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Redis還可以做哪些事?

存儲 存儲軟件 Redis
講到了redis五大基本數據類型的使用場景,除了string,hash,list,set,zset之外,redis還提供了一些其他的數據結構(當然,嚴格意義上也不算數據結構),一起來看看redis還可以做哪些事?

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 在上一篇文章中,講到了redis五大基本數據類型的使用場景,除了string,hash,list,set,zset之外,redis還提供了一些其他的數據結構(當然,嚴格意義上也不算數據結構),一起來看看redis還可以做哪些事?

一 Bitmaps

在計算機中,使用二進制做為信息的基礎單元,也就是輸入的任何信息,最終在計算機底層都會轉會為一串二進制的數字。在redis中,提供了Bitmaps來進行位操作。我們可以把Bitmaps想象成一個以位為單位的數組,數組的下標叫做偏移量。使用Bitmaps的優勢就是占用空間更少。

假如我們想記錄員工今天是否登錄過公司官網,我們可以日期做為key,員工id做為偏移量(這里員工id在數據庫中是自增的),如果id是從1000開始,為了節省空間,一般會將員工id減去這個初始值來做為偏移量,偏移量一般從0開始。是否訪問官網用0和1來表示。

這樣的話,id為3的員工訪問了官網,就將他的值寫成1

  1. # id為3的員工訪問了官網 
  2. setbit user:2020-11-04 3 1 
  3. # id為18的員工訪問了官網 
  4. setbit user:2020-11-04 18 1 

查看某個員工是否訪問過官網

  1. getbit user:2020-11-04 1 

查詢指定范圍(字節)內值為1的個數,比如我想查看id從1-24之間有多少員工訪問了官網

  1. bitcount user:2020-11-04 1 3 

二 HyperLogLog

HyperLogLog可以利用極小的內存空間完成數據統計,無法獲取單條數據,只能做為統計使用,會有一定的誤差率。

假如我想統計訪問官網的IP地址

添加官網今天訪問的ip列表

  1. # 2020-11-04訪問的ip 
  2. pfadd 2020-11-04:ip "ip1" "ip2" "ip3"  
  3. # 2020-11-05訪問的ip 
  4. pfadd 2020-11-05:ip "ip3" "ip4" "ip5"  

計算今天官網訪問的ip數

  1. pfcount 2020-11-04:ip 

返回結果為3

查看2020-11-04和2020-11-05這兩天總共有多少個獨立ip訪問過網站

先將兩天的數據做并集,并復制給某個值

  1. pfmerge 2020-11:ip 2020-11-04:ip 2020-11-05:ip 

然后使用pfcount命令查詢,獲得的值為5

  1. pfcount 2020-11:ip 

三 GEO

在Redis3.2版本中增加了GEO(地理位置定位)功能,可以使用此功能來獲取附近的人。

添加命令如下,可批量添加

  1. geoadd city longitud latitude member 

我們添加幾個城市的位置信息,來獲取某個城市附近的城市

  1. geoadd city 116.28 39.55 beijing 117.12 39.08 tianjin 

獲取北京的經緯度命令如下

  1. geopos city beijing 

查看beijing和tianjin兩座城市的距離

  1. geodist city beijing tianjin km 

最后面的km表示距離單位是公里,支持的單位有以下幾個:

  • m,米
  • km,千米
  • mi,英里
  • ft,尺

獲取附近的位置有兩個命令,georadius根據經緯度獲取,georadiusbymember根據成員獲取

  1. georadius key longitude laitude [單位] 
  2. georadiusbymember key member [單位] 

后面還可以跟非必須參數,參數分別如下

  • withcoord:返回結果中包含經緯度
  • withdist:返回結果中包含距離中心位置的距離
  • withhash:返回結果中包含geohash(就是將經緯度轉換為hash值)
  • COUNT count:指定返回結果的數量
  • asc|desc:返回結果按距離中心位置的距離排序
  • store key:將返回結果的地理位置信息保存到指定key中
  • storedist key:將返回結果距離中心位置的距離保存到指定key中

四 發布訂閱模式消息

上一篇文章中講到了可以使用list和zset來實現消息隊列,但是上面實現的消息隊列是點對點模式,也就是一條消息只能由一個消費者來消費。除此之外,redis還支持發布訂閱模式,即一個消息由所有訂閱者消費,比如廣播、公告等等,發布一條公告后,所有關注了我的用戶都可以收到這條公告。

1.發布消息

發布到信道channel:message一條消息,消息內容為hi

  1. pulish channel:message hi 

2.訂閱信道

訂閱者可以訂閱一個或多個信道,比如訂閱channel:message

  1. subscribe channel:message 

3.取消訂閱

  1. unsubscribe channel:message 

4.查看活躍信道

  1. pubsub channels 

5.查看訂閱數

查看信道channel:message訂閱個數

  1. pubsub numsub channel:message 

redis的發布訂閱模式和專業的消息中間件相比,略顯粗糙,但是實現起來非常簡單,學習成本較低。

五 Bloom Filter

布隆過濾器是redis4版本中新增的一個功能。其實現原理和Bitmaps差不多,也是利用一個位數組,將你的值經過多個hash函數,得到對應的位數組的位置,將這些值設置為1。布隆過濾器經常別用來防止緩存穿透。

存在的問題,如果說某個元素不存在,則一定不存在,如果說某個元素存在,則可能不存在。這是因為如果有三個元素a,b,c要放入同一個數組中去,假設a經過三次hash,得到1,5,7三個位置,那么就會將這三個位置修改成1,b經過三次hash,得到2,4,6三個位置,將這三個位置修改成1。c經過三次hash得到2,5,7三個位置,但是經過前兩個元素hash后,這三個位置已經修改成1了,那么我們能說c一定存在嗎?顯然不能!

本文轉載自微信公眾號「Java旅途」,可以通過以下二維碼關注。轉載本文請聯系Java旅途公眾號。 

 

責任編輯:武曉燕 來源: Java旅途
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