# Redis 入门到精通(一)数据类型(4)
Redis 入门到精通(一)数据类型(4)
一、redis 数据类型–sorted_set实现时效性任务管理
1、sorted_set 类型数据操作的注意事项
-
score 保存的数据存储空间是64位,如果是整数范围是-9007199254740992~9007199254740992。
-
score 保存的数据也可以是一个双精度的 double 值,基于双精度浮点数的特征,可能会丢失精度,使用时候要慎重。
-
sorted_set 底层存储还是基于 set 结构的,因此数据不能重复,如果重复添加相同的数据,score 值将被反复覆盖,保留最后一次修改的结果。
127.0.0.1:6379> zadd test1 11 aa
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange test1 0 -1 withscores
1) "aa"
2) "11"
127.0.0.1:6379> zadd test1 22 aa
(integer) 0
127.0.0.1:6379> zrange test1 0 -1 withscores
1) "aa"
2) "22"
127.0.0.1:6379> zadd test1 33 aa
(integer) 0# 虽然返回失败,但是修改成功,保底最后一次的修改结果。
127.0.0.1:6379> zrange test1 0 -1 withscores
1) "aa"
2) "33"
127.0.0.1:6379>
2、sorted_set 类型应用场景–业务场景
基础服务+增值服务类网站会设定各位会员的试用,让用户充分体验会员优势。例如观影试用VIP、游戏VIP体验、云盘下载体验VIP、数据查看体验VIP。当VIP体验到期后,如果有效管理此类信息。即便对于正式VIP用户也存在对应的管理方式。
网站会定期开启投票、讨论,限时进行,逾期作废。如何有效管理此类过期信息。
3、sorted_set 类型应用场景–解决方案
-
对于基于时间线限定的任务处理,将处理时间记录为 score 值,利用排序功能区分处理的先后顺序。
-
记录下一个要处理的时间,当到期后处理对应任务,移除redis中的记录,并记录下一个要处理的时间
-
当新任务加入时,判定并更新当前下一个要处理的任务时间。
-
为提升 sorted set 的性能,通常将任务根据特征存储成若干个 sorted set。例如1小时内,1天内,周内月内,季内,年度等,操作时逐级提升,将即将操作的若干个任务纳入到1小时内处理的队列中。
-
获取当前系统时间: time
4、redis 实际模拟操作–sorted_set 实现时效性任务管理
# 添加数据
127.0.0.1:6379> zadd ts 1509802345 uid:001
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd ts 1509802390 uid:007
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd ts 1510384284 uid:888
(integer) 1# 有序排列
127.0.0.1:6379> zrange ts 0 -1 withscores
1) "uid:001"
2) "1509802345"
3) "uid:007"
4) "1509802390"
5) "uid:888"
6) "1510384284"# 获取当前时间
127.0.0.1:6379> time
1) "1720706679"
2) "248469"
127.0.0.1:6379> time
1) "1720706681"
2) "558810"
127.0.0.1:6379>
5、redis 应用场景:
1)redis 用于控制数据库表主键 id,为数据库表主键提供生成策略,保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库,且支持数据库集群。
2)redis 控制数据的生命周期,通过数据是否失效控制业务行为,适用于所有具有时效性限定控制的操作。
3)redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。
4)redis 应用于购物车数据存储设计。
5)redis 应用于抢购,限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计。
6)redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制。
7)redis 应用于最新消息展示。
8)redis 应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热卖旅游线路,应用APP推荐大V推荐等。
9)set 类型数据的扩展操作:
- redis 应用于同类信息的关联搜索,二度关联搜索,深度关联搜索。
- 显示共同关注(一度)。
- 显示共同好友(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的好友信息列表(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的购物清单列表(二度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的游戏充值列表(二度)。
10)redis 应用于同类型不重复数据的合并操作。
11)redis 应用于同类型数据的快速去重。
12)redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制。
13)redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名
14)redis 应用于定时任务执行顺序管理或任务过期管理
二、redis 数据类型-- sorted_set 带有权重的任务管理
1、sorted_set 类型应用场景–业务场景
任务/消息权重设定应用
当任务或者消息待处理,形成了任务队列或消息队列时,对于高优先级的任务要保障对其优先处理,如何实现任务权重管理。
2、sorted_set 类型应用场景–解决方案
-
对于带有权重的任务,优先处理权重高的任务,采用 score 记录权重即可。
多条件任务权重设定:
如果权重条件过多时,需要对排序 score 值进行处理,保障 score 值能够兼容2条件或者多条件,例如外贸订单优先于国内订单,总裁订单优先于员工订单,经理订单优先于员工订单。 -
