Redis高级特性及应用场景

 

 

 

 

redis中键的生存时间（expire）

redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间，到时间后redis会自动删除它。

 

  1. 过期时间可以设置为秒或者毫秒精度。
  2. 过期时间分辨率总是 1 毫秒。
  3. 过期信息被复制和持久化到磁盘，当 Redis 停止时时间仍然在计算 (也就是说 Redis 保存了过期时间)。

 

 

expire  设置生存时间（单位/秒）

 

[python] view plain copy
 
  1. expire key seconds(秒)  

 

 

ttl 查看键的剩余生存时间

 

[python] view plain copy
 
  1. ttl key  

 

 

persist 取消生存时间

 

[python] view plain copy
 
  1. persist key  

 

 

expireat [key] unix时间戳1351858600

示例：

 

[python] view plain copy
 
  1. EXPIREAT cache 1355292000     # 这个 key 将在 2012.12.12 过期  

 

 

操作图示：

 

应用场景：

 

  1. 限时的优惠活动信息
  2. 网站数据缓存（对于一些需要定时更新的数据，例如：积分排行榜）
  3. 手机验证码
  4. 限制网站访客访问频率（例如：1分钟最多访问10次）

 

 

 

 

redis的事务（transaction）

 

redis中的事务是一组命令的集合。事务同命令一样都是redis的最小执行单元。一组事务中的命令要么都执行，要么都不执行。(例如：转账)

 

原理：

先将属于一个事务的命令发送给redis进行缓存，最后再让redis依次执行这些命令。

 

应用场景：

 

  1. 一组命令必须同时都执行，或者都不执行。
  2. 我们想要保证一组命令在执行的过程之中不被其它命令插入。

 

 

命令：

 

[python] view plain copy
 
  1. multi    //事务开始  
  2. .....  
  3. exec     //事务结束，开始执行事务中的命令  
  4. discard     //放弃事务  

 

 

错误处理

1：语法错误：致命的错误，事务中的所有命令都不会执行

2：运行错误：不会影响事务中其他命令的执行

 

Redis 不支持回滚（roll back）

正因为redis不支持回滚功能，才使得redis在事务上可以保持简洁和快速。

 

watch命令

作用：监控一个或者多个键，当被监控的键值被修改后阻止之后的一个事务的执行。

但是不能保证其它客户端不修改这一键值，所以我们需要在事务执行失败后重新执行事务中的命令。

注意：执行完事务的exec命令之后，watch就会取消对所有键值的监控

unwatch：取消监控

 

 操作图示：

 

 

 

 

redis中数据的排序（sort）

sort命令可以对列表类型，集合类型和有序集合类型进行排序。

 

[python] view plain copy
 
  1. sort key [desc] [limit offset count]  

 

 

by 参考键(参考键可以是字符串类型或者是hash类型的某个字段，hash类型的格式为：键名->字段名)

 

  1. 如果参考键中不带*号则不排序
  2. 如果某个元素的参考键不存在，则默认参考键的值为0

 

 

扩展 get参数

 

  1. get参数的规则和by参数的规则一样
  2. get # (返回元素本身的值)

 

 

扩展 store参数

使用store 参数可以把sort的排序结果保存到指定的列表中

 

性能优化

1：尽可能减少待排序键中元素的数量

2：使用limit参数只获取需要的数据

3：如果要排序的数据数量很大，尽可能使用store参数将结果缓存。

 

 操作图示：

 

  

 

 

 

“发布/订阅”模式

 

发布：publish

 

[python] view plain copy
 
  1. publish channel message  

 

 

订阅：subscribe

 

[python] view plain copy
 
  1. subscribe channel [.....]  

 

 

取消订阅：unsubscribe

 

[python] view plain copy
 
  1. unsubscribe [channel]  

 

 

按照规则订阅：psubscribe

 

[python] view plain copy
 
  1. psubscribe channel ?  

