點(diǎn)擊上方“碼農(nóng)沉思錄”? 發(fā)現(xiàn)更多精彩我先說下結(jié)果。我現(xiàn)在還不敢放線上去測(cè)，這是本地測(cè)的數(shù)據(jù)，我4g內(nèi)存的電腦本地開redis，一次都沒寫完過全部數(shù)據(jù)，都是寫一半后不是redis掛就是測(cè)試程序掛。可以肯定的是總記錄數(shù)是以千萬為單位的。O(log(n千萬/range))的時(shí)間復(fù)雜度，本地測(cè)的結(jié)果我并不滿意，7ms的時(shí)間，太久了。這個(gè)數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)，就算內(nèi)存緩存也很花時(shí)間，因?yàn)椴⒉皇呛唵蔚膋ey-value，涉及到范圍查找。使用Sorted Set實(shí)現(xiàn)范圍查找最近系統(tǒng)需要更新IP庫，IP庫存儲(chǔ)的是IP所屬的國家和城市信息，廣告主投放廣告會(huì)有區(qū)域限制，所以需要根據(jù)點(diǎn)擊廣告的終端ip，獲取位置信息，并判斷是否滿足廣告投放區(qū)域的要求。最頭疼的是，IP信息庫是按區(qū)間存儲(chǔ)的，拿到一個(gè)ip得要知道它所屬的范圍才能知道它對(duì)應(yīng)哪條記錄。它的表結(jié)構(gòu)是這樣的：Ip_from，ip_to，ccountry_code，country，regin，cityIp起始段，Ip結(jié)束段，國家編碼，國家，區(qū)域(比如中國的省)，城市而Ip_from和ip_to是一個(gè)數(shù)值，將ip通過公式轉(zhuǎn)化后的數(shù)值。a.b.c.dA*(256*256*256)+b*(256*256)+c*(256)+d為了效率，程序中的轉(zhuǎn)換可以寫為a*(1<<24)+b*(1<<16)+c*(1<<8)+d在此之前我都沒注意以前是怎么實(shí)現(xiàn)查找的，以前是用內(nèi)存緩存實(shí)現(xiàn)，但以前的數(shù)據(jù)比較少，而查找的方式用的遞歸，先不說遞歸查找算法的缺陷。而新的ip庫數(shù)據(jù)量很大，本地debug直接OOM，沒有足夠的內(nèi)存撐起這么大的ip庫。如果說，一個(gè)csv文件的大小是1g多，那么讀取到j(luò)vm中，就需要4g甚至更高的內(nèi)存，因?yàn)橐粋€(gè)對(duì)象占的內(nèi)存是比一行逗號(hào)隔開的字符串耗更大的內(nèi)存。要實(shí)現(xiàn)查找算法，創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這些也會(huì)占用很大的內(nèi)存。綜上所述，我們考慮用redis來緩存，當(dāng)然，也可以用mongodb，如果是用mongodb緩存，那就簡單了。既然要用Redis，那么就不得不面對(duì)，Redis如何實(shí)現(xiàn)范圍查詢，還要支持高并發(fā)。這算是一道難題了。插入一段內(nèi)容，關(guān)于如果使用Sorted Set實(shí)現(xiàn)范圍查找，就是sql中的大于等于and小于等于。(下面是我參考的一篇博客，我覺得他的實(shí)現(xiàn)有些雞肋，完全可以用一條：zadd myset 1015 1011-1015-v1 替代兩條記錄)。服務(wù)端對(duì)于客戶端不同的版本區(qū)間會(huì)做些不同的配置，那么客戶端一個(gè)版本過來怎么快速的定位是屬于哪個(gè)版本區(qū)間呢？可以利用Sorted Sets的zrangebyscore命令。zadd myset 1011 v1_startzadd myset 1015 v1_end?zadd myset 1018 v2_start?zadd myset 1023 v2_end?如上我們像myset里插入了4條數(shù)據(jù)，代表的意思是版本區(qū)間v1是從1011-1015版本，版本區(qū)間v2是從1018-1023版本。https://www.cnblogs.com/zhanjindong/p/3549994.html那么我現(xiàn)在如何判斷1014版本屬于哪個(gè)區(qū)間呢，使用zrangebyscore如下操作：?zrangebyscore myset 1014 +inf LIMIT 0 1?1)v1_end?返回v1_end說明1014屬于版本區(qū)間1，上面的這個(gè)命令的意思是在myset中查找第一個(gè)score值大于等于1014的member，如果我們查找一個(gè)不在區(qū)間內(nèi)的版本，比如1016:?zrangebyscore myset 1014 +inf LIMIT 0 1?1)v2_starthttps://www.cnblogs.com/zhanjindong/p/3549994.html首先，我想到的是利用Redis的有序集合Sorted Set，存儲(chǔ)每條記錄的ip區(qū)間，或者叫ip范圍。ip_to列作為有序集合的score。如：zadd?ip-country-city-locations-range?3756871679?3756871424~3756871679這樣就可以查詢一個(gè)ip對(duì)應(yīng)的score落在哪個(gè)區(qū)間，找出符合條件的第一個(gè)區(qū)間。如：(1)將ip轉(zhuǎn)為number，假設(shè)得到的值為：3756871650(2)使用zrangebyscore命令獲取所在區(qū)間zrangebyscore?ip-country-city-locations-range?3756871650?+inf?0 1因?yàn)?756871650比3756871424~3756871679區(qū)間的end值3756871679小于等于，所以匹配到這條記錄。但拿到這條記錄后并不能說明3756871650在這個(gè)區(qū)間內(nèi)，所以還要比較3756871424<=3756871650<=3756871679因?yàn)闀?huì)存在這種情況，該區(qū)間與前一個(gè)區(qū)間并不是連續(xù)的，比如。(1)3756870911=>3756870656~3756870911(2)3756871679=>3756871424~3756871679明顯，這兩個(gè)區(qū)間之間存在斷層。但可以肯定的是，如果不落在區(qū)間(2)中，也不會(huì)落在區(qū)間(1)。所以不滿足就可以直接返回null了。// [0] <= midNumber <= [1]if?(midNumber.compareTo(Long.valueOf(rangeSn[0]))????||?midNumber.compareTo(Long.valueOf(rangeSn[1]))?>?0)?{ return null;}Ip庫用hash類型存儲(chǔ)，field取ip_from或者ip_from&ip_to，value當(dāng)然就是存完整的一行記錄了。最后就可以根據(jù)拿到的區(qū)間信息獲取到對(duì)應(yīng)記錄的field，使用hget命令就能獲取到最終的一行ip信息記錄。hget ip-country-city-locations 3756871424這并不難實(shí)現(xiàn)，但是，耗時(shí)卻非常嚴(yán)重，可以看下官方文檔介紹的Sorted Set的zrangebyscore的時(shí)間復(fù)雜度。IP庫保守估計(jì)百萬條記錄，如果就這樣上線，百分百又是服務(wù)雪崩。改進(jìn)思路：區(qū)間+Sorted Set由于Sorted Set有序集合的查詢時(shí)間復(fù)雜度是O(log(n)+m)，其中n是總記錄數(shù)，m是此次查詢獲取的記錄數(shù)，在limit 0 1的情況下是O(log(n))，所以一個(gè)有序集合的元素個(gè)數(shù)越多，它的查詢時(shí)間耗時(shí)越長。對(duì)于一般的應(yīng)用場景，如排行榜，都是只有極少數(shù)的幾百條記錄。而如果用于ip庫的區(qū)間查詢實(shí)現(xiàn)，記錄上百萬條，而且還是用于高并發(fā)場景，不把服務(wù)搞垮才怪了。既然我們要用Sorted Set，但又不能讓集合的元素過大，那么我們可以分n/m個(gè)區(qū)間存儲(chǔ)啊。假設(shè)有一百萬條記錄，每個(gè)Sorted Set存儲(chǔ)1000條，那就用1000個(gè)Sorted Set集合來存儲(chǔ)。hash的查詢時(shí)間復(fù)雜度是接近O(1)的，增加1000個(gè)key在分槽位的分布式集群下根本不算什么。按照上面的思路改進(jìn)后，獲取一個(gè)ip的國家城市信息就變成如下步驟：1、根據(jù)ip計(jì)算出一個(gè)number值比如：37568716502、根據(jù)區(qū)間大小(這一步的區(qū)間指的是每個(gè)Sorted Set的最大大小)，計(jì)算出該number所在的集合的key比如：ip-country-city-locations-range-3753、根據(jù)這個(gè)key，去Sorted Set查詢number所屬的區(qū)間。比如：zrangebyscore ip-country-city-locations-range 3756871650 +inf 0 15、拿到區(qū)間信息后，從區(qū)間信息獲取ip范圍位置信息的 field(hash類型存儲(chǔ))比如查詢結(jié)果區(qū)間信息為：3756871424~3756871679拿到field就是：37568714246、根據(jù)key和field拿到目標(biāo)記錄。hget ip-country-city-locations 3756871424編碼實(shí)現(xiàn)我將實(shí)現(xiàn)封裝成一個(gè)組件，目的是對(duì)外提供更簡單的使用方式，封裝復(fù)雜的實(shí)現(xiàn)邏輯，同時(shí)，內(nèi)部的改動(dòng)對(duì)使用者無感知。通過SPI+分層設(shè)計(jì)，利用靜態(tài)代理模式等，使得組件具有極強(qiáng)的擴(kuò)展性，如果某天想改成使用mongodb或者內(nèi)存緩存，只需要實(shí)現(xiàn)幾個(gè)接口就可以了。下面是README.MD的內(nèi)容

