Redis系列教程(二):详解Redis的存储类型、集群架构、以及应用场景

高并发架构系列

高并发架构系列:数据库主从同步的3种一致性方案实现,及优劣比较

高并发架构系列:Spring Cloud的核心成员、以及架构实现详细介绍

高并发架构系列:服务注册与发现的实现原理、及实现优劣势比较

高并发架构系列:Netty的实现原理、特点与优势、以及适用场景

什么是redis

redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景。该数据库使用ANSI C语言编写,支持网络,提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取,基于内存,可持久化,支持多种开发语言。


redis在高并发场景下的作用不言而喻,今天主要分享Redis大家比较关心的以下几个方面。

Redis系列教程(二):详解Redis的存储类型、集群架构、以及应用场景

redis的数据类型

支持多种数据类型:

1.string(字符串)

String数据结构是简单的key-value类型,value其实不仅可以是String,也可以是数字。

常规key-value缓存应用;

2.list(列表

Redis的list是每个子元素都是String类型的双向链表,可以通过push和pop操作从列表的头部或者尾部添加或者删除元素,这样List即可以作为栈,也可以作为队列。

使用List结构,我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。

3.hash(散列)

Redis hash是一个string类型的field和value的映射表,hash特别适合用于存储对象。

存储部分变更的数据,如用户信息等。

4.sets (集合)

set就是一个集合,集合的概念就是一堆不重复值的组合。利用Redis提供的set数据结构,可以存储一些集合性的数据。set中的元素是没有顺序的。

5.sorted set(有序集合)

和set相比,sorted set增加了一个权重参数score,使得集合中的元素能够按score进行有序排列。

redis的特点

1.单线程,利用redis队列技术并将访问变为串行访问,消除了传统数据库串行控制的开销

2.redis具有快速和持久化的特征,速度快,因为数据存在内存中。

3.分布式 读写分离模式

4.支持丰富数据类型

5.支持事务,操作都是原子性,所谓原子性就是对数据的更改要么全部执行,要不全部不执行。

6.可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后自动删除

redis的持久化存储

Redis支持两种数据持久化方式:RDB方式和AOF方式。前者会根据配置的规则定时将内存中的数据持久化到硬盘上,后者则是在每次执行写命令之后将命令记录下来。两种持久化方式可以单独使用,但是通常会将两者结合使用。

1.RDB持久化

原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化。

指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,实际操作过程是fork一个子进程,先将数据集写入临时文件,写入成功后,再替换之前的文件,用二进制压缩存储。

Redis系列教程(二):详解Redis的存储类型、集群架构、以及应用场景

2.AOF(append only file)持久化

原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件。

以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作,查询操作不会记录,以文本的方式记录,可以打开文件看到详细的操作记录。

Redis系列教程(二):详解Redis的存储类型、集群架构、以及应用场景

redis的集群方案有哪些

redis 集群方案主要有两类,一是使用类 codis 的架构,按组划分,实例之间互相独立;

另一套是基于官方的 redis cluster 的方案。

1.codis 架构

Redis系列教程(二):详解Redis的存储类型、集群架构、以及应用场景

codis是一个豌豆荚团队开源的使用Go语言编写的Redis
Proxy使用方法和普通的redis没有任何区别,设置好下属的多个redis实例后就可以了,使用时在本需要连接redis的地方改为连接codis,它会以一个代理的身份接收请求
并使用一致性hash算法,将请求转接到具体redis,将结果再返回codis,和之前比较流行的twitter开源的Twemproxy功能类似。

这套架构的特点:

  • 分片算法:基于 slot hash桶;
  • 分片实例之间相互独立,每组 一个master 实例和多个slave;
  • 路由信息存放到第三方存储组件,如 zookeeper 或etcd
  • 旁路组件探活

codis是目前用的最多的集群方案,codis一个比较大的优点是可以不停机动态新增或删除数据节点,旧节点的数据也可以自动恢复到新节点。

2.基于官方 redis cluster 的方案

Redis系列教程(二):详解Redis的存储类型、集群架构、以及应用场景
  • Redis官网推出,可线性扩展到1000个节点
  • 无中心架构
  • 一致性哈希思想
  • 客户端直连redis服务,免去了proxy代理的损耗