 

 

按照规则取消订阅：punsubscribe

注意：使用punsubscribe命令只能退订通过psubscribe 订阅的频道。

 

操作图示：（订阅频道后，频道每发布一条消息，都能动态显示出来）

订阅：

 

 发布：

 

 

 

 

redis任务队列

任务队列：使用lpush和rpop(brpop)可以实现普通的任务队列。

 brpop是列表的阻塞式(blocking)弹出原语。

它是 RPOP命令的阻塞版本，当给定列表内没有任何元素可供弹出的时候，连接将被 BRPOP命令阻塞，直到等待超时或发现可弹出元素为止。

当给定多个 key 参数时，按参数 key 的先后顺序依次检查各个列表，弹出第一个非空列表的尾部元素。

 

优先级队列：

 

[python] view plain copy
 
  1. brpop key1 key2 key3 timeout  


操作图示：

 

 

 

 

 

redis管道(pipeline)

redis的pipeline(管道)功能在命令行中没有，但是redis是支持管道的，在java的客户端(jedis)中是可以使用的。

测试发现：

1：不使用管道方式，插入1000条数据耗时328毫秒

 

[java] view plain copy
 
  1. // 测试不使用管道  
  2. public static void testInsert() {  
  3.     long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();  
  4.     Jedis jedis = new Jedis("192.168.33.130", 6379);  
  5.     for (int i = 0; i < 1000; i++) {  
  6.         jedis.set("test" + i, "test" + i);  
  7.     }  
  8.     long endTimeMillis = System.currentTimeMillis();  
  9.     System.out.println(endTimeMillis - currentTimeMillis);  
  10. }  

 

 

2：使用管道方式，插入1000条数据耗时37毫秒

 

[java] view plain copy
 
  1. // 测试管道  
  2. public static void testPip() {  
  3.     long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();  
  4.     Jedis jedis = new Jedis("192.168.33.130", 6379);  
  5.     Pipeline pipelined = jedis.pipelined();  
  6.     for (int i = 0; i < 1000; i++) {  
  7.         pipelined.set("bb" + i, i + "bb");  
  8.     }  
  9.     pipelined.sync();  
  10.     long endTimeMillis = System.currentTimeMillis();  
  11.     System.out.println(endTimeMillis - currentTimeMillis);  
  12. }  

 

 

在插入更多数据的时候，管道的优势更加明显：测试10万条数据的时候，不使用管道要40秒，实用管道378毫秒。

 

 

 

redis持久化（persistence）

redis支持两种方式的持久化，可以单独使用或者结合起来使用。

第一种：RDB方式（redis默认的持久化方式）

第二种：AOF方式

 

 

 

redis持久化之RDB

rdb方式的持久化是通过快照完成的，当符合一定条件时redis会自动将内存中的所有数据执行快照操作并存储到硬盘上。默认存储在dump.rdb文件中。(文件名在配置文件中dbfilename)

 

redis进行快照的时机（在配置文件redis.conf中）

 

[java] view plain copy
 
  1. save 900 1  //表示900秒内至少一个键被更改则进行快照。  
  2. save 300 10  //表示300秒内10条被更改则快照  
  3. save 60 10000  //60秒内10000条  

 

 

Redis自动实现快照的过程

1、redis使用fork函数复制一份当前进程的副本(子进程)

2、父进程继续接收并处理客户端发来的命令，而子进程开始将内存中的数据写入硬盘中的临时文件

3、当子进程写入完所有数据后会用该临时文件替换旧的RDB文件，至此，一次快照操作完成。

 

注意：redis在进行快照的过程中不会修改RDB文件，只有快照结束后才会将旧的文件替换成新的，也就是说任何时候RDB文件都是完整的。

这就使得我们可以通过定时备份RDB文件来实现redis数据库的备份

RDB文件是经过压缩的二进制文件，占用的空间会小于内存中的数据，更加利于传输。

 

手动执行save或者bgsave命令让redis执行快照。

两个命令的区别在于，save是由主进程进行快照操作，会阻塞其它请求。bgsave是由redis执行fork函数复制出一个子进程来进行快照操作。

 

文件修复：

 

[python] view plain copy
 
  1. redis-check-dump  

 

 

rdb的优缺点

优点：由于存储的有数据快照文件，恢复数据很方便。

缺点：会丢失最后一次快照以后更改的所有数据。

 

 

 

redis持久化之AOF

 

aof方式的持久化是通过日志文件的方式。默认情况下redis没有开启aof，可以通过参数appendonly参数开启。

 

