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Redis作为当今最流行的内存数据库,已经成为服务端加速的必备工具之一。对于Redis为什么那么快?以及Redis采用单线程,但为什么反而获得更高的性能的疑问,在之前的 Redis为什么那么快? 一文中,已经有所介绍.
今天通过这篇,我们来了解一下Redis最常见的5种应用场景。您可以通过 视频 来学习,如果您不方便观看视频,也可以通过文字内容学习,文字部分做了更概要的总结.
Redis的第一个应用场景是Redis作为缓存对象来加速Web应用的访问.
在该场景下,有一些存储于数据库中的数据会被频繁访问,如果频繁的访问数据库,数据库负载会升高,同时由于数据库IO比较慢,应用程序的响应会比较差。此时,如果引入Redis来存储这些被频繁访问的数据,就可以有效的降低数据库的负载,同时提高应用程序的请求响应.
使用Redis来存储会话(Session)数据,可以实现在无状态的服务器之间共享用户相关的状态数据数据.
当用户登录Web应用时候,将会话数据存储于Redis,并将唯一的会话ID(Session ID)返回到客户端的 Cookie 中。当用户再向应用发送请求时,会将此会话ID包含在请求中。无状态的Web服务器,根据这个会话ID从Redis中搜索相关的会话数据来进一步请求处理.
这里需要注意的是,Redis是内存数据库,如果采用单实例部署。那么当Redis服务器故障重启之后,所有的Session会话会消失,用户不得不重新登录来获取新的Session。所以,当拿Redis来存储Session的时候,建议采用 主从的集群模式 来部署。这样,即使主服务器挂了,马上有从库接管流量,不影响用户的使用.
当我们在应用中部署了多个节点,这些节点需要操作同一个资源的时候会存在竞争。此时,我们可以使用Redis来作为分布式锁,以协调多个节点对共享资源的操作.
这里主要是用Redis的原子操作命令: SETNX ,该命令仅允许key不存在的时候才能设置key.
下图展示了一个简单用例。Client 1通过 SETNX 命令尝试创建lock 1234abcd 。如果当前还没有这个key,那么将返回1。Client 1获得锁,就可以执行对共享资源的操作,操作完成之后,删除刚刚创建的lock(释放分布式锁)。如果Client 1在执行 SETNX 命令的时候,返回了0,说明有其他客户端占用了这key,那么等待一段时间(等其他节点释放)之后再尝试.
上面这个简单实现虽然可以满足很多用例,但它并不具备良好的容错机制。如果要在生产上是用的话,更推荐采用一些更高质量的分布式锁实现。比如,Java平台的话,可以选择:Redisson. 。
由于Redis提供了计数器功能,所以我们可以通过该能力,配合超时时间,来实现速率限制器,最常见的场景就是服务端是用的请求限流.
一个基本的限速实现如下图:
根据用户id或者ip来作为key,使用 INCR 命令来记录用户的请求数量。然后将该请求数量与允许的请求上限数量做比较,只有低于限制的时候,才会执行请求处理。如果超过限制,就拒绝请求.
同时,请求数量的计数器需要设置一个时间窗口,比如:1分钟。也就是没过一分钟时间,计数器将被清零,重新计数。所以,当一个时间窗口中被限流之后,等到下一个时间窗口,就能恢复继续请求。以实现限制速率的效果.
除了时间窗算法之外,漏桶算法也能通过Redis来实现.
由于Redis提供了排序集合(Sorted Sets)的功能,所以很多游戏应用采用Redis来实现各种排行榜功能.
排序集合是唯一元素(比如:用户id)的集合,每个元素按分数排序,这样可以快速的按分数来检索元素 。
Redis的应用非常广泛,这里仅总结了一些常见的用法。除此之外,还有很多有意思的应用,这取决于业务场景。大家可以举一反三.
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最后此篇关于Redis最常见的5种应用场景的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Redis最常见的5种应用场景的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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