具体的redis cluster的搭建方案可以参考官方的搭建方案。

redis的应用场景

Redis系列教程(二):详解Redis的存储类型、集群架构、以及应用场景

1、最全页面缓存

如果你使用的是服务器端内容渲染,你又不想为每个请求重新渲染每个页面,就可以使用 Redis 把常被请求的内容缓存起来,能够大大的降低页面请求的延迟。

2.排行榜/计数

Redis 基于内存,可以非常快速高效的处理增加和减少的操作,相比于使用 SQL 请求的处理方式,性能的提升是非常巨大的。

Redis可以实现快速计数、查询缓存的功能,同时数据可以异步落地到其他数据源。

典型应用场景:

1)播放数计数的基础组件,用户每播放一次视频,相应的视频播放数就会自增1。

2)排行榜:按照时间、按照数量、按照获得的赞数等排行。

3. 共享Session

典型应用场景:用户登陆信息,Redis将用户的Session进行集中管理,每次用户更新或查询登陆信息都直接从Redis中集中获取。

4、消息队列

例如 email 的发送队列、等待被其他应用消费的数据队列,Redis 可以轻松而自然的创建出一个高效的队列。

5、发布/订阅

pub/sub 是 Redis 内置的一个非常强大的特性,例如可以创建一个实时的聊天系统、社交网络中的通知触发器等等。


money.jpg

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/480198.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

当知识图谱遇上推荐系统之PippleNet模型(论文笔记二)

RippleNet | Propagating User Preferences on the Knowledge 类别:联合学习 将知识图谱特征学习和推荐算法的目标函数结合,使用端到端(end-to-end)的方法进行联合学习。 [论文下载链接]https://arxiv.org/abs/1803.03467 1、…

POJ 3690 找星座(2D匹配)(未解答)

文章目录1. 题目信息1.1 题目链接1.2 题目大意1.3 解题思路2. 代码2.1 Time Limit Exceeded 代码2.2 Time Limit Exceeded 代码2.3 Time Limit Exceeded 代码1. 题目信息 1.1 题目链接 http://poj.org/problem?id3690 1.2 题目大意 给定大的矩阵(天空的样子&am…

综述 | 事件抽取及推理 (上)

本文转载自公众号:知识工场。 事件概要事件是一种重要的知识,近年来,越来越多的工作关注于从开放域或领域文本中抽取结构化事件知识。同时,除了本身就很困难的…

下载 | 李宏毅:1 天搞懂深度学习,我总结了 300 页 PPT

《1 天搞懂深度学习》,300 多页的 ppt,台湾李宏毅教授写的,非常棒。不夸张地说,是我看过最系统,也最通俗易懂的,关于深度学习的文章。这份 300 页的 PPT,被搬运到了 SlideShare 上,下…

史上最全Redis面试49题(含答案):哨兵+复制+事务+集群+持久化等

最全面试题答案系列 史上最强多线程面试44题和答案:线程锁线程池线程同步等 最全MySQL面试60题和答案 史上最全memcached面试26题和答案 史上最全Spring面试71题与答案 今天主要分享redis最全答案系列 Redis主要有哪些功能? 1.哨兵(Sen…

DTW动态时间规整算法

原文地址:https://blog.csdn.net/qcyfred/article/details/53824507 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43247215 动态时间规整(DTW)算法简介相忘天涯,深藏于心19 人赞同了该文章DTW最初用于识别语音的相似性。我们用数字表示音调高低…

POJ 3461 字符串匹配(KMP / 哈希(有推导))

文章目录1. 题目1.1 题目链接1.2 题目大意2. Accepted代码2.1 KMP解法2.2 哈希法(有推导过程)1. 题目 1.1 题目链接 http://poj.org/problem?id3461 类似题目:LeetCode 30. 串联所有单词的子串(字符串哈希) 1.2 题…