因 score 长度受限,需要对数据进行截断处理,尤其是时间设置为小时或分钟级即可(折算后)。
-
先设定订单类别,后设定订单发起角色类别,整体 score 长度必须是统一的,不足位补0。第一排序规则首位不得是0。
- 例如外贸101,国内102,经理004,员工008
- 员工下的外贸单score值为101008(优先)
- 经理下的国内单score值为102004
3、redis 实际模拟操作–sorted_set 带有权重的任务管理
# 添加数据(任务按权重排序)
127.0.0.1:6379> zadd tasks 1 order:id:425
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd tasks 9 order:id:345
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd tasks 4 order:id:005
(integer) 1# 任务按权重排序显示
127.0.0.1:6379> zrevrange tasks 0 -1 withscores
1) "order:id:345"
2) "9"
3) "order:id:005"
4) "4"
5) "order:id:425"
6) "1"# 获取权重最高的任务
127.0.0.1:6379> zrevrange tasks 0 0
1) "order:id:345"# 移除权重最高的任务
127.0.0.1:6379> zrem tasks order:id:345
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrevrange tasks 0 -1 withscores
1) "order:id:005"
2) "4"
3) "order:id:425"
4) "1"
127.0.0.1:6379># 添加数据
127.0.0.1:6379> zadd tt 102004 order:id:1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd tt 101008 order:id:2
(integer) 1# 反向排序
127.0.0.1:6379> zrevrange tt 0 -1 withscores
1) "order:id:1"
2) "102004"
3) "order:id:2"
4) "101008"# 正向排序
127.0.0.1:6379> zrange tt 0 -1
1) "order:id:2"
2) "order:id:1"
127.0.0.1:6379>
4、redis 应用场景:
1)redis 用于控制数据库表主键 id,为数据库表主键提供生成策略,保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库,且支持数据库集群。
2)redis 控制数据的生命周期,通过数据是否失效控制业务行为,适用于所有具有时效性限定控制的操作。
3)redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。
4)redis 应用于购物车数据存储设计。
5)redis 应用于抢购,限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计。
6)redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制。
7)redis 应用于最新消息展示。
8)redis 应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热卖旅游线路,应用APP推荐大V推荐等。
9)set 类型数据的扩展操作:
- redis 应用于同类信息的关联搜索,二度关联搜索,深度关联搜索。
- 显示共同关注(一度)。
- 显示共同好友(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的好友信息列表(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的购物清单列表(二度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的游戏充值列表(二度)。
10)redis 应用于同类型不重复数据的合并操作。
11)redis 应用于同类型数据的快速去重。
12)redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制。
13)redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名
14)redis 应用于定时任务执行顺序管理或任务过期管理
15)redis 应用于即时任务/消息队列执行管理
三、redis 数据类型-- 案例:按次结算的服务控制
1、数据类型实践案例–业务场景
人工智能领域的语义识别与自动对话将是未来服务业机器人应答呼叫体系中的重要技术,百度自研用户评价语义识别服务,免费开放给企业试用,同时训练百度自己的模型。现对试用用户的使用行为进行限速,限制每个用户每分钟最多发起10次调用
2、数据类型实践案例–解决方案
- 设计计数器,记录调用次数,用于控制业务执行次数。以用户id作为 key,使用次数作为 value。
- 在调用前获取次数,判断是否超过限定次数
不超过次数的情况下,每次调用计数+1
业务调用失败,计数-1 - 为计数器设置生命周期为指定周期,例如1秒/分钟,自动清空周期内使用次数。
3、redis 实际模拟操作–案例:按次结算的服务控制
# 先获取值,看是否存在,不存在,设定为初始1
127.0.0.1:6379> get 415
(nil)# 设置 60秒内计数器开始计数(10次以内,超过10次,重新计数)
127.0.0.1:6379> setex 415 60 1
OK
127.0.0.1:6379> get 415
"1"
127.0.0.1:6379> incr 415
(integer) 2
127.0.0.1:6379> incr 415
(integer) 2# 超过60秒,清空重新开始
127.0.0.1:6379> get 415
(nil)
127.0.0.1:6379>
4、数据类型实践案例–解决方案改良
不要让每次都判断上限 10 次到了没有,让程序最后一次性判断到10次了没。
5、数据类型实践案例–解决方案改良
- 取消最大值的判定,利用 incr 操作超过最大值抛出异常的形式替代每次判断是否大于最大值。
- 判断是否为 nil
如果是,设置为 Max-次数
如果不是,计数+1
