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01 redis消息訂閱與發布 場景(Redis 都有哪些應用場景?)

Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-05-26 06:02:18【】4人已围观

简介三分鐘讀懂redis數據庫1.使用Redis有哪些好處?(1)速度快,因為數據存在內存中,類似于HashMap,HashMap的優勢就是查找和操作的時間復雜度都是O(1)(2)支持豐富數據類型,支持s

三分鐘讀懂redis數據庫

1. 使用Redis有哪些好處?

(1) 速度快,因為數據存在內存中,類似于HashMap,HashMap的優勢就是查找和操作的時間復雜度都是O(1)

(2) 支持豐富數據類型,支持string,list,set,sorted set,hash

(3) 支持事務,操作都是原子性,所謂的原子性就是對數據的更改要么全部執行,要么全部不執行

(4) 豐富的特性:可用于緩存,消息,按key設置過期時間,過期后將會自動刪除

2. redis相比memcached有哪些優勢?

(1) memcached所有的值均是簡單的字符串,redis作為其替代者,支持更為豐富的數據類型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其數據

3. redis常見性能問題和解決方案:

(1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB內存快照和AOF日志文件

(2) 如果數據比較重要,某個Slave開啟AOF備份數據,策略設置為每秒同步一次

(3) 為了主從復制的速度和連接的穩定性,Master和Slave最好在同一個局域網內

(4) 盡量避免在壓力很大的主庫上增加從庫

(5) 主從復制不要用圖狀結構,用單向鏈表結構更為穩定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...

這樣的結構方便解決單點故障問題,實現Slave對Master的替換。如果Master掛了,可以立刻啟用Slave1做Master,其他不變。

4. MySQL里有2000w數據,redis中只存20w的數據,如何保證redis中的數據都是熱點數據

相關知識:redis 內存數據集大小上升到一定大小的時候,就會施行數據淘汰策略。redis 提供 6種數據淘汰策略:

voltile-lru:從已設置過期時間的數據集(server.db[i].expires)中挑選最近最少使用的數據淘汰

volatile-ttl:從已設置過期時間的數據集(server.db[i].expires)中挑選將要過期的數據淘汰

volatile-random:從已設置過期時間的數據集(server.db[i].expires)中任意選擇數據淘汰

allkeys-lru:從數據集(server.db[i].dict)中挑選最近最少使用的數據淘汰

allkeys-random:從數據集(server.db[i].dict)中任意選擇數據淘汰

no-enviction(驅逐):禁止驅逐數據

相關推薦:《Python視頻教程》

5. Memcache與Redis的區別都有哪些?

1)、存儲方式

Memecache把數據全部存在內存之中,斷電后會掛掉,數據不能超過內存大小。

Redis有部份存在硬盤上,這樣能保證數據的持久性。

2)、數據支持類型

Memcache對數據類型支持相對簡單。

Redis有復雜的數據類型。

3),value大小

redis最大可以達到1GB,而memcache只有1MB

6. Redis 常見的性能問題都有哪些?如何解決?

1).Master寫內存快照,save命令調度rdbSave函數,會阻塞主線程的工作,當快照比較大時對性能影響是非常大的,會間斷性暫停服務,所以Master最好不要寫內存快照。

2).Master AOF持久化,如果不重寫AOF文件,這個持久化方式對性能的影響是最小的,但是AOF文件會不斷增大,AOF文件過大會影響Master重啟的恢復速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括內存快照和AOF日志文件,特別是不要啟用內存快照做持久化,如果數據比較關鍵,某個Slave開啟AOF備份數據,策略為每秒同步一次。

3).Master調用BGREWRITEAOF重寫AOF文件,AOF在重寫的時候會占大量的CPU和內存資源,導致服務load過高,出現短暫服務暫停現象。

4). Redis主從復制的性能問題,為了主從復制的速度和連接的穩定性,Slave和Master最好在同一個局域網內

7. redis 最適合的場景

如果簡單地比較Redis與Memcached的區別,大多數都會得到以下觀點:

1.Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據,同時還提供list,set,zset,hash等數據結構的存儲。

2.Redis支持數據的備份,即master-slave模式的數據備份。

3.Redis支持數據的持久化,可以將內存中的數據保持在磁盤中,重啟的時候可以再次加載進行使用。

(1)會話緩存(Session Cache)

最常用的一種使用Redis的情景是會話緩存(session cache)。用Redis緩存會話比其他存儲(如Memcached)的優勢在于:Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的緩存時,如果用戶的購物車信息全部丟失,大部分人都會不高興的,現在,他們還會這樣嗎?

