1. ?MySql+Memcached架構(gòu)的問題

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　　實(shí)際MySQL是適合進(jìn)行海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的，通過Memcached將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)加載到cache，加速訪問，很多公司都曾經(jīng)使用過這樣的架構(gòu)，但隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量的不斷增加，和訪問量的持續(xù)增長，我們遇到了很多問題：

　　1.MySQL需要不斷進(jìn)行拆庫拆表，Memcached也需不斷跟著擴(kuò)容，擴(kuò)容和維護(hù)工作占據(jù)大量開發(fā)時(shí)間。

　　2.Memcached與MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)一致性問題。

　　3.Memcached數(shù)據(jù)命中率低或down機(jī)，大量訪問直接穿透到DB，MySQL無法支撐。

　　4.跨機(jī)房cache同步問題。

　　眾多NoSQL百花齊放，如何選擇

　　最近幾年，業(yè)界不斷涌現(xiàn)出很多各種各樣的NoSQL產(chǎn)品，那么如何才能正確地使用好這些產(chǎn)品，最大化地發(fā)揮其長處，是我們需要深入研究和思考的問題，實(shí)際歸根結(jié)底最重要的是了解這些產(chǎn)品的定位，并且了解到每款產(chǎn)品的tradeoffs，在實(shí)際應(yīng)用中做到揚(yáng)長避短，總體上這些NoSQL主要用于解決以下幾種問題

　　1.少量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，高速讀寫訪問。此類產(chǎn)品通過數(shù)據(jù)全部in-momery 的方式來保證高速訪問，同時(shí)提供數(shù)據(jù)落地的功能，實(shí)際這正是Redis最主要的適用場(chǎng)景。

　　2.海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，分布式系統(tǒng)支持，數(shù)據(jù)一致性保證，方便的集群節(jié)點(diǎn)添加/刪除。

　　3.這方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇論文所闡述的思路。前者是一個(gè)完全無中心的設(shè)計(jì)，節(jié)點(diǎn)之間通過gossip方式傳遞集群信息，數(shù)據(jù)保證最終一致性，后者是一個(gè)中心化的方案設(shè)計(jì)，通過類似一個(gè)分布式鎖服務(wù)來保證強(qiáng)一致性,數(shù)據(jù)寫入先寫內(nèi)存和redo log，然后定期compat歸并到磁盤上，將隨機(jī)寫優(yōu)化為順序?qū)?#xff0c;提高寫入性能。

　　4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常見的一些文檔數(shù)據(jù)庫都是支持schema-free的，直接存儲(chǔ)json格式數(shù)據(jù)，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。

　　面對(duì)這些不同類型的NoSQL產(chǎn)品,我們需要根據(jù)我們的業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇最合適的產(chǎn)品。

? ? ? ?Redis最適合所有數(shù)據(jù)in-momory的場(chǎng)景，雖然Redis也提供持久化功能，但實(shí)際更多的是一個(gè)disk-backed的功能，跟傳統(tǒng)意義上的持久化有比較大的差別，那么可能大家就會(huì)有疑問，似乎Redis更像一個(gè)加強(qiáng)版的Memcached，那么何時(shí)使用Memcached,何時(shí)使用Redis呢?

? ? ? ?如果簡(jiǎn)單地比較Redis與Memcached的區(qū)別，大多數(shù)都會(huì)得到以下觀點(diǎn)：

? ? ?1 、Redis不僅僅支持簡(jiǎn)單的k/v類型的數(shù)據(jù)，同時(shí)還提供list，set，zset，hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)。
? ? ?2 、Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的備份，即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份。
? ? ?3 、Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的持久化，可以將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)保持在磁盤中，重啟的時(shí)候可以再次加載進(jìn)行使用。

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2. ?Redis常用數(shù)據(jù)類型

Redis最為常用的數(shù)據(jù)類型主要有以下：

• String
• Hash
• List
• Set
• Sorted set
• pub/sub
• Transactions

在具體描述這幾種數(shù)據(jù)類型之前，我們先通過一張圖了解下Redis內(nèi)部內(nèi)存管理中是如何描述這些不同數(shù)據(jù)類型的：

? ? ? ? ?首先Redis內(nèi)部使用一個(gè)redisObject對(duì)象來表示所有的key和value,redisObject最主要的信息如上圖所示：

