Redis实用API
# 前言
学习过程中遇到的感觉比较有意思的
API做一个整理
# setNx
如果指定的Key不存在，则设定该Key持有指定字符串Value，此时其效果等价于SET命令。相反，如果该Key已经存在，该命令将不做任何操作并返回。
这个命令常用语分布式锁, 用法如下
void test(){
Boolean flag = false;
try {
flag = redis.setnx("key", 1);
if (flag){
redis.expire(lockKey, 10);
fun();
}
}finally {
if (flag){
redis.del("key");
}
}
}
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- 设置锁的位置和需要执行的方法要在
try内 - 在
finally内部判断加锁成功后删除锁 - 为了防止一个方法超时,长时间占用锁, 我们一般会加一个过期时间
- 过期时间添加需谨慎, 假设方法执行了12s会出现如下情况
- 0s:第一个线程进来后加锁
- 10s:第一个线程的锁过期
- 10s:第二个线程获取到锁,并执行方法
- 12s:第一个线程执行完,进入
finally删除第二个线程的锁 - 12s:第三个线程进入并获取锁
解决4的情况除了正确预估时间外, 还可以使用将value的值设置为每一请求的独立编号,如商品id等, 在删除时先比较value是否相等再删除. 这样可以在少量锁超时时不会误删除其他线程的锁
# incr
将指定Key的Value原子性的递增1。如果该Key不存在，其初始值为0，在incr之后其值为1。如果Value的值不能转换为整型值，如Hello，该操作将执行失败
并返回相应的错误信息。注意：该操作的取值范围是64位有符号整型。
这个一般用于id递增的情况, 但是redis毕竟是一个缓存性质的数据库, 建议代码逻辑自增
# blpop/brpop
Blpop: 移出并获取列表的第一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
Brpop: 移出并获取列表的最后一个元素， 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
一般当做一个发布订阅的消息列队使用
- 数据量小的情况下:
ArrayBlockingQueue不香吗? - 数据量大的情况下:
mq不香吗? - 数据量不尴不尬, 应用范围不算太大,又没钱: 真香!
# HyperLogLog
Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。
在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。
一般用于计算页面访问量, 同一个页面无论访问多少次都计算一次
具体没有太搞懂, 如果需要实现上述功能也可以使用下面这个
# bitmaps
Redis提供的Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。Bitmaps本身不是一种数据结构，实际上就是字符串，但是它可以对字符串的位进行操作
可以把Bitmaps想象成一个以位为单位数组，数组中的每个单元只能存0或者1，数组的下标在bitmaps中叫做偏移量。单个bitmaps的最大长度是512MB，即2^32个比特位
位图, 一般用于统计每天的用户活跃数/签到/点赞等
在将id等设置进位图时可以考虑先进行减最小id,尽可能的把数组的长度缩小, 否则初始化时间会比较长,同时造成资源浪费
# Pipeline
大批量数据写入
redis,同时,都不需要返回值, 可以使用Pipeline加速
用于热点数据的初始化
# GEO
GEO功能在Redis3.2版本提供，支持存储地理位置信息用来实现诸如附近位置、摇一摇这类依赖于地理位置信息的功能.geo的数据类型为zset.
可以实现获取附近的人功能
# RedisBloom
这是一个
redis4.0布隆过滤器的插件
用途及使用请看这篇布隆过滤器 (opens new window)
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