[python] view plain copy
 
  1. appendonly yes  

 

 

aof文件的保存位置和rdb文件的位置相同，都是dir参数设置的，默认的文件名是appendonly.aof，可以通过appendfilename参数修改

 

[python] view plain copy
 
  1. appendfilename appendonly.aof  

 

 

redis写命令同步的时机

 

[python] view plain copy
 
  1. appendfsync always 每次都会执行  
  2. appendfsync everysec 默认 每秒执行一次同步操作（推荐，默认）  
  3. appendfsync no不主动进行同步，由操作系统来做，30秒一次  

 

 

aof日志文件重写

 

[python] view plain copy
 
  1. auto-aof-rewrite-percentage 100(当目前aof文件大小超过上一次重写时的aof文件大小的百分之多少时会再次进行重写，如果之前没有重写，则以启动时的aof文件大小为依据)  
  2. auto-aof-rewrite-min-size 64mb  

 

 

手动执行bgrewriteaof进行重写

重写的过程只和内存中的数据有关，和之前的aof文件无关。

所谓的“重写”其实是一个有歧义的词语， 实际上， AOF 重写并不需要对原有的 AOF 文件进行任何写入和读取， 它针对的是数据库中键的当前值。

 

文件修复：

 

[python] view plain copy
 
  1. redis-check-aof  

 

 

动态切换redis持久方式，从 RDB 切换到 AOF（支持Redis 2.2及以上）

 

[python] view plain copy
 
  1. CONFIG SET appendonly yes  
  2. CONFIG SET save ""（可选）  

 

 

注意：

1、当redis启动时，如果rdb持久化和aof持久化都打开了，那么程序会优先使用aof方式来恢复数据集，因为aof方式所保存的数据通常是最完整的。如果aof文件丢失了，则启动之后数据库内容为空。

2、如果想把正在运行的redis数据库，从RDB切换到AOF，建议先使用动态切换方式，再修改配置文件，重启数据库。(不能自己修改配置文件，重启数据库，否则数据库中数据就为空了。)

 

 

 

redis中的config命令

 

使用config set可以动态设置参数信息，服务器重启之后就失效了。

 

[python] view plain copy
 
  1. config set appendonly yes  
  2. config set save "90 1 30 10 60 100"  

 

 

使用config get可以查看所有可以使用config set命令设置的参数

 

[python] view plain copy
 
  1. config get *  

 

 

使用config rewrite命令对启动 Redis 服务器时所指定的 redis.conf 文件进行改写(Redis 2.8 及以上版本才可以使用)，主要是把使用config set动态指定的命令保存到配置文件中。

 

[python] view plain copy
 
  1. config rewrite  

 

 

注意：config rewrite命令对 redis.conf 文件的重写是原子性的， 并且是一致的： 如果重写出错或重写期间服务器崩溃， 那么重写失败， 原有 redis.conf 文件不会被修改。 如果重写成功， 那么 redis.conf 文件为重写后的新文件。

 

 

 

redis的安全策略

 

设置数据库密码

修改配置

 

[python] view plain copy
 
  1. requirepass password  

 

 

验证密码

 

[python] view plain copy
 
  1. auth password  

 

 

bind参数（可以让数据库只能在指定IP下访问）

 

[python] view plain copy
 
  1. bind 127.0.0.1  

 

 

命令重命名

修改命令的名称

 

[python] view plain copy
 
  1. rename-command flushall cleanall  

 

 

禁用命令 

 

[python] view plain copy
 
  1. rename-command flushall ""  

 

 

 

 

 

redis工具

redis-cli  命令行

 

[python] view plain copy
 
  1. info/monitor(调试命令)  

 

 

Redisclient（redis数据库可视化工具，不怎么实用）

http://www.oschina.net/news/53391/redisclient-1-0

http://www.oschina.net/news/55634/redisclient-2-0

 

 

 

 

redis info命令

以一种易于解释（parse）且易于阅读的格式，返回关于 Redis 服务器的各种信息和统计数值。

通过给定可选的参数 section ，可以让命令只返回某一部分的信息：

 

内容过多，详细参考

http://redisdoc.com/server/info.html

 

 