? ? ? ? ?type代表一個(gè)value對(duì)象具體是何種數(shù)據(jù)類型，

? ? ? ? ?encoding是不同數(shù)據(jù)類型在redis內(nèi)部的存儲(chǔ)方式，

? ? ? ? ?比如：type=string代表value存儲(chǔ)的是一個(gè)普通字符串，那么對(duì)應(yīng)的encoding可以是raw或者是int,如果是int則代表實(shí)際redis內(nèi)部是按數(shù)值型類存儲(chǔ)和表示這個(gè)字符串的，當(dāng)然前提是這個(gè)字符串本身可以用數(shù)值表示，比如:"123" "456"這樣的字符串。

? ? ? ?這里需要特殊說明一下vm字段，只有打開了Redis的虛擬內(nèi)存功能，此字段才會(huì)真正的分配內(nèi)存，該功能默認(rèn)是關(guān)閉狀態(tài)的，該功能會(huì)在后面具體描述。通過上圖我們可以發(fā)現(xiàn)Redis使用redisObject來表示所有的key/value數(shù)據(jù)是比較浪費(fèi)內(nèi)存的，當(dāng)然這些內(nèi)存管理成本的付出主要也是為了給Redis不同數(shù)據(jù)類型提供一個(gè)統(tǒng)一的管理接口，實(shí)際作者也提供了多種方法幫助我們盡量節(jié)省內(nèi)存使用，我們隨后會(huì)具體討論。

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3. ?各種數(shù)據(jù)類型應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)方式

下面我們先來逐一的分析下這7種數(shù)據(jù)類型的使用和內(nèi)部實(shí)現(xiàn)方式:

• String:

Strings 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是簡(jiǎn)單的key-value類型，value其實(shí)不僅是String，也可以是數(shù)字.

常用命令: ?set,get,decr,incr,mget 等。

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應(yīng)用場(chǎng)景：String是最常用的一種數(shù)據(jù)類型，普通的key/ value 存儲(chǔ)都可以歸為此類.即可以完全實(shí)現(xiàn)目前 Memcached 的功能，并且效率更高。還可以享受Redis的定時(shí)持久化，操作日志及 Replication等功能。除了提供與 Memcached 一樣的get、set、incr、decr 等操作外，Redis還提供了下面一些操作：

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• • 獲取字符串長度
  • 往字符串a(chǎn)ppend內(nèi)容
  • 設(shè)置和獲取字符串的某一段內(nèi)容
  • 設(shè)置及獲取字符串的某一位（bit）
  • 批量設(shè)置一系列字符串的內(nèi)容

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實(shí)現(xiàn)方式：String在redis內(nèi)部存儲(chǔ)默認(rèn)就是一個(gè)字符串，被redisObject所引用，當(dāng)遇到incr,decr等操作時(shí)會(huì)轉(zhuǎn)成數(shù)值型進(jìn)行計(jì)算，此時(shí)redisObject的encoding字段為int。

• Hash

常用命令：hget,hset,hgetall 等。

應(yīng)用場(chǎng)景：在Memcached中，我們經(jīng)常將一些結(jié)構(gòu)化的信息打包成HashMap，在客戶端序列化后存儲(chǔ)為一個(gè)字符串的值，比如用戶的昵稱、年齡、性別、積分等，這時(shí)候在需要修改其中某一項(xiàng)時(shí)，通常需要將所有值取出反序列化后，修改某一項(xiàng)的值，再序列化存儲(chǔ)回去。這樣不僅增大了開銷，也不適用于一些可能并發(fā)操作的場(chǎng)合（比如兩個(gè)并發(fā)的操作都需要修改積分）。而Redis的Hash結(jié)構(gòu)可以使你像在數(shù)據(jù)庫中Update一個(gè)屬性一樣只修改某一項(xiàng)屬性值。

? ? ? ? 我們簡(jiǎn)單舉個(gè)實(shí)例來描述下Hash的應(yīng)用場(chǎng)景，比如我們要存儲(chǔ)一個(gè)用戶信息對(duì)象數(shù)據(jù)，包含以下信息：

用戶ID為查找的key，存儲(chǔ)的value用戶對(duì)象包含姓名，年齡，生日等信息，如果用普通的key/value結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)，主要有以下2種存儲(chǔ)方式：