關(guān)于數(shù)據(jù)源表的初始化

使用需要配置update啟動(dòng)參數(shù)：

-Dip.database.table.update=true

如：

java -Xss256k-jar -Dip.database.table.update=true xxx-1.0.0.jar

true: 首次啟動(dòng)就會(huì)從指定的url文件讀取解析記錄，插入數(shù)據(jù)表 false: 表示已經(jīng)確認(rèn)表存在記錄了，不需要再更新。(也不會(huì)去解析文件) 默認(rèn)：false解析記錄與插入表是異步的，后臺(tái)開啟一個(gè)線程執(zhí)行。耗時(shí)根據(jù)文件大小決定，我測(cè)的是86s

配置使用表

使用了java的SPI需要指定使用哪個(gè)文件解析器，也就對(duì)應(yīng)使用哪種類型的表

配置redis操作實(shí)現(xiàn)類

使用了java的SPI如果解析配置使用了

com.chestnut.ip.database.parser.RedisIP2LocationFileParser

則需要自己實(shí)現(xiàn)RedisOperation，并在

com.chestnut.ip.database.suppor.IP2LocationRedisOperation

文件中配置redis操作的實(shí)現(xiàn)類

緩存的key

如果使用redis存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，則key固定為

ip-country-city-locations // 存儲(chǔ)真實(shí)記錄

ip-country-city-locations-range-* // 存儲(chǔ)范圍與真實(shí)記錄的key的映射

其中ip-country-city-locations-range-后面的代表的分區(qū)索引點(diǎn)個(gè)在看吧，證明你還愛我

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的redis缓存原理与实现_基于Redis实现范围查询的IP库缓存设计方案的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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