 

redis内存占用情况

测试情况：

100万个键值对（键是0到999999值是字符串“hello world”）在32位操作系统的笔记本上 用了100MB

使用64位的操作系统的话，相对来说占用的内存会多一点，这是因为64位的系统里指针占用了8个字节，但是64位系统也能支持更大的内存，所以运行大型的redis服务还是建议使用64位服务器

 

 

 

Redis实例最多存keys数

 

理论上Redis可以处理多达2的32次方的keys，并且在实际中进行了测试，每个实例至少存放了2亿5千万的keys

也可以说Redis的存储极限是系统中的可用内存值。

 

 

 

 

redis优化1

 

精简键名和键值

键名：尽量精简，但是也不能单纯为了节约空间而使用不易理解的键名。

键值：对于键值的数量固定的话可以使用0和1这样的数字来表示，（例如：male/female、right/wrong）

当业务场景不需要数据持久化时，关闭所有的持久化方式可以获得最佳的性能

 

内部编码优化（大家可以自己了解）

redis为每种数据类型都提供了两种内部编码方式，在不同的情况下redis会自动调整合适的编码方式。（如图所示）

 

 

SLOWLOG [get/reset/len]

 

[python] view plain copy
 
  1. slowlog-log-slower-than  //它决定要对执行时间大于多少微秒(microsecond，1秒 = 1,000,000 微秒)的命令进行记录  
  2. slowlog-max-len   //它决定 slowlog 最多能保存多少条日志  

 

当发现redis性能下降的时候可以查看下是哪些命令导致的

 

 

 

redis优化2

 

修改linux内核内存分配策略

原因：

 

redis在运行过程中可能会出现下面问题

错误日志：

 

[java] view plain copy
 
  1. WARNING overcommit_memory is set to 0! Background save may fail under low memory condition. To fix this issue add 'vm.overcommit_memory = 1' to /etc/sysctl.conf and then reboot or run the command 'sysctl vm.overcommit_memory=1'  

 

 

redis在备份数据的时候，会fork出一个子进程，理论上child进程所占用的内存和parent是一样的，比如parent占用的内存为8G，这个时候也要同样分配8G的内存给child,如果内存无法负担，往往会造成redis服务器的down机或者IO负载过高，效率下降。所以内存分配策略应该设置为 1（表示内核允许分配所有的物理内存，而不管当前的内存状态如何）。

内存分配策略有三种

可选值：0、1、2。

0， 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用；如果有足够的可用内存，内存申请允许；否则，内存申请失败，并把错误返回给应用进程。

1， 不管需要多少内存，都允许申请。

2， 只允许分配物理内存和交换内存的大小。(交换内存一般是物理内存的一半)

 

向/etc/sysctl.conf添加

 

[python] view plain copy
 
  1. vm.overcommit_memory = 1    //然后重启服务器  

 

或者执行

 

[python] view plain copy
 
  1. sysctl vm.overcommit_memory=1   //立即生效  

 

 

问题图示：

 

 

 

redis优化3

关闭Transparent Huge Pages(THP)

THP会造成内存锁影响redis性能，建议关闭

 

[python] view plain copy
 
  1. Transparent HugePages ：用来提高内存管理的性能  
  2. Transparent Huge Pages在32位的RHEL 6中是不支持的  

 

 

使用root用户执行下面命令

 

[python] view plain copy
 
  1. echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled  

 

 

把这条命令添加到这个文件中/etc/rc.local

 

 

 

 

 

redis优化4

修改linux中TCP 监听的最大容纳数量

在高并发环境下你需要一个高backlog值来避免慢客户端连接问题。注意Linux内核默默地将这个值减小到/proc/sys/net/core/somaxconn的值，所以需要确认增大somaxconn和tcp_max_syn_backlog两个值来达到想要的效果。

 

[python] view plain copy
 
  1. echo 511 > /proc/sys/net/core/somaxconn  

 

注意：这个参数并不是限制redis的最大链接数。如果想限制redis的最大连接数需要修改maxclients，默认最大连接数为10000。

 

 

 

 

 

redis优化5

 

限制redis的内存大小

通过redis的info命令查看内存使用情况

如果不设置maxmemory或者设置为0，64位系统不限制内存，32位系统最多使用3GB内存。

修改配置文件中的maxmemory和maxmemory-policy

 