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第一種方式將用戶ID作為查找key,把其他信息封裝成一個(gè)對(duì)象以序列化的方式存儲(chǔ)，這種方式的缺點(diǎn)是，增加了序列化/反序列化的開銷，并且在需要修改其中一項(xiàng)信息時(shí)，需要把整個(gè)對(duì)象取回，并且修改操作需要對(duì)并發(fā)進(jìn)行保護(hù)，引入CAS等復(fù)雜問題。

第二種方法是這個(gè)用戶信息對(duì)象有多少成員就存成多少個(gè)key-value對(duì)兒，用用戶ID+對(duì)應(yīng)屬性的名稱作為唯一標(biāo)識(shí)來取得對(duì)應(yīng)屬性的值，雖然省去了序列化開銷和并發(fā)問題，但是用戶ID為重復(fù)存儲(chǔ)，如果存在大量這樣的數(shù)據(jù)，內(nèi)存浪費(fèi)還是非常可觀的。

那么Redis提供的Hash很好的解決了這個(gè)問題，Redis的Hash實(shí)際是內(nèi)部存儲(chǔ)的Value為一個(gè)HashMap，并提供了直接存取這個(gè)Map成員的接口，如下圖：

也就是說，Key仍然是用戶ID, value是一個(gè)Map，這個(gè)Map的key是成員的屬性名，value是屬性值，這樣對(duì)數(shù)據(jù)的修改和存取都可以直接通過其內(nèi)部Map的Key(Redis里稱內(nèi)部Map的key為field), 也就是通過 key(用戶ID) + field(屬性標(biāo)簽) 就可以操作對(duì)應(yīng)屬性數(shù)據(jù)了，既不需要重復(fù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，也不會(huì)帶來序列化和并發(fā)修改控制的問題。很好的解決了問題。

這里同時(shí)需要注意，Redis提供了接口(hgetall)可以直接取到全部的屬性數(shù)據(jù),但是如果內(nèi)部Map的成員很多，那么涉及到遍歷整個(gè)內(nèi)部Map的操作，由于Redis單線程模型的緣故，這個(gè)遍歷操作可能會(huì)比較耗時(shí)，而另其它客戶端的請(qǐng)求完全不響應(yīng)，這點(diǎn)需要格外注意。

實(shí)現(xiàn)方式：

上面已經(jīng)說到Redis Hash對(duì)應(yīng)Value內(nèi)部實(shí)際就是一個(gè)HashMap，實(shí)際這里會(huì)有2種不同實(shí)現(xiàn)，這個(gè)Hash的成員比較少時(shí)Redis為了節(jié)省內(nèi)存會(huì)采用類似一維數(shù)組的方式來緊湊存儲(chǔ)，而不會(huì)采用真正的HashMap結(jié)構(gòu)，對(duì)應(yīng)的value redisObject的encoding為zipmap,當(dāng)成員數(shù)量增大時(shí)會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)成真正的HashMap,此時(shí)encoding為ht。

• List

常用命令：lpush,rpush,lpop,rpop,lrange等。

應(yīng)用場(chǎng)景：

Redis list的應(yīng)用場(chǎng)景非常多，也是Redis最重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，比如twitter的關(guān)注列表，粉絲列表等都可以用Redis的list結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)。

Lists 就是鏈表，相信略有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識(shí)的人都應(yīng)該能理解其結(jié)構(gòu)。使用Lists結(jié)構(gòu)，我們可以輕松地實(shí)現(xiàn)最新消息排行等功能。Lists的另一個(gè)應(yīng)用就是消息隊(duì)列，
可以利用Lists的PUSH操作，將任務(wù)存在Lists中，然后工作線程再用POP操作將任務(wù)取出進(jìn)行執(zhí)行。Redis還提供了操作Lists中某一段的api，你可以直接查詢，刪除Lists中某一段的元素。

實(shí)現(xiàn)方式：

Redis list的實(shí)現(xiàn)為一個(gè)雙向鏈表，即可以支持反向查找和遍歷，更方便操作，不過帶來了部分額外的內(nèi)存開銷，Redis內(nèi)部的很多實(shí)現(xiàn)，包括發(fā)送緩沖隊(duì)列等也都是用的這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

• Set

常用命令：

sadd,spop,smembers,sunion 等。

應(yīng)用場(chǎng)景：

Redis set對(duì)外提供的功能與list類似是一個(gè)列表的功能，特殊之處在于set是可以自動(dòng)排重的，當(dāng)你需要存儲(chǔ)一個(gè)列表數(shù)據(jù)，又不希望出現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)時(shí)，set是一個(gè)很好的選擇，并且set提供了判斷某個(gè)成員是否在一個(gè)set集合內(nèi)的重要接口，這個(gè)也是list所不能提供的。

