Redis应用场景

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。

// 订阅频道数据  
public static void testSubscribe() {  
    //连接Redis数据库  
    Jedis jedis = new Jedis("192.168.33.130", 6379);  
    JedisPubSub jedisPubSub = new JedisPubSub() {  
  
        // 当向监听的频道发送数据时，这个方法会被触发  
        @Override  
        public void onMessage(String channel, String message) {  
            System.out.println("收到消息" + message);  
            //当收到 "unsubscribe" 消息时，调用取消订阅方法  
            if ("unsubscribe".equals(message)) {  
                this.unsubscribe();  
            }  
        }  
  
        // 当取消订阅指定频道的时候，这个方法会被触发  
        @Override  
        public void onUnsubscribe(String channel, int subscribedChannels) {  
            System.out.println("取消订阅频道" + channel);  
        }  
  
    };  
    // 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  
    jedis.subscribe(jedisPubSub, "ch1");  
}  
  
  
// 发布频道数据  
public static void testPubSub() throws Exception {  
    //链接Redis数据库  
    Jedis jedis = new Jedis("192.168.33.130", 6379);  
    //发布频道 "ch1" 和消息 "hello redis"  
    jedis.publish("ch1", "hello redis");  
    //关闭连接  
    jedis.close();  
}

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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。

下面是控制60秒内，某个IP最多只能访问10次

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//指定Redis数据库连接的IP和端口  
String host = "192.168.33.130";  
int port = 6379;  
Jedis jedis = new Jedis(host, port);  
  
/** 
 * 限制网站访客访问频率 一分钟之内最多访问10次 
 *  
 * @throws Exception 
 */  
@Test  
public void test3() throws Exception {  
    // 模拟用户的频繁请求  
    for (int i = 0; i < 20; i++) {  
        boolean result = testLogin("192.168.1.100");  
        if (result) {  
            System.out.println("正常访问");  
        } else {  
            System.err.println("访问受限");  
        }  
    }  
  
}  
  
/** 
 * 判断用户是否可以访问网站 
 *  
 * @param ip 
 * @return 
 */  
public boolean testLogin(String ip) {  
    String value = jedis.get(ip);  
    if (value == null) {  
        //初始化时设置IP访问次数为1  
        jedis.set(ip, "1");  
        //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  
        jedis.expire(ip, 60);  
    } else {  
        int parseInt = Integer.parseInt(value);  
        //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  
        if (parseInt > 10) {  
            return false;  
        } else {  
            //如果没有10次，可以自增  
            jedis.incr(ip);  
        }  
    }  
    return true;  
}

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监控变量在事务执行时是否被修改

// 指定Redis数据库连接的IP和端口  
String host = "192.168.33.130";  
int port = 6379;  
Jedis jedis = new Jedis(host, port);  
  
/** 
 * 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 
 *  
 * @throws Exception 
 */  
@Test  
public void test4() throws Exception {  
    //监控变量a，在事务执行后watch功能也结束  
    jedis.watch("a");  
    //需要数据库中先有a，并且a的值为字符串数字  
    String value = jedis.get("a");  
    int parseInt = Integer.parseInt(value);  
    parseInt++;  
    System.out.println("线程开始休息。。。");  
    Thread.sleep(5000);  
  
    //开启事务  
    Transaction transaction = jedis.multi();  
    transaction.set("a", parseInt + "");  
    //执行事务  
    List<Object> exec = transaction.exec();  
    if (exec == null) {  
        System.out.println("事务没有执行.....");  
    } else {  
        System.out.println("正常执行......");  
    }  
}

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各种计数

商品维度计数（喜欢数，评论数，鉴定数，浏览数,etc）

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。

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

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

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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。

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、任务队列

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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