[python] view plain copy
 
  1. maxmemory：最大内存  
  2. maxmemory-policy：内存不足时,数据清除策略  

 

 

如果可以确定数据总量不大，并且内存足够的情况下不需要限制redis使用的内存大小。如果数据量不可预估，并且内存也有限的话，尽量限制下redis使用的内存大小，这样可以避免redis使用swap分区或者出现OOM错误。

注意：如果不限制内存，当物理内存使用完之后，会使用swap分区，这样性能较低，如果限制了内存，当到达指定内存之后就不能添加数据了，否则会报OOM错误。可以设置maxmemory-policy，内存不足时删除数据。

 

拓展

used_memory是Redis使用的内存总量，它包含了实际缓存占用的内存和Redis自身运行所占用的内存（以字节（byte）为单位，其中used_memory_human上的数据和used_memory是一样的值，它以M为单位显示，仅为了方便阅读）。

 

如果一个Redis实例的内存使用率超过可用最大内存(used_memory >可用最大内存)，那么操作系统开始进行内存与swap空间交换，把内存中旧的或不再使用的内容写入硬盘上（硬盘上的这块空间叫Swap分区），以便腾出新的物理内存给新页或活动页(page)使用。

 

在硬盘上进行读写操作要比在内存上进行读写操作，时间上慢了近5个数量级，内存是0.1us(微秒)、而硬盘是10ms(毫秒)。如果Redis进程上发生内存交换，那么Redis和依赖Redis上数据的应用会受到严重的性能影响。 通过查看used_memory指标可知道Redis正在使用的内存情况，如果used_memory>可用最大内存，那就说明Redis实例正在进行内存交换或者已经内存交换完毕。管理员根据这个情况，执行相对应的应急措施。

 

排查方案：

若是在使用Redis期间没有开启rdb快照或aof持久化策略，那么缓存数据在Redis崩溃时就有丢失的危险。因为当Redis内存使用率超过可用内存的95%时，部分数据开始在内存与swap空间来回交换，这时就可能有丢失数据的危险。

当开启并触发快照功能时，Redis会fork一个子进程把当前内存中的数据完全复制一份写入到硬盘上。因此若是当前使用内存超过可用内存的45%时触发快照功能，那么此时进行的内存交换会变的非常危险(可能会丢失数据)。 倘若在这个时候实例上有大量频繁的更新操作，问题会变得更加严重。

 

通过减少Redis的内存占用率，来避免这样的问题，或者使用下面的技巧来避免内存交换发生：

1、尽可能的使用Hash数据结构。因为Redis在储存小于100个字段的Hash结构上，其存储效率是非常高的。所以在不需要集合(set)操作或list的push/pop操作的时候，尽可能的使用Hash结构。比如，在一个web应用程序中，需要存储一个对象表示用户信息，使用单个key表示一个用户，其每个属性存储在Hash的字段里，这样要比给每个属性单独设置一个key-value要高效的多。 通常情况下倘若有数据使用string结构，用多个key存储时，那么应该转换成单key多字段的Hash结构。 如上述例子中介绍的Hash结构应包含，单个对象的属性或者单个用户各种各样的资料。Hash结构的操作命令是HSET(key, fields, value)和HGET(key, field)，使用它可以存储或从Hash中取出指定的字段。

 

2、设置key的过期时间。一个减少内存使用率的简单方法就是，每当存储对象时确保设置key的过期时间。倘若key在明确的时间周期内使用或者旧key不大可能被使用时，就可以用Redis过期时间命令(expire,expireat, pexpire, pexpireat)去设置过期时间，这样Redis会在key过期时自动删除key。 假如你知道每秒钟有多少个新key-value被创建，那可以调整key的存活时间，并指定阀值去限制Redis使用的最大内存。

 

3、回收key。在Redis配置文件中(一般叫Redis.conf)，通过设置“maxmemory”属性的值可以限制Redis最大使用的内存，修改后重启实例生效。也可以使用客户端命令config set maxmemory 去修改值，这个命令是立即生效的，但会在重启后会失效，需要使用config rewrite命令去刷新配置文件。 若是启用了Redis快照功能，应该设置“maxmemory”值为系统可使用内存的45%，因为快照时需要一倍的内存来复制整个数据集，也就是说如果当前已使用45%，在快照期间会变成95%(45%+45%+5%)，其中5%是预留给其他的开销。 如果没开启快照功能，maxmemory最高能设置为系统可用内存的95%。