Sets 集合的概念就是一堆不重復(fù)值的組合。利用Redis提供的Sets數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以存儲(chǔ)一些集合性的數(shù)據(jù)，比如在微博應(yīng)用中，可以將一個(gè)用戶所有的關(guān)注人存在一個(gè)集合中，將其所有粉絲存在一個(gè)集合。Redis還為集合提供了求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的實(shí)現(xiàn)如共同關(guān)注、共同喜好、二度好友等功能，對(duì)上面的所有集合操作，你還可以使用不同的命令選擇將結(jié)果返回給客戶端還是存集到一個(gè)新的集合中。

實(shí)現(xiàn)方式：

set 的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)是一個(gè) value永遠(yuǎn)為null的HashMap，實(shí)際就是通過計(jì)算hash的方式來快速排重的，這也是set能提供判斷一個(gè)成員是否在集合內(nèi)的原因。

• Sorted Set

常用命令：

zadd,zrange,zrem,zcard等

使用場(chǎng)景：

Redis sorted set的使用場(chǎng)景與set類似，區(qū)別是set不是自動(dòng)有序的，而sorted set可以通過用戶額外提供一個(gè)優(yōu)先級(jí)(score)的參數(shù)來為成員排序，并且是插入有序的，即自動(dòng)排序。當(dāng)你需要一個(gè)有序的并且不重復(fù)的集合列表，那么可以選擇sorted set數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如twitter 的public timeline可以以發(fā)表時(shí)間作為score來存儲(chǔ)，這樣獲取時(shí)就是自動(dòng)按時(shí)間排好序的。

另外還可以用Sorted Sets來做帶權(quán)重的隊(duì)列，比如普通消息的score為1，重要消息的score為2，然后工作線程可以選擇按score的倒序來獲取工作任務(wù)。讓重要的任務(wù)優(yōu)先執(zhí)行。

實(shí)現(xiàn)方式：

Redis sorted set的內(nèi)部使用HashMap和跳躍表(SkipList)來保證數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和有序，HashMap里放的是成員到score的映射，而跳躍表里存放的是所有的成員，排序依據(jù)是HashMap里存的score,使用跳躍表的結(jié)構(gòu)可以獲得比較高的查找效率，并且在實(shí)現(xiàn)上比較簡(jiǎn)單。

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• Pub/Sub

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Pub/Sub 從字面上理解就是發(fā)布（Publish）與訂閱（Subscribe），在Redis中，你可以設(shè)定對(duì)某一個(gè)key值進(jìn)行消息發(fā)布及消息訂閱，當(dāng)一個(gè)key值上進(jìn)行了消息發(fā)布后，所有訂閱它的客戶端都會(huì)收到相應(yīng)的消息。這一功能最明顯的用法就是用作實(shí)時(shí)消息系統(tǒng)，比如普通的即時(shí)聊天，群聊等功能。

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• Transactions

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誰說NoSQL都不支持事務(wù)，雖然Redis的Transactions提供的并不是嚴(yán)格的ACID的事務(wù)（比如一串用EXEC提交執(zhí)行的命令，在執(zhí)行中服務(wù)器宕機(jī)，那么會(huì)有一部分命令執(zhí)行了，剩下的沒執(zhí)行），但是這個(gè)Transactions還是提供了基本的命令打包執(zhí)行的功能（在服務(wù)器不出問題的情況下，可以保證一連串的命令是順序在一起執(zhí)行的，中間有會(huì)有其它客戶端命令插進(jìn)來執(zhí)行）。Redis還提供了一個(gè)Watch功能，你可以對(duì)一個(gè)key進(jìn)行Watch，然后再執(zhí)行Transactions，在這過程中，如果這個(gè)Watched的值進(jìn)行了修改，那么這個(gè)Transactions會(huì)發(fā)現(xiàn)并拒絕執(zhí)行。

轉(zhuǎn)載地址：http://www.cnblogs.com/mrhgw/p/6278619.html

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4. ?Redis實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景

