如果現(xiàn)在做一個秒殺,那么,Redis應該如何結合進行使用?
以上是一個簡略的秒殺系統(tǒng)和Redis結合的方案,當然實際可能還會引入http緩存,或者將消息對接用MQ代替等方案,也會出現(xiàn)業(yè)務遺漏的情況,這個只是希望能拋磚引玉。更多精彩內(nèi)容,盡在https://js.Vevb.com。
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