莫比乌斯:百度凤巢下一代广告召回系统

星标/置顶小屋,带你解锁最萌最前沿的NLP、搜索与推荐技术文 | 江城编 | 夕小瑶今天聊聊百度在最顶级的数据挖掘会议KDD2019的计算广告track上提出的query-ad匹配模型——莫比乌斯(MOBIUS)。这也是百度凤巢下一代广告召回系统的内部代号&#…

当知识图谱遇上推荐系统之MKR模型(论文笔记三)

Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation 类别:交替学习 将知识图谱特征学习和推荐算法视为两个分离但又相关的任务,使用多任务学习的框架进行交替学习。 1、背景 MKR是一个通用的、端对端的深度推荐框架&#xf…

关于话题演化关系网络生成的路线思考:从话题聚类到话题网络展示

话题演化关系网络生成,是实现事件演化追踪的一个重要方法。通过对文本话题进行聚类、内容处理、话题演化关联、话题演化网络的展示,能够在一定程度上为用户揭示出一个事件发展的情况。本文就笔者对该方向的实现路线思考进行总结,分享给大家。…

综述 | 事件抽取及推理 (下)

本文转载在公众号:知识工场 。 上篇事件抽取及推理的推文已经介绍了事件抽取的基本方法,本篇主要介绍事件推理的相关工作。就目前来看,事件方向相关的研究还是以事件抽取为主流任务,当前大多都是在模型的框架和优化方面进行研究。…

Redis系列教程(三):如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题

Java相关的面试都会问到缓存的问题:史上最全Redis面试49题(含答案):哨兵复制事务集群持久化等,除此之外还会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等不常见的问题,但却是非常重要的问题,今…

随机森林:提供银行精准营销解决方案

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_34233679/article/details/88480912 本例是根据科赛网练习赛进行练手,学习巩固一下随机森林建模以及应用。 赛题描述本练习赛的数据,选自UCI机器学习库中的「银行营销数据集(Bank Marketing Data Set)…

谁说2021届秋招算法岗一定要灰飞烟灭啦?

没错,这是一碗鸡汤,希望肝完这碗鸡汤的师弟师妹们就不要过度焦虑啦~理性上车,理性下车,希望萌新们都能遇到最适合自己的坑位2014年末入坑AI,一路见证了AI行业的快速起飞、爆炸、焦虑和冷却。小夕前几天在知…

论文浅尝 | 基于深度强化学习的远程监督数据集的降噪

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1805.09927.pdf来源:ACL2018Motivation:远程监督是以一种生成关系抽取训练样本的方法,无需人工标注数据。但是远程监督引入了噪音,即存在很多的假正例。本文的出发点非常简单&#xff…

字符串匹配算法(AC自动机 Aho-Corasick)

文章目录1. 多模式串匹配2. 经典多模式串匹配--AC自动机2.1 AC自动机构建2.2 在AC自动机上匹配主串2.3 复杂度分析3. python包1. 多模式串匹配 前面学的BF、RK、BM、KMP都是单模式串匹配算法(一个模式串,一个主串)多模式串匹配,即…

Redis系列教程(五):Redis哨兵、复制、集群的设计原理,以及区别

前一篇文章高并发架构系列:Redis为什么是单线程、及高并发快的3大原因详解谈了Redis高并发快的3个原因,本篇主要谈Redis的高可用,两篇合起来就可以把redis的高并发和高可用搞清楚了。 谈到Redis服务器的高可用,如何保证备份的机器…

论文浅尝 | 区分概念和实例的知识图谱嵌入方法

链接:https://arxiv.org/pdf/1811.04588.pdf知识图谱的表示学习最近几年被广泛研究,表示学习的结果对知识图谱补全和信息抽取都有很大帮助。本文提出了一种新的区分概念和实例的知识图谱表示学习方法,将上下位关系与普通的关系做了区分&#…

写在校招季,谈谈机器学习岗的Offer选择问题

星标/置顶小屋,带你解锁最萌最前沿的NLP、搜索与推荐技术文 | 吴海波 现在校招开始的越来越早,今年的实习生招聘还是异常火爆,简历一堆,而且是越来越没有区分度,以前面个xgboost的论文细节,就能区分很多人&…

Redis系列教程(六):Redis缓存和MySQL数据一致性方案详解

需求起因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库。 这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存…