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? ? ? ? Redis在很多方面與其他數(shù)據(jù)庫解決方案不同：它使用內(nèi)存提供主存儲(chǔ)支持，而僅使用硬盤做持久性的存儲(chǔ)；它的數(shù)據(jù)模型非常獨(dú)特，用的是單線程。另一個(gè)大區(qū)別在于，你可以在開發(fā)環(huán)境中使用Redis的功能，但卻不需要轉(zhuǎn)到Redis。

轉(zhuǎn)向Redis當(dāng)然也是可取的，許多開發(fā)者從一開始就把Redis作為首選數(shù)據(jù)庫；但設(shè)想如果你的開發(fā)環(huán)境已經(jīng)搭建好，應(yīng)用已經(jīng)在上面運(yùn)行了，那么更換數(shù)據(jù)庫框架顯然不那么容易。另外在一些需要大容量數(shù)據(jù)集的應(yīng)用，Redis也并不適合，因?yàn)樗臄?shù)據(jù)集不會(huì)超過系統(tǒng)可用的內(nèi)存。所以如果你有大數(shù)據(jù)應(yīng)用，而且主要是讀取訪問模式，那么Redis并不是正確的選擇。

? ? ? ? 然而我喜歡Redis的一點(diǎn)就是你可以把它融入到你的系統(tǒng)中來，這就能夠解決很多問題，比如那些你現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫處理起來感到緩慢的任務(wù)。這些你就可以通過Redis來進(jìn)行優(yōu)化，或者為應(yīng)用創(chuàng)建些新的功能。在本文中，我就想探討一些怎樣將Redis加入到現(xiàn)有的環(huán)境中，并利用它的原語命令等功能來解決 傳統(tǒng)環(huán)境中碰到的一些常見問題。在這些例子中，Redis都不是作為首選數(shù)據(jù)庫。

1、顯示最新的項(xiàng)目列表

下面這個(gè)語句常用來顯示最新項(xiàng)目，隨著數(shù)據(jù)多了，查詢毫無疑問會(huì)越來越慢。

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SELECT?*?FROM?foo?WHERE?...?ORDER?BY?time?DESC?LIMIT?10???

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? ? ? ? 在Web應(yīng)用中，“列出最新的回復(fù)”之類的查詢非常普遍，這通常會(huì)帶來可擴(kuò)展性問題。這令人沮喪，因?yàn)轫?xiàng)目本來就是按這個(gè)順序被創(chuàng)建的，但要輸出這個(gè)順序卻不得不進(jìn)行排序操作。

? ? ? ? 類似的問題就可以用Redis來解決。比如說，我們的一個(gè)Web應(yīng)用想要列出用戶貼出的最新20條評(píng)論。在最新的評(píng)論邊上我們有一個(gè)“顯示全部”的鏈接，點(diǎn)擊后就可以獲得更多的評(píng)論。

? ? ? ? 我們假設(shè)數(shù)據(jù)庫中的每條評(píng)論都有一個(gè)唯一的遞增的ID字段。

? ? ? ? 我們可以使用分頁來制作主頁和評(píng)論頁，使用Redis的模板，每次新評(píng)論發(fā)表時(shí)，我們會(huì)將它的ID添加到一個(gè)Redis列表：

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LPUSH?latest.comments?<ID>???

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? ? ? ?我們將列表裁剪為指定長度，因此Redis只需要保存最新的5000條評(píng)論：

? ? ? ?LTRIM?latest.comments?0?5000?

? ? ? 每次我們需要獲取最新評(píng)論的項(xiàng)目范圍時(shí)，我們調(diào)用一個(gè)函數(shù)來完成（使用偽代碼）：

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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??

?

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? ? ? 這里我們做的很簡(jiǎn)單。在Redis中我們的最新ID使用了常駐緩存，這是一直更新的。但是我們做了限制不能超過5000個(gè)ID，因此我們的獲取ID函數(shù)會(huì)一直詢問Redis。只有在start/count參數(shù)超出了這個(gè)范圍的時(shí)候，才需要去訪問數(shù)據(jù)庫。

? ? ? ? 我們的系統(tǒng)不會(huì)像傳統(tǒng)方式那樣“刷新”緩存，Redis實(shí)例中的信息永遠(yuǎn)是一致的。SQL數(shù)據(jù)庫（或是硬盤上的其他類型數(shù)據(jù)庫）只是在用戶需要獲取“很遠(yuǎn)”的數(shù)據(jù)時(shí)才會(huì)被觸發(fā)，而主頁或第一個(gè)評(píng)論頁是不會(huì)麻煩到硬盤上的數(shù)據(jù)庫了。

