特点
非可靠的非关系型数据库
提供数据结构服务
使用方法
Key的设置
incr NUM:count:pv:bac.com/a/123:2019:07:01
key最好可视性好
NUM 数据类
count 技术
pv 干什么的
2019:07:01 时间
对象存储
hmset H:cache:userinfo:105 username qer nicnamne error404 sex 1 age 18
undefined
hgetall H:cache:userinfo:105
Redis的集合
-
set
-
zset
-
消息队列，只能发送字符消息，
案例
PV的统计
incr NUM:count:pv:bac.com/a/123:2019:07:01
key最好可视性好
NUM 数据类
count 技术
pv 干什么的
2019:07:01 时间
在Web入口使用
设置实时关注的东西比较适合redis，
但最好每天取出数据进行校准和持久化
月活
一个软件中每个用户一个月使用的天数
undefined
incr NUM:count:pv:bac.com/a/123:2019:07:01
undefined
bitcount BIT:count:MAU:guid:105:2019:07
订票（电影订票问题）
通过位图来表示座位
通过不同位图的组合表示座位的状态
当天销售额的统计也可以通过redis来做
缓存-触发式更新机制
一旦有数据更新，优先插入数据库，生效后放入redis
先查redis再查数据库
秒杀场景
-
消息队列->并行转串行,大部分电商解决方案，先排队，后处理，处理结果通过SSE提示，需要搭建SSE，消息中间件
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低成本redis的list形式，将秒杀的货物放入list中（lpush），有人秒杀，则pop，pop失败则表示秒杀失败
解决高插入场景的分页查询问题
在分页查询时，点击下一页后，插入数据，查询结果可能还是包含旧结果或是引发逻辑混乱
解决方案
-
先进行查询，再进行查询前先把插入数据数据offset(需要先count)移动一下（但在count时可能还有数据插入，所以在大量插入时还是可能出现这个问题）（BAD）
-
查询加入时间戳（BAD）
- 但毫秒级的时间戳还是可能存在大量数据插入也无法解决
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采用缓存为每个用户存储其查询数据，再在查询结果中进行分页（OK）
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倒序查找（逆序输出）分页处理(关系型数据库的解决)（OK）
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利用Redis存储要查询数据的ID【以Redis作为索引，没有ES或mongodb的情况下】，查询出的数据放入Redis，rpush加入数据，Lrange取出对应数据。lrang key llen-x llen（OK）
