应用场景

作为一名匠人，当熟悉手里各样工具的特点。用起来才能得心应手。什么时候使用锯子，什么时候当用斧子。

同理熟知产品的技术特性，方可灵活运用。

在面对不同的业务需求时才能提供具有针对性的解决方案。

不求十八般兵器样样精通，但求不置斧锯于一旁只顾轮打锤。

Redis 都能干点啥

  • 缓存
  • 消息队列
  • 循环列表
  • 排行榜
  • 计数器
  • SET 集合操作
  • 分布式锁
  • 跳表

基于 bitmap 统计

  • 用户在线状态 key ‘online_users’ ,value uidoffset
  • 日活 key date , value uidoffset
  • 签到 key userid, value dateoffset
  • 访问量 UV key topicid ,value uidoffset
  • 布隆过滤器
  • 用户标签 key userid ,value

BITOP 命令支持 AND 、 OR 、 NOT 、 XOR 对多个bitmap数据进行逻辑操作

基于 HyperLogLog 统计

集合基数估计

  • 访问量 UV

常用指令： pfadd , pfcount , pfmerge

布隆过滤

确定一个元素是否在集合中。 存在一定误差，判断存在集合中可能存在。判断不存在集合中则一定不存在。

  • 缓存穿透。 如果数据不在则直接返回。不再查询数据库。
  • 推荐过滤。 避免重复推荐
  • 爬虫重复连接过滤

在NOSQL 中应用非常广泛，hbase，leveldb，rocksdb 内部都有布隆过滤器结构。

常用指令： bf.add bf.exits

初始化： bf.reserve 显示创建 三个参数 key、 error_rate (错误率) 越低需要空间越大 默认0.01、initial_size 预计放入的元素数量 默认100。

在线空间计算器 http://krisives.github.io/bloom-calculator/

限流

用户的某个行为在规定的时间内发生的次数进行限制

如：五分钟内回复帖子的数量不能大于10条

  • ZSET 实现简单限流

key ,userid+action ,value ts, score ts

  • redis-cell 漏洞限流模块

基于 GEO 地理位置

GeoHash 算法，经纬度使用52位的整数进行编码，放进zset里面。zset的value是元素的key. score 是geohash 的52位整数值。

  • 附近的xxx
  • 两点之间的距离

常用指令：

增加 geoadd、计算两点距离 deodis、 获取元素位置geopos 、 获取元素hash 值 geohash、 附近的元素 georadiusbymember 、根据坐标后去附近的元素 georadius

底层为zset存储结构。删除可使用zrem

注意事项，当个key过的的情况。 对key值进行划分。比如可按城市，区划分等。