业务调用失败,计数-1 - 遇到异常即+操作超过上限,视为使用达到上限。
6、redis 实际模拟操作–案例:按次结算的服务控制改良
# 先获取值,看是否存在,不存在,设定为初始1
127.0.0.1:6379> get 415
(nil)# 设置 60秒内计数器开始计数(利用 incr 操作超过最大值)
127.0.0.1:6379> setex 415 60 9223372036854775797
OK
127.0.0.1:6379> get 415
"9223372036854775797"
127.0.0.1:6379> incr 415
(integer) 9223372036854775798
127.0.0.1:6379> incr 415
(integer) 9223372036854775799
127.0.0.1:6379> incr 415
(integer) 9223372036854775800
127.0.0.1:6379> incr 415
(integer) 9223372036854775801
127.0.0.1:6379> incr 415
(integer) 9223372036854775802
127.0.0.1:6379> incr 415
(integer) 9223372036854775803
127.0.0.1:6379> incr 415
(integer) 9223372036854775804
127.0.0.1:6379> incr 415
(integer) 9223372036854775805
127.0.0.1:6379> incr 415
(integer) 9223372036854775806
127.0.0.1:6379> incr 415
(integer) 9223372036854775807# 到达10次,抛出异常
127.0.0.1:6379> incr 415
(error) ERR increment or decrement would overflow
127.0.0.1:6379> incr 415
(error) ERR increment or decrement would overflow
127.0.0.1:6379>
7、redis 应用场景:
1)redis 用于控制数据库表主键 id,为数据库表主键提供生成策略,保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库,且支持数据库集群。
2)redis 控制数据的生命周期,通过数据是否失效控制业务行为,适用于所有具有时效性限定控制的操作。
3)redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。
4)redis 应用于购物车数据存储设计。
5)redis 应用于抢购,限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计。
6)redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制。
7)redis 应用于最新消息展示。
8)redis 应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热卖旅游线路,应用APP推荐大V推荐等。
9)set 类型数据的扩展操作:
- redis 应用于同类信息的关联搜索,二度关联搜索,深度关联搜索。
- 显示共同关注(一度)。
- 显示共同好友(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的好友信息列表(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的购物清单列表(二度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的游戏充值列表(二度)。
10)redis 应用于同类型不重复数据的合并操作。
11)redis 应用于同类型数据的快速去重。
12)redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制。
13)redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名。in
14)redis 应用于定时任务执行顺序管理或任务过期管理。
15)redis 应用于即时任务/消息队列执行管理。
16)redis 应用于限时按次结算的服务控制。
四、redis 数据类型-- 案例:微信接收消息顺序控制
1、数据类型实践案例–业务场景
使用微信的过程中,当微信接收消息后,会默认将最近接收的消息置顶,当多个好友及关注的订阅号同时发送消息时,该排序会不停的进行交替。同时还可以将重要的会话设置为置顶。一旦用户离线后,再次打开微信时,消息该按照什么样的顺序显示?
2、数据类型实践案例–业务分析:
3、数据类型实践案例–解决方案
- 依赖 list 的数据具有顺序的特征对消息进行管理,将 list 结构作为栈使用。
- 对置顶与普通会话分别创建独立的 list 分别管理。
- 当某个 list 中接收到用户消息后,将消息发送方的 id 从 list 的一侧加入 list(此处设定左侧)。
- 多个相同 id 发出的消息反复入栈会出现问题,在入栈之前无论是否具有当前 id 对应的消息,先删除对应 id 。
- 推送消息时先推送置顶会话 list,再推送普通会话 list,推送完成的 list 清除所有数据。
- 消息的数量,也就是微信用户对话数量采用计数器的思想另行记录,伴随 list 操作同步更新。
4、redis 实际模拟操作–案例:微信接收消息顺序控制
# 在接收方 100 对象中,先删除一次200,由于第一次没有200,删除肯定是失败的
127.0.0.1:6379> lrem 100 1 200
(integer) 0# 在接收方 100 对象中,放入消息200
127.0.0.1:6379> lpush 100 200
(integer) 1# 在接收方 100 对象中,先删除一次300,由于第一次没有300,删除肯定是失败的
127.0.0.1:6379> lrem 100 1 300
(integer) 0# 在接收方 100 对象中,放入消息300
127.0.0.1:6379> lpush 100 300
(integer) 2# 在接收方 100 对象中,先删除一次400,由于第一次没有400,删除肯定是失败的
127.0.0.1:6379> lrem 100 1 400
(integer) 0# 在接收方 100 对象中,放入消息400
127.0.0.1:6379> lpush 100 400
