Redis常見應用場景

Redis提供了非常豐富的數據結構，那么利用好每種數據結構變可提高web應用的訪問速度。

應用場景：

1.取最新N個數據的操作：(Linked List)

記錄前20個最新登陸的用戶Id列表，超出的范圍可以從數據庫中獲得。

//把當前登錄人添加到鏈表里
ret = r.lpush("login:last_login_times", uid)
//保持鏈表只有N位
ret = redis.ltrim("login:last_login_times", 0, N-1)
//獲得前N個最新登陸的用戶Id列表
last_login_list = r.lrange("login:last_login_times", 0, N-1)

 2.取 TOP N 操作：(Sorted Set)

這個需求與上面需求的不同之處在於，取最新N個數據的操作以時間為權重，這個是以某個條件為權重，比如按頂的次數排序，這時候就需要我們的sorted set出馬了，將你要排序的值設置成sorted set的score，將具體的數據設置成相應的value，每次只需要執行一條ZADD命令即可。

熱門，排行榜應用：

//將登錄次數和用戶統一存儲在一個sorted set里
zadd login:login_times 5 1
zadd login:login_times 1 2
zadd login:login_times 2 3
//當用戶登錄時，對該用戶的登錄次數自增1
ret = r.zincrby("login:login_times", 1, uid)
//那么如何獲得登錄次數最多的用戶呢，逆序排列取得排名前N的用戶
ret = r.zrevrange("login:login_times", 0, N-1)

3.查找某個值所在的區間(區間無重合) ：(Sorted Set)

例如有下面兩個范圍，10－20和30－40

• A_start 10, A_end 20
• B_start 30, B_end 40

我們將這兩個范圍的起始位置存在Redis的Sorted Sets數據結構中，基本范圍起始值作為score，范圍名加start和end為其value值：

redis 127.0.0.1:6379> zadd ranges 10 A_start
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> zadd ranges 20 A_end
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> zadd ranges 30 B_start
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> zadd ranges 40 B_end
(integer) 1

這樣數據在插入Sorted Sets后，相當於是將這些起始位置按順序排列好了。

現在我需要查找15這個值在哪一個范圍中，只需要進行如下的zrangbyscore查找：

redis 127.0.0.1:6379> zrangebyscore ranges (15 +inf LIMIT 0 1
1) "A_end"

這個命令的意思是在Sorted Sets中查找大於15的第一個值。（+inf在Redis中表示正無窮大，15前面的括號表示>15而非>=15）

查找的結果是A_end，由於所有值是按順序排列的，所以可以判定15是在A_start到A_end區間上，也就是說15是在A這個范圍里。至此大功告成。

4.交集，並集，差集：(Set)

//book表存儲book名稱
set book:1:name    ”The Ruby Programming Language”
set book:2:name     ”Ruby on rail”
set book:3:name     ”Programming Erlang”

//tag表使用集合來存儲數據，因為集合擅長求交集、並集
sadd tag:ruby 1
sadd tag:ruby 2
sadd tag:web 2
sadd tag:erlang 3

//即屬於ruby又屬於web的書？
 inter_list = redis.sinter("tag.web", "tag:ruby") 
//即屬於ruby，但不屬於web的書？
 inter_list = redis.sdiff("tag.ruby", "tag:web") 
//屬於ruby和屬於web的書的合集？
 inter_list = redis.sunion("tag.ruby", "tag:web")

5.統計每天登陸過的活躍用戶：(bitmaps)

Redis支持對String類型的value進行基於二進制位的置位操作。通過將一個用戶的id對應value上的一位，通過對活躍用戶對應的位進行置位，就能夠用一個value記錄所有活躍用戶的信息。如下圖所未，下圖中的bitmap有9個位被置為1，表示這9個位上對應的用戶是今天的活躍用戶。其中第15位表示uid為15的用戶，第一位表示uid為0的用戶。

下面表格表示對應一天，一周，一個月統計時所花費的時間。

Period	Time(ms)
Daily	50.2
Weekly	392.0
Monthly	1624.8

 

//下面是具體的java代碼片斷：
//1.算出一天的活躍用戶數量
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.BitSet;
...
  Jedis redis = new Jedis("localhost");
...
  public int uniqueCount(String action, String date) {
    String key = action + ":" + date;
    BitSet users = BitSet.valueOf(redis.get(key.getBytes()));
    return users.cardinality();
  } 
//2.計算某幾個內活躍用戶的數量（某一天活躍就算，所以是取並集）
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.BitSet;
...
  Jedis redis = new Jedis("localhost");
...
  public int uniqueCount(String action, String... dates) {
    BitSet all = new BitSet();
    for (String date : dates) {
      String key = action + ":" + date;
      BitSet users = BitSet.valueOf(redis.get(key.getBytes()));
      all.or(users);
    }
    return all.cardinality();
  }