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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:
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。
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:
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)