(integer) 3# 在接收方 100 对象中,先删除一次200,由于是第二次接收消息200,删除成功
127.0.0.1:6379> lrem 100 1 200
(integer) 1# 在接收方 100 对象中,放入消息200
127.0.0.1:6379> lpush 100 200
(integer) 3# 在接收方 100 对象中,先删除一次300,由于是第二次接收消息300,删除成功
127.0.0.1:6379> lrem 100 1 300
(integer) 1# 在接收方 100 对象中,放入消息300
127.0.0.1:6379> lpush 100 300
(integer) 3# 此时查询接收方100内的消息队列为:
127.0.0.1:6379> lrange 100 0 -1
1) "300"
2) "200"
3) "400"
127.0.0.1:6379>
5、redis 应用场景:
1)redis 用于控制数据库表主键 id,为数据库表主键提供生成策略,保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库,且支持数据库集群。
2)redis 控制数据的生命周期,通过数据是否失效控制业务行为,适用于所有具有时效性限定控制的操作。
3)redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。
4)redis 应用于购物车数据存储设计。
5)redis 应用于抢购,限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计。
6)redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制。
7)redis 应用于最新消息展示。
8)redis 应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热卖旅游线路,应用APP推荐大V推荐等。
9)set 类型数据的扩展操作:
- redis 应用于同类信息的关联搜索,二度关联搜索,深度关联搜索。
- 显示共同关注(一度)。
- 显示共同好友(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的好友信息列表(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的购物清单列表(二度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的游戏充值列表(二度)。
10)redis 应用于同类型不重复数据的合并操作。
11)redis 应用于同类型数据的快速去重。
12)redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制。
13)redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名。in
14)redis 应用于定时任务执行顺序管理或任务过期管理。
15)redis 应用于即时任务/消息队列执行管理。
16)redis 应用于限时按次结算的服务控制。
17)redis 应用于基于时间顺序的数据操作,而不关注具体时间。
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# Redis 入门到精通(一)数据类型(3)
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UnsatisfiedLinkError 在对接硬件设备中,我们会遇到使用 java 调用 dll文件 的情况,此时大概率出现UnsatisfiedLinkError链接错误,原因可能有如下几种 类名错误包名错误方法名参数错误使用 JNI 协议调用,结果 dll 未实现 JNI 协…...
镜像里切换为普通用户
如果你登录远程虚拟机默认就是 root 用户,但你不希望用 root 权限运行 ns-3(这是对的,ns3 工具会拒绝 root),你可以按以下方法创建一个 非 root 用户账号 并切换到它运行 ns-3。 一次性解决方案:创建非 roo…...
AspectJ 在 Android 中的完整使用指南
一、环境配置(Gradle 7.0 适配) 1. 项目级 build.gradle // 注意:沪江插件已停更,推荐官方兼容方案 buildscript {dependencies {classpath org.aspectj:aspectjtools:1.9.9.1 // AspectJ 工具} } 2. 模块级 build.gradle plu…...

算法岗面试经验分享-大模型篇
文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer (1)资源 论文&a…...

CVE-2020-17519源码分析与漏洞复现(Flink 任意文件读取)
漏洞概览 漏洞名称:Apache Flink REST API 任意文件读取漏洞CVE编号:CVE-2020-17519CVSS评分:7.5影响版本:Apache Flink 1.11.0、1.11.1、1.11.2修复版本:≥ 1.11.3 或 ≥ 1.12.0漏洞类型:路径遍历&#x…...

STM32HAL库USART源代码解析及应用
STM32HAL库USART源代码解析 前言STM32CubeIDE配置串口USART和UART的选择使用模式参数设置GPIO配置DMA配置中断配置硬件流控制使能生成代码解析和使用方法串口初始化__UART_HandleTypeDef结构体浅析HAL库代码实际使用方法使用轮询方式发送使用轮询方式接收使用中断方式发送使用中…...

Web后端基础(基础知识)
BS架构:Browser/Server,浏览器/服务器架构模式。客户端只需要浏览器,应用程序的逻辑和数据都存储在服务端。 优点:维护方便缺点:体验一般 CS架构:Client/Server,客户端/服务器架构模式。需要单独…...
【Elasticsearch】Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 实践经验
Elasticsearch 在大数据生态圈的地位 & 实践经验 1.Elasticsearch 的优势1.1 Elasticsearch 解决的核心问题1.1.1 传统方案的短板1.1.2 Elasticsearch 的解决方案 1.2 与大数据组件的对比优势1.3 关键优势技术支撑1.4 Elasticsearch 的竞品1.4.1 全文搜索领域1.4.2 日志分析…...