2、刪除與過濾

? ? ? 我們可以使用LREM來刪除評(píng)論。如果刪除操作非常少，另一個(gè)選擇是直接跳過評(píng)論條目的入口，報(bào)告說該評(píng)論已經(jīng)不存在。

? ? ? ?有些時(shí)候你想要給不同的列表附加上不同的過濾器。如果過濾器的數(shù)量受到限制，你可以簡(jiǎn)單的為每個(gè)不同的過濾器使用不同的Redis列表。畢竟每個(gè)列表只有5000條項(xiàng)目，但Redis卻能夠使用非常少的內(nèi)存來處理幾百萬條項(xiàng)目。

3、排行榜相關(guān)

? ? ? 另一個(gè)很普遍的需求是各種數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)并非存儲(chǔ)在內(nèi)存中，因此在按得分排序以及實(shí)時(shí)更新這些幾乎每秒鐘都需要更新的功能上數(shù)據(jù)庫的性能不夠理想。

? ? ? 典型的比如那些在線游戲的排行榜，比如一個(gè)Facebook的游戲，根據(jù)得分你通常想要：

? ? ? ? ?- 列出前100名高分選手

? ? ? ? ?- 列出某用戶當(dāng)前的全球排名

? ? ? 這些操作對(duì)于Redis來說小菜一碟，即使你有幾百萬個(gè)用戶，每分鐘都會(huì)有幾百萬個(gè)新的得分。

? ? ? 模式是這樣的，每次獲得新得分時(shí)，我們用這樣的代碼：

? ? ? ZADD?leaderboard ?<score> ?<username>?

? ? ?你可能用userID來取代username，這取決于你是怎么設(shè)計(jì)的。

? ? ? 得到前100名高分用戶很簡(jiǎn)單：ZREVRANGE leaderboard 0 99。

? ? ? 用戶的全球排名也相似，只需要：ZRANK leaderboard <username>。

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4、按照用戶投票和時(shí)間排序

? ? ? 排行榜的一種常見變體模式就像Reddit或Hacker News用的那樣，新聞按照類似下面的公式根據(jù)得分來排序：

? ? ? ?score?=?points?/?time^alpha?

? ? ? 因此用戶的投票會(huì)相應(yīng)的把新聞挖出來，但時(shí)間會(huì)按照一定的指數(shù)將新聞埋下去。下面是我們的模式，當(dāng)然算法由你決定。

? ? ? 模式是這樣的，開始時(shí)先觀察那些可能是最新的項(xiàng)目，例如首頁上的1000條新聞都是候選者，因此我們先忽視掉其他的，這實(shí)現(xiàn)起來很簡(jiǎn)單。

? ? ? 每次新的新聞貼上來后，我們將ID添加到列表中，使用LPUSH + LTRIM，確保只取出最新的1000條項(xiàng)目。

? ? ? 有一項(xiàng)后臺(tái)任務(wù)獲取這個(gè)列表，并且持續(xù)的計(jì)算這1000條新聞中每條新聞的最終得分。計(jì)算結(jié)果由ZADD命令按照新的順序填充生成列表，老新聞則被清除。這里的關(guān)鍵思路是排序工作是由后臺(tái)任務(wù)來完成的。

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5、處理過期項(xiàng)目

? ? ? 另一種常用的項(xiàng)目排序是按照時(shí)間排序。我們使用unix時(shí)間作為得分即可。

? ? ? 模式如下：

? ? ? ?- 每次有新項(xiàng)目添加到我們的非Redis數(shù)據(jù)庫時(shí)，我們把它加入到排序集合中。這時(shí)我們用的是時(shí)間屬性，current_time和time_to_live。

? ? ? ?- 另一項(xiàng)后臺(tái)任務(wù)使用ZRANGE…SCORES查詢排序集合，取出最新的10個(gè)項(xiàng)目。如果發(fā)現(xiàn)unix時(shí)間已經(jīng)過期，則在數(shù)據(jù)庫中刪除條目。

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6、計(jì)數(shù)

? ? ? ?Redis是一個(gè)很好的計(jì)數(shù)器，這要感謝INCRBY和其他相似命令。

? ? ? ?我相信你曾許多次想要給數(shù)據(jù)庫加上新的計(jì)數(shù)器，用來獲取統(tǒng)計(jì)或顯示新信息，但是最后卻由于寫入敏感而不得不放棄它們。

? ? ? ?好了，現(xiàn)在使用Redis就不需要再擔(dān)心了。有了原子遞增（atomic increment），你可以放心的加上各種計(jì)數(shù)，用GETSET重置，或者是讓它們過期。

? ? ? ?例如這樣操作：

? ? ? ? ?INCR?user:<id>?EXPIRE?

