1.取最新N个数据的操作
–比如典型的取你网站的最新文章,通过下面方式,我们可以将最新的5000条评论的ID放在Redis的List集合中,并将超出集合部分从数据库获取
•插入完成后再用LTRIM latest.comments 0 5000命令使其永远只保存最近5000个ID
•然后我们在客户端获取某一页评论时可以用下面的逻辑(伪代码)
–FUNCTION get_latest_comments(start,num_items):
id_list = redis.lrange("latest.comments",start,start+num_items-1)
IF id_list.length < num_items
id_list = SQL_DB("SELECT ... ORDER BY time LIMIT ...")
END
RETURN id_list
END
–如果你还有不同的筛选维度,比如某个分类的最新N条,那么你可以再建一个按此分类的List,只存ID的话,Redis是非常高效的。
2.排行榜应用,取TOP N操作
–这个需求与上面需求的不同之处在于,前面操作以时间为权重,这个是以某个条件为权重,比如按顶的次数排序,这时候就需要我们的sorted set出马了,将你要排序的值设置成sorted set的score,将具体的数据设置成相应的value,每次只需要执行一条ZADD命令即可。
3.需要精准设定过期时间的应用
–比如你可以把上面说到的sorted set的score值设置成过期时间的时间戳,那么就可以简单地通过过期时间排序,定时清除过期数据了,不仅是清除Redis中的过期数据,你完全可以把Redis里这个过期时间当成是对数据库中数据的索引,用Redis来找出哪些数据需要过期删除,然后再精准地从数据库中删除相应的记录。
4.计数器应用
–Redis的命令都是原子性的,你可以轻松地利用INCR,DECR命令来构建计数器系统。
5.Uniq操作,获取某段时间所有数据排重值
–这个使用Redis的set数据结构最合适了,只需要不断地将数据往set中扔就行了,set意为集合,所以会自动排重。
6.实时系统,反垃圾系统
–通过上面说到的set功能,你可以知道一个终端用户是否进行了某个操作,可以找到其操作的集合并进行分析统计对比等。没有做不到,只有想不到。
7.Pub/Sub构建实时消息系统
–Redis的Pub/Sub系统可以构建实时的消息系统,比如很多用Pub/Sub构建的实时聊天系统的例子。
8.构建队列系统
–使用list可以构建队列系统,使用sorted set甚至可以构建有优先级的队列系统。
9.缓存
–这个不必说了,性能优于Memcached,数据结构更多样化。
总结
•Redis使用最佳方式是全部数据in-memory。
•Redis更多场景是作为Memcached的替代者来使用。
•当需要除key/value之外的更多数据类型支持时,使用Redis更合适。
•当存储的数据不能被剔除时,使用Redis更合适。(持久化)
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