Redis常见的应用场景解析

Stella981
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原文: Redis常见的应用场景解析

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。

Redis特性

一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性,先列举一下Redis的特点:

  • 读写性能优异
  • 持久化
  • 数据类型丰富
  • 单线程
  • 数据自动过期
  • 发布订阅
  • 分布式

这里我们通过几个场景,不同维度说下Redis的应用。

高性能适合当做缓存

缓存是Redis最常见的应用场景,之所有这么使用,主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached,成为首选服务端缓存的组件。而且,Redis内部是支持事务的,在使用时候能有效保证数据的一致性。
作为缓存使用时,一般有两种方式保存数据:

  • 1、读取前,先去读Redis,如果没有数据,读取数据库,将数据拉入Redis。
  • 2、插入数据时,同时写入Redis。

方案一:实施起来简单,但是有两个需要注意的地方:
1、避免缓存击穿。(数据库没有就需要命中的数据,导致Redis一直没有数据,而一直命中数据库。)
2、数据的实时性相对会差一点。

方案二:数据实时性强,但是开发时不便于统一处理。

当然,两种方式根据实际情况来适用。如:方案一适用于对于数据实时性要求不是特别高的场景。方案二适用于字典表、数据量不大的数据存储。

丰富的数据格式性能更高,应用场景丰富

Redis相比其他缓存,有一个非常大的优势,就是支持多种数据类型。

数据类型

说明

string

字符串,最简单的k-v存储

hash

hash格式,value为field和value,适合ID-Detail这样的场景。

list

简单的list,顺序列表,支持首位或者末尾插入数据

set

无序list,查找速度快,适合交集、并集、差集处理

sorted set

有序的set

其实,通过上面的数据类型的特性,基本就能想到合适的应用场景了。

  • string——适合最简单的k-v存储,类似于memcached的存储结构,短信验证码,配置信息等,就用这种类型来存储。
  • hash——一般key为ID或者唯一标示,value对应的就是详情了。如商品详情,个人信息详情,新闻详情等。
  • list——因为list是有序的,比较适合存储一些有序且数据相对固定的数据。如省市区表、字典表等。因为list是有序的,适合根据写入的时间来排序,如:最新的***,消息队列等。
  • set——可以简单的理解为ID-List的模式,如微博中一个人有哪些好友,set最牛的地方在于,可以对两个set提供交集、并集、差集操作。例如:查找两个人共同的好友等。
  • Sorted Set——是set的增强版本,增加了一个score参数,自动会根据score的值进行排序。比较适合类似于top 10等不根据插入的时间来排序的数据。

如上所述,虽然Redis不像关系数据库那么复杂的数据结构,但是,也能适合很多场景,比一般的缓存数据结构要多。了解每种数据结构适合的业务场景,不仅有利于提升开发效率,也能有效利用Redis的性能。

单线程可以作为分布式锁

谈到Redis和Memcached 的区别,大家更多的是谈到数据结构和持久化这两个特性,其实还有一个比较大的区别就是:

  • Redis 是单线程,多路复用方式提高处理效率。
  • Memcached 是多线程的,通过CPU线程切换来提高处理效率。

所以Redis单线程的这个特性,其实也是很重要的应用场景,最常用的就是分布式锁。
应对高并发的系统,都是用多服务器部署,每个技术框架针对数据锁都有很好的处理方式,如 .net 的lock,java 的synchronized,都能通过锁住某个对象来应对线程导致的数据污染问题。但是毕竟,只能控制本服务器的线程,分布式部署以后数据污染问题,就比较难处理了。Redis的单线程这个特性,就非常符合这个需求,伪代码如下:

//产生锁
while lock!=1
    //过期时间是为了避免死锁
    now = int(time.time())
    lock_timeout = now + LOCK_TIMEOUT + 1
    lock = redis_client.setnx(lock_key, lock_timeout)

//真正要处理的业务
doing() 

//释放锁
now = int(time.time())
if now < lock_timeout:
    redis_client.delete(lock_key)

以上是一个只说明流程的伪代码,其实整体的逻辑是很简单的,只要考虑到死锁时的情况,就比较好处理了。Redis作为分布式锁,因为其性能的优势,不会成为瓶颈,一般会产生瓶颈的是真正的业务处理内容,还是尽量缩小锁的范围来确保系统性能。

自动过期能有效提升开发效率

Redis针对数据都可以设置过期时间,这个特点也是大家应用比较多的,过期的数据清理无需使用方去关注,所以开发效率也比较高,当然,性能也比较高。最常见的就是:短信验证码、具有时间性的商品展示等。无需像数据库还要去查时间进行对比。因为使用比较简单,就不赘述了。

分布式和持久化有效应对海量数据和高并发

Redis初期的版本官方只是支持单机或者简单的主从,大多应用则都是自己去开发集群的中间件,但是随着应用越来越广泛,用户关于分布式的呼声越来越高,所以Redis 3.0版本时候官方加入了分布式的支持,主要是两个方面:

  • Redis服务器主从热备,确保系统稳定性

  • Redis分片应对海量数据和高并发

而且Redis虽然是一个内存缓存,数据存在内存,但是Redis支持多种方式将数据持久化,写入硬盘,所有,Redis数据的稳定性也是非常有保障的,结合Redis的集群方案,有的系统已经将Redis当做一种NoSql数据存储来适用。

示例:秒杀和Redis的结合

秒杀是现在互联网系统中常见的营销模式,作为开发者,其实最不愿意这样的活动,因为非技术人员无法理解到其中的技术难度,导致在资源协调上总是有些偏差。秒杀其实经常会出现的问题包括:

  • 并发太高导致程序阻塞。

  • 库存无法有效控制,出现超卖的情况。

其实解决这些问题基本就两个方案:

  • 数据尽量缓存,阻断用户和数据库的直接交互。
  • 通过锁来控制避免超卖现象。

现在说明一下,如果现在做一个秒杀,那么,Redis应该如何结合进行使用?

  • 提前预热数据,放入Redis

  • 商品列表放入Redis List

  • 商品的详情数据 Redis hash保存,设置过期时间

  • 商品的库存数据Redis sorted set保存

  • 用户的地址信息Redis set保存

  • 订单产生扣库存通过Redis制造分布式锁,库存同步扣除

  • 订单产生后发货的数据,产生Redis list,通过消息队列处理

  • 秒杀结束后,再把Redis数据和数据库进行同步

以上是一个简略的秒杀系统和Redis结合的方案,当然实际可能还会引入http缓存,或者将消息对接用MQ代替等方案,也会出现业务遗漏的情况,这个只是希望能抛砖引玉。

每个技术都有属于自己的应用场景,只有对技术的特点有一定清晰的认识,才能更好的利用技术,发挥其最大的优势。


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