? ? ? ? ?user:<id>?60?

? ? ? ?你可以計(jì)算出最近用戶在頁面間停頓不超過60秒的頁面瀏覽量，當(dāng)計(jì)數(shù)達(dá)到比如20時(shí)，就可以顯示出某些條幅提示，或是其它你想顯示的東西。

7、特定時(shí)間內(nèi)的特定項(xiàng)目

? ? ? ? 另一項(xiàng)對(duì)于其他數(shù)據(jù)庫很難，但Redis做起來卻輕而易舉的事就是統(tǒng)計(jì)在某段特點(diǎn)時(shí)間里有多少特定用戶訪問了某個(gè)特定資源。比如我想要知道某些特定的注冊(cè)用戶或IP地址，他們到底有多少訪問了某篇文章。

? ? ? 每次我獲得一次新的頁面瀏覽時(shí)我只需要這樣做：

? ? ? ?SADD?page:day1:<page_id>?<user_id>?

? ? ? 當(dāng)然你可能想用unix時(shí)間替換day1，比如time()-(time()%3600*24)等等。

? ? ? 想知道特定用戶的數(shù)量嗎？只需要使用SCARD page:day1:<page_id>。

? ? ? ?需要測(cè)試某個(gè)特定用戶是否訪問了這個(gè)頁面？SISMEMBER page:day1:<page_id>。

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8、實(shí)時(shí)分析正在發(fā)生的情況，用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與防止垃圾郵件等

? ? ? ? 我們只做了幾個(gè)例子，但如果你研究Redis的命令集，并且組合一下，就能獲得大量的實(shí)時(shí)分析方法，有效而且非常省力。使用Redis原語命令，更容易實(shí)施垃圾郵件過濾系統(tǒng)或其他實(shí)時(shí)跟蹤系統(tǒng)。

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9、Pub/Sub

? ? ? ?Redis的Pub/Sub非常非常簡(jiǎn)單，運(yùn)行穩(wěn)定并且快速。支持模式匹配，能夠?qū)崟r(shí)訂閱與取消頻道。

10、隊(duì)列

? ? ? ? 你應(yīng)該已經(jīng)注意到像list push和list pop這樣的Redis命令能夠很方便的執(zhí)行隊(duì)列操作了，但能做的可不止這些：比如Redis還有l(wèi)ist pop的變體命令，能夠在列表為空時(shí)阻塞隊(duì)列。

? ? ? ?現(xiàn)代的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用大量地使用了消息隊(duì)列（Messaging）。消息隊(duì)列不僅被用于系統(tǒng)內(nèi)部組件之間的通信，同時(shí)也被用于系統(tǒng)跟其它服務(wù)之間的交互。消息隊(duì)列的使用可以增加系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、靈活性和用戶體驗(yàn)。非基于消息隊(duì)列的系統(tǒng)，其運(yùn)行速度取決于系統(tǒng)中最慢的組件的速度（注：短板效應(yīng)）。而基于消息隊(duì)列可以將系統(tǒng)中各組件解除耦合，這樣系統(tǒng)就不再受最慢組件的束縛，各組件可以異步運(yùn)行從而得以更快的速度完成各自的工作。

? ? 此外，當(dāng)服務(wù)器處在高并發(fā)操作的時(shí)候，比如頻繁地寫入日志文件。可以利用消息隊(duì)列實(shí)現(xiàn)異步處理。從而實(shí)現(xiàn)高性能的并發(fā)操作。

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11、緩存

? ? ? ? Redis的緩存部分值得寫一篇新文章，我這里只是簡(jiǎn)單的說一下。Redis能夠替代memcached，讓你的緩存從只能存儲(chǔ)數(shù)據(jù)變得能夠更新數(shù)據(jù)，因此你不再需要每次都重新生成數(shù)據(jù)了。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【美文保存】nosql数据库对比以及如何巧妙利用redis来提高效率?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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