redis是键值对的数据库,常用的五种数据类型为
字符串类型(string),散列类型(hash),列表类型(list),集合类型(set),有序集合类型(zset)
Redis用作缓存,主要两个用途:高性能,高并发,因为内存天然支持高并发
setnx key value,当key不存在时,将 key 的值设为 value ,返回1
若给定的 key 已经存在,则setnx不做任何动作,返回0。
当setnx返回1时,表示获取锁,做完操作以后del key,表示释放锁,如果setnx返回0表示获取锁失败,整体思路大概就是这样,细节还是比较多的,有时间单开一篇来讲解
如知乎每个问题的被浏览器次数
set key 0
incr key // incr readcount::{
帖子id} 每阅读一次
get key // get readcount::{
帖子id} 获取阅读量
分布式全局唯一id的实现方式有很多,这里只介绍用redis实现
每次获取userId的时候,对userId加1再获取,可以改进为如下形式
直接获取一段userId的最大值,缓存到本地慢慢累加,快到了userId的最大值时,再去获取一段,一个用户服务宕机了,也顶多一小段userId没有用到
set userId 0
incr usrId //返回1
incrby userId 1000 //返回10001
在list里面一边进,一边出即可
## 实现方式一
lpush key value //一直往list左边放
brpop key value 10
//key这个list有元素时,直接弹出,没有元素被阻塞,直到等待超时或发现可弹出元素为止,上面例子超时时间为10s
## 实现方式二
rpush key value
blpop key value 10
加入说小编li关注了2个微博a和b,a发了一条微博(编号为100)就执行如下命令
lpush msg::li 100
b发了一条微博(编号为200)就执行如下命令:
lpush msg::li 200
假如想拿最近的10条消息就可以执行如下命令(最新的消息一定在list的最左边):
lrange msg::li 0 9 //下标从0开始,[start,stop]是闭区间,都包含
sadd key {
userId} // 参加抽奖活动
smembers key //获取所有抽奖用户,大轮盘转起来
spop key count //抽取count名中奖者,并从抽奖活动中移除
srandmember key count //抽取count名中奖者,不从抽奖活动中移除
// 1001用户给8001帖子点赞
sadd like::8001 1001
srem like::8001 1001 //取消点赞
sismember like::8001 1001 //检查用户是否点过赞
smembers like::8001 //获取点赞的用户列表
scard like::8001 //获取点赞用户数
seven关注的人
sevenSub -> {qing, mic, james}
青山关注的人
qingSub->{seven,jack,mic,james}
Mic关注的人
MicSub->{seven,james,qing,jack,tom}
//返回sevenSub和qingSub的交集,即seven和青山的共同关注
sinter sevenSub qingSub -> {
mic,james}
// 我关注的人也关注他,下面例子中我是seven
// qing在micSub中返回1,否则返回0
sismember micSub qing
sismember jamesSub qing
// 我可能认识的人,下面例子中我是seven
// 求qingSub和sevenSub的差集,并存在sevenMayKnow集合中
sdiffstore sevenMayKnow qingSub sevenSub -> {
seven,jack}
每个商品入库的时候即会建立他的静态标签列表如,品牌,尺寸,处理器,内存
// 将拯救者y700P-001和ThinkPad-T480这两个元素放到集合brand::lenovo
sadd brand::lenovo 拯救者y700P-001 ThinkPad-T480
sadd screenSize::15.6 拯救者y700P-001 机械革命Z2AIR
sadd processor::i7 拯救者y700P-001 机械革命X8TIPlus
// 获取品牌为联想,屏幕尺寸为15.6,并且处理器为i7的电脑品牌(sinter为获取集合的交集)
sinter brand::lenovo screenSize::15.6 processor::i7 -> 拯救者y700P-001
redis的zset天生是用来做排行榜的、好友列表, 去重, 历史记录等业务需求
// user1的用户分数为 10
zadd ranking 10 user1
zadd ranking 20 user2
// 取分数最高的3个用户
zrevrange ranking 0 2 withscores
这个问题可能有小伙伴们遇到过,放到Redis中的数据怎么没了?
因为Redis将数据放到内存中,内存是有限的,比如redis就只能用10个G,你要是往里面写了20个G的数据,会咋办?当然会干掉10个G的数据,然后就保留10个G的数据了。那干掉哪些数据?保留哪些数据?当然是干掉不常用的数据,保留常用的数据了
Redis提供的内存淘汰策略有如下几种:
Redis的数据是存在内存中的,如果Redis发生宕机,那么数据会全部丢失,因此必须提供持久化机制。
Redis 的持久化机制有两种,第一种是快照(RDB),第二种是 AOF 日志。快照是一次全量备份,AOF 日志是连续的增量备份。快照是内存数据的二进制序列化形式,在存储上非常紧凑,而 AOF 日志记录的是内存数据修改的指令记录文本。AOF 日志在长期的运行过程中会变的无比庞大,数据库重启时需要加载 AOF 日志进行指令重放,这个时间就会无比漫长。所以需要定期进行 AOF 重写,给 AOF 日志进行瘦身。
RDB是通过Redis主进程fork子进程,让子进程执行磁盘 IO 操作来进行 RDB 持久化,AOF 日志存储的是 Redis 服务器的顺序指令序列,AOF 日志只记录对内存进行修改的指令记录。即RDB记录的是数据,AOF记录的是指令
假设有如下一个系统,高峰期请求为5000次/秒,4000次走了缓存,只有1000次落到了数据库上,数据库每秒1000的并发是一个正常的指标,完全可以正常工作,但如果缓存宕机了,每秒5000次的请求会全部落到数据库上,数据库立马就死掉了,因为数据库一秒最多抗2000个请求,如果DBA重启数据库,立马又会被新的请求打死了,这就是缓存雪崩。
假如客户端每秒发送5000个请求,其中4000个为黑客的恶意攻击,即在数据库中也查不到。举个例子,用户id为正数,黑客构造的用户id为负数,
如果黑客每秒一直发送这4000个请求,缓存就不起作用,数据库也很快被打死。
查询不到的数据也放到缓存,value为空,如set -999 “”
总而言之,缓存雪崩就是缓存失效,请求全部全部打到数据库,数据库瞬间被打死。缓存穿透就是查询了一个一定不存在的数据,并且从存储层查不到的数据没有写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义
咕泡学院公开课
《Redis 深度历险:核心原理与应用实践》
https://github.com/doocs/advanced-java
[1]https://www.toutiao.com/i6636576359931970062/
[2]https://www.cnblogs.com/jiahaoJAVA/p/6244278.html#4053693
[3]https://github.com/doocs/advanced-java
[4]https://blog.csdn.net/zeb_perfect/article/details/54135506
Redis实现分布式锁
[5]https://mp.weixin.qq.com/s/8fdBKAyHZrfHmSajXT_dnA
文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下:http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态:[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
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