 

 

当内存使用达到设置的最大阀值时，需要选择一种key的回收策略，可在Redis.conf配置文件中修改“maxmemory-policy”属性值。 若是Redis数据集中的key都设置了过期时间，那么“volatile-ttl”策略是比较好的选择。但如果key在达到最大内存限制时没能够迅速过期，或者根本没有设置过期时间。那么设置为“allkeys-lru”值比较合适，它允许Redis从整个数据集中挑选最近最少使用的key进行删除(LRU淘汰算法)。Redis还提供了一些其他淘汰策略，如下：

 

[python] view plain copy
 
  1. volatile-lru： 使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据。  
  2. volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰。  
  3. volatile-random：从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰。  
  4. allkeys-lru：使用LRU算法从所有数据集合中淘汰数据。  
  5. allkeys-random：从数据集合中任意选择数据淘汰  
  6. no-enviction：禁止淘汰数据。  

 

 

通过设置maxmemory为系统可用内存的45%或95%(取决于持久化策略)和设置“maxmemory-policy”为“volatile-ttl”或“allkeys-lru”(取决于过期设置)，可以比较准确的限制Redis最大内存使用率，在绝大多数场景下使用这2种方式可确保Redis不会进行内存交换。倘若你担心由于限制了内存使用率导致丢失数据的话，可以设置noneviction值禁止淘汰数据。

 

 

 

redis优化6

 

Redis是个单线程模型，客户端过来的命令是按照顺序执行的，所以想要一次添加多条数据的时候可以使用管道，或者使用一次可以添加多条数据的命令，例如：

 

 

 

 

 

Redis应用场景

 

发布与订阅

在更新中保持用户对数据的映射是系统中的一个普遍任务。Redis的pub/sub功能使用了SUBSCRIBE、UNSUBSCRIBE和PUBLISH命令，让这个变得更加容易。

 

代码示例：

 

[java] view plain copy
 
  1. // 订阅频道数据  
  2. public static void testSubscribe() {  
  3.     //连接Redis数据库  
  4.     Jedis jedis = new Jedis("192.168.33.130", 6379);  
  5.     JedisPubSub jedisPubSub = new JedisPubSub() {  
  6.   
  7.         // 当向监听的频道发送数据时，这个方法会被触发  
  8.         @Override  
  9.         public void onMessage(String channel, String message) {  
  10.             System.out.println("收到消息" + message);  
  11.             //当收到 "unsubscribe" 消息时，调用取消订阅方法  
  12.             if ("unsubscribe".equals(message)) {  
  13.                 this.unsubscribe();  
  14.             }  
  15.         }  
  16.   
  17.         // 当取消订阅指定频道的时候，这个方法会被触发  
  18.         @Override  
  19.         public void onUnsubscribe(String channel, int subscribedChannels) {  
  20.             System.out.println("取消订阅频道" + channel);  
  21.         }  
  22.   
  23.     };  
  24.     // 订阅之后，当前进程一致处于监听状态，当被取消订阅之后，当前进程会结束  
  25.     jedis.subscribe(jedisPubSub, "ch1");  
  26. }  
  27.   
  28.   
  29. // 发布频道数据  
  30. public static void testPubSub() throws Exception {  
  31.     //链接Redis数据库  
  32.     Jedis jedis = new Jedis("192.168.33.130", 6379);  
  33.     //发布频道 "ch1" 和消息 "hello redis"  
  34.     jedis.publish("ch1", "hello redis");  
  35.     //关闭连接  
  36.     jedis.close();  
  37. }  

 

打印结果：

 

 

限制网站访客访问频率

进行各种数据统计的用途是非常广泛的，比如想知道什么时候封锁一个IP地址。INCRBY命令让这些变得很容易，通过原子递增保持计数；GETSET用来重置计数器；过期属性expire用来确认一个关键字什么时候应该删除。

 

