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了解Redis常见应用场景

2021-08-11 19:09IT王小二 Redis

Redis是一个key-value存储系统,现在在各种系统中的使用越来越多,大部分情况下是因为其高性能的特性,被当做缓存使用,这里介绍下Redis经常遇到的使用场景

一、string 场景

计数功能:

  • 例如掘金文章点击数量,阅读数量。
  • 集群环境下的session共享。

二、hash 场景

各种 商城购物车 (淘宝,京东。。)

设计思路:

1.购物车绑定了 userid

2.商品id作为feild,商品数量作为value。

模拟过程:

// 初始化购物车数据

hmset userid:1 prod:1 1 prod:2 3 prod:3 4

 

// 增加商品 prod:1 购买数量为2件时

hincrby userid:1  prod:1 1

 

// 减少商品 prod:2 数量为1件时

hincrby userid:1 prod:2 -2

 

// 删除商品 prod:1 时

hdel userid:1 prod:1

 

// 统计商品数

hlen userid:1

三、list 场景

微信公众号订阅消息

设计思路:

公众号发布消息时,向订阅本公众号的用户(mess:1)推送(将订阅消息id通过lpush放入用户的list中),模拟过程。

模拟过程:

// 推送消息

lpush mess:1 999

lpush mess:1 1000

lpush mess:1 1010

 

// 查看消息,返回结果1010 1000 999

lrange mess:1 0 -1

四、set 场景

限时抽奖活动:例如微信有个活动,活动id为2,如何基于redis设计实现。

设计思路:

用户点击立即参与后,将用户id保存到活动id的集合中,利用set集合的元素唯一性可查看参加用户、参加用户数量等等。

模拟过程:

// 用户user:1 user:2 user:3参加抽奖活动act:888

sadd act:888 user:1 user:2 user:3

 

// 模拟一次性随机抽奖1名

srandmember act:888

 

// 模拟两次抽奖,两次抽奖不重复,使用spop命令,抽取中的用户会从set中移除

spop act:888

spop act:888

好友关系:共同关注,我关注的人也关注了他,我可能认识的人

注: 如果数据量大的情况下使用大数据分析

设计思路:两个集合取交集

模拟过程:

// 三个用户关注的人

sadd user:1 zhangsan lisi wangwu

sadd user:2 zhangsan liliu wanger wangwu

sadd user:3 list wangwu liliu

 

// user:1和user:2共同关注的人,取交集,返回zhangsan wangwu

sinter user:1 user:2

五、zset 场景

各种榜单:

例如百度新闻排名

设计思路:

将新闻id作为member,点击次数设置为score,每点击一次score+1,当然,为了每日榜单,member在设计时可以加上后缀用于日期区分,例如news:20191216、news:20191217 。

模拟过程:

// 增加热点新闻

zadd topic:20191216 100 new:1 200 new:2 150 new:3 500 new:4

 

// new:1点击了120次,点击数变为220

zincrby topic:20191216 120 new:1

 

// 查看今日排行前3名,返回 new:4 500 new:1 220 new:2 200

zrevrange topic:20191216 0 2 withscores

 

zadd topic:20191217 110 new:1 200 new:2 150 new:3 100 new:4

zadd topic:20191218 110 new:5 200 new:2 150 new:6 100 new:7

// 合并三日的数据

zunionstore topic:3day 3 topic:20191216 topic:20191217 topic:201912168

// 查看近三日排行榜前三名,返回new:4 600 new:2 600 new:1 330

zrevrange topic:3day 0 2 withscores

以上就是了解redis常见应用场景的详细内容,更多关于redis常见应用场景的资料请关注服务器之家其它相关文章!

原文链接:https://www.cnblogs.com/itwxe/p/14861409.html

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