幸運的是,隨著 Redis 這些年的改進,很容易找到怎么恰當的使用Redis來緩存會話的文檔。甚至廣為人知的商業平臺Magento也提供Redis的插件。

(2)全頁緩存(FPC)

除基本的會話token之外,Redis還提供很簡便的FPC平臺。回到一致性問題,即使重啟了Redis實例,因為有磁盤的持久化,用戶也不會看到頁面加載速度的下降,這是一個極大改進,類似PHP本地FPC。

再次以Magento為例,Magento提供一個插件來使用Redis作為全頁緩存后端。

此外,對WordPress的用戶來說,Pantheon有一個非常好的插件  wp-redis,這個插件能幫助你以最快速度加載你曾瀏覽過的頁面。

(3)隊列

Reids在內存存儲引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作,這使得Redis能作為一個很好的消息隊列平臺來使用。Redis作為隊列使用的操作,就類似于本地程序語言(如Python)對 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你馬上就能找到大量的開源項目,這些項目的目的就是利用Redis創建非常好的后端工具,以滿足各種隊列需求。例如,Celery有一個后臺就是使用Redis作為broker,你可以從這里去查看。

(4)排行榜/計數器

Redis在內存中對數字進行遞增或遞減的操作實現的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我們在執行這些操作的時候變的非常簡單,Redis只是正好提供了這兩種數據結構。所以,我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–我們稱之為“user_s買粉絲res”,我們只需要像下面一樣執行即可:

當然,這是假定你是根據你用戶的分數做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分數,你需要這樣執行:

ZRANGE user_s買粉絲res 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一個很好的例子,用Ruby實現的,它的排行榜就是使用Redis來存儲數據的,你可以在這里看到。

(5)發布/訂閱

最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的發布/訂閱功能。發布/訂閱的使用場景確實非常多。我已看見人們在社交網絡連接中使用,還可作為基于發布/訂閱的腳本觸發器,甚至用Redis的發布/訂閱功能來建立聊天系統!(不,這是真的,你可以去核實)。

Redis 都有哪些應用場景?

緩存:這應該是 Redis 最主要的功能了,也是大型網站必備機制,合理地使用緩存不僅可以加 快數據的訪問速度,而且能夠有效地降低后端數據源的壓力。

共享Session:對于一些依賴 session 功能的服務來說,如果需要從單機變成集群的話,可以選擇 redis 來統一管理 session。

消息隊列系統:消息隊列系統可以說是一個大型網站的必備基礎組件,因為其具有業務 解耦、非實時業務削峰等特性。Redis提供了發布訂閱功能和阻塞隊列的功 能,雖然和專業的消息隊列比還不夠足夠強大,但是對于一般的消息隊列功 能基本可以滿足。比如在分布式爬蟲系統中,使用 redis 來統一管理 url隊列。

分布式鎖:在分布式服務中。可以利用Redis的setnx功能來編寫分布式的鎖,雖然這個可能不是太常用。 當然還有諸如排行榜、點贊功能都可以使用 Redis 來實現,但是 Redis 也不是什么都可以做,比如數據量特別大時,不適合 Redis,我們知道 Redis 是基于內存的,雖然內存很便宜,但是如果你每天的數據量特別大,比如幾億條的用戶行為日志數據,用 Redis 來存儲的話,成本相當的高。

RabbitMQ與redis的區別是什么呢?

首先說RabbitMQ,RabbitMQ是使用Erlang編寫的一個開源的消息隊列,本身支持很多的協議:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正因如此,它非常重量級,更適合于企業級的開發。同時實現了Broker構架,這意味著消息在發送給客戶端時先在中心隊列排隊。對路由,負載均衡或者數據持久化都有很好的支持。

其次是Redis,Redis是一個基于Key-Value對的NoSQL數據庫,開發維護很活躍。雖然它是一個Key-Value數據庫存儲系統,但它本身支持MQ功能,所以完全可以當做一個輕量級的隊列服務來使用。對于RabbitMQ和Redis的入隊和出隊操作,各執行100萬次,每10萬次記錄一次執行時間。測試數據分為128Bytes、512Bytes、1K和10K四個不同大小的數據。實驗表明:入隊時,當數據比較小時Redis的性能要高于RabbitMQ,而如果數據大小超過了10K,Redis則慢的無法忍受;出隊時,無論數據大小,Redis都表現出非常好的性能,而RabbitMQ的出隊性能則遠低于Redis。

3.3ZeroMQ

ZeroMQ號稱最快的消息隊列系統,尤其針對大吞吐量的需求場景。ZeroMQ能夠實現RabbitMQ不擅長的高級/復雜的隊列,但是開發人員需要自己組合多種技術框架,技術上的復雜度是對這MQ能夠應用成功的挑戰。ZeroMQ具有一個獨特的非中間件的模式,你不需要安裝和運行一個消息服務器或中間件,因為你的應用程序將扮演這個服務器角色。你只需要簡單的引用ZeroMQ程序庫,可以使用NuGet安裝,然后你就可以愉快的在應用程序之間發送消息了。但是ZeroMQ僅提供非持久性的隊列,也就是說如果宕機,數據將會丟失。其中,Twitter的Storm 0.9.0以前的版本中默認使用ZeroMQ作為數據流的傳輸(Storm從0.9版本開始

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