代码示例：

[java] view plain copy
 
  1. //指定Redis数据库连接的IP和端口  
  2. String host = "192.168.33.130";  
  3. int port = 6379;  
  4. Jedis jedis = new Jedis(host, port);  
  5.   
  6. /** 
  7.  * 限制网站访客访问频率 一分钟之内最多访问10次 
  8.  *  
  9.  * @throws Exception 
  10.  */  
  11. @Test  
  12. public void test3() throws Exception {  
  13.     // 模拟用户的频繁请求  
  14.     for (int i = 0; i < 20; i++) {  
  15.         boolean result = testLogin("192.168.1.100");  
  16.         if (result) {  
  17.             System.out.println("正常访问");  
  18.         } else {  
  19.             System.err.println("访问受限");  
  20.         }  
  21.     }  
  22.   
  23. }  
  24.   
  25. /** 
  26.  * 判断用户是否可以访问网站 
  27.  *  
  28.  * @param ip 
  29.  * @return 
  30.  */  
  31. public boolean testLogin(String ip) {  
  32.     String value = jedis.get(ip);  
  33.     if (value == null) {  
  34.         //初始化时设置IP访问次数为1  
  35.         jedis.set(ip, "1");  
  36.         //设置IP的生存时间为60秒，60秒内IP的访问次数由程序控制  
  37.         jedis.expire(ip, 60);  
  38.     } else {  
  39.         int parseInt = Integer.parseInt(value);  
  40.         //如果60秒内IP的访问次数超过10，返回false,实现了超过10次禁止分的功能  
  41.         if (parseInt > 10) {  
  42.             return false;  
  43.         } else {  
  44.             //如果没有10次，可以自增  
  45.             jedis.incr(ip);  
  46.         }  
  47.     }  
  48.     return true;  
  49. }  

 

打印结果：

 

 

 

监控变量在事务执行时是否被修改

 

代码示例：

 

[java] view plain copy
 
  1. // 指定Redis数据库连接的IP和端口  
  2. String host = "192.168.33.130";  
  3. int port = 6379;  
  4. Jedis jedis = new Jedis(host, port);  
  5.   
  6. /** 
  7.  * 监控变量a在一段时间内是否被修改，若没有，则执行事务，若被修改，则事务不执行 
  8.  *  
  9.  * @throws Exception 
  10.  */  
  11. @Test  
  12. public void test4() throws Exception {  
  13.     //监控变量a，在事务执行后watch功能也结束  
  14.     jedis.watch("a");  
  15.     //需要数据库中先有a，并且a的值为字符串数字  
  16.     String value = jedis.get("a");  
  17.     int parseInt = Integer.parseInt(value);  
  18.     parseInt++;  
  19.     System.out.println("线程开始休息。。。");  
  20.     Thread.sleep(5000);  
  21.   
  22.     //开启事务  
  23.     Transaction transaction = jedis.multi();  
  24.     transaction.set("a", parseInt + "");  
  25.     //执行事务  
  26.     List<Object> exec = transaction.exec();  
  27.     if (exec == null) {  
  28.         System.out.println("事务没有执行.....");  
  29.     } else {  
  30.         System.out.println("正常执行......");  
  31.     }  
  32. }  

 

打印结果：

变量a没有被修改时：

 

 

变量a被修改时：

 

 

 

各种计数

商品维度计数（喜欢数，评论数，鉴定数，浏览数,etc）

采用Redis 的类型: Hash. 如果你对redis数据类型不太熟悉，可以参考 http://redis.io/topics/data-types-intro

为product定义个key product:，为每种数值定义hashkey, 譬如喜欢数xihuan

 

 

用户维度计数（动态数、关注数、粉丝数、喜欢商品数、发帖数 等）

用户维度计数同商品维度计数都采用 Hash. 为User定义个key user:，为每种数值定义hashkey, 譬如关注数follow

  

 

 

存储社交关系

譬如将用戶的好友/粉丝/关注，可以存在一个sorted set中，score可以是timestamp，这样求两个人的共同好友的操作，可能就只需要用求交集命令即可。

 

 

 

用作缓存代替memcached

缓存内容示例：（商品列表，评论列表，@提示列表，etc）

相对memcached 简单的key-value存储来说，redis众多的数据结构（list,set,sorted set,hash, etc）可以更方便cache各种业务数据，性能也不亚于memcached。

例如：

 

[python] view plain copy
 
  1. RPUSH pagewviews.user: EXPIRE pagewviews.user: 60  //注意要update timeout  

 

 

 

反spam系统

例如：（评论，发布商品，论坛发贴，etc）

作为一个电商网站被各种spam攻击是少不免（垃圾评论、发布垃圾商品、广告、刷自家商品排名等），针对这些spam制定一系列anti-spam规则，其中有些规则可以利用redis做实时分析，譬如：1分钟评论不得超过2次、5分钟评论少于5次等（更多机制/规则需要结合drools ）。 采用sorted set将最近一天用户操作记录起来（为什么不全部记录？节省memory，全部操作会记录到log，后续利用hadoop进行更全面分析统计），通过

 

[python] view plain copy
 
  1. redis> RANGEBYSCORE user:200000:operation:comment 61307510405600 +inf    //获得1分钟内的操作记录  
  2. redis> ZADD user:200000:operation:comment 61307510402300 "这是一条评论"  //score 为timestamp (integer) 1  
  3. redis> ZRANGEBYSCORE user:200000:operation:comment 61307510405600 +inf   //获得1分钟内的操作记录  


打印结果：

 

 

[python] view plain copy
 
  1. 1) "这是一条评论"  

 

 

 

用户Timeline/Feeds

在逛有个类似微博的栏目我关注，里面包括关注的人、主题、品牌的动态。redis在这边主要当作cache使用。

 

 

 

最新列表&排行榜

这里采用Redis的List数据结构或sorted set 结构, 方便实现最新列表or排行榜 等业务场景。

 

 

消息通知

其实这业务场景也可以算在计数上，也是采用Hash。如下：

 

 

 

消息队列

当在集群环境时候，java ConcurrentLinkedQueue 就无法满足我们需求，此时可以采用Redis的List数据结构实现分布式的消息队列。

 

 

显示最新的项目列表

Redis使用的是常驻内存的缓存，速度非常快。LPUSH用来插入一个内容ID，作为关键字存储在列表头部。LTRIM用来限制列表中的项目数最多为5000。如果用户需要的检索的数据量超越这个缓存容量，这时才需要把请求发送到数据库。

 

 

删除和过滤。

如果一篇文章被删除，可以使用LREM从缓存中彻底清除掉。

 

 

排行榜及相关问题

排行榜（leader board）按照得分进行排序。ZADD命令可以直接实现这个功能，而ZREVRANGE命令可以用来按照得分来获取前100名的用户，ZRANK可以用来获取用户排名，非常直接而且操作容易。

 

 

按照用户投票和时间排序

这就像Reddit的排行榜，得分会随着时间变化。LPUSH和LTRIM命令结合运用，把文章添加到一个列表中。一项后台任务用来获取列表，并重新计算列表的排序，ZADD命令用来按照新的顺序填充生成列表。列表可以实现非常快速的检索，即使是负载很重的站点。

 

 

过期项目处理

使用unix时间作为关键字，用来保持列表能够按时间排序。对current_time和time_to_live进行检索，完成查找过期项目的艰巨任务。另一项后台任务使用ZRANGE...WITHSCORES进行查询，删除过期的条目。

 

 

特定时间内的特定项目

这是特定访问者的问题，可以通过给每次页面浏览使用SADD命令来解决。SADD不会将已经存在的成员添加到一个集合。

 

 

实时分析

使用Redis原语命令，更容易实施垃圾邮件过滤系统或其他实时跟踪系统。

 

 

队列

在当前的编程中队列随处可见。除了push和pop类型的命令之外，Redis还有阻塞队列的命令，能够让一个程序在执行时被另一个程序添加到队列。你也可以做些更有趣的事情，比如一个旋转更新的RSS feed队列。

 

 

缓存

Redis缓存使用的方式与memcache相同。

网络应用不能无休止地进行模型的战争，看看这些Redis的原语命令，尽管简单但功能强大，把它们加以组合，所能完成的就更无法想象。当然，你可以专门编写代码来完成所有这些操作，但Redis实现起来显然更为轻松。

 

 

手机验证码

使用expire设置验证码失效时间

redis既可以作为数据库来用，也可以作为缓存系统来用