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Redis除了做缓存，还能做什么？？？

article 2024/11/25 9:39:58

Redis（Remote Dictionary Server）是一款开源的、基于内存的数据结构存储系统，常用于构建高性能、可扩展的应用程序。

而缓存是 Redis 最常见的应用场景之一。将经常被访问的数据（如数据库查询结果、热门文章内容等）存储在 Redis 中，下次请求时直接从 Redis 中获取，减少对后端数据源（如数据库）的访问压力，提升系统整体性能。例如在新闻资讯类网站，将热门新闻详情缓存到 Redis，大量用户浏览时能快速响应。

但是Redis在Java盛行可不只是做缓存这一种功能的实现，他还有其他的功能也都可以实现，下面我们就来用Redis去完成几个其他的功能实现。

1.朋友圈点赞功能实现

1.1原理

在实现点赞功能之前，我先讲一下实现原理，以便我们可以可以更好的去理解程序

数据存储选择：

  • 字符串（String）类型：
    • Redis 的字符串类型可以用来存储点赞数的数值。每一条朋友圈动态会对应一个唯一的标识（比如动态的 ID），以这个标识为基础构建一个特定的键（key），例如post:{post_id}:likes（这里post_id是具体朋友圈动态的编号），而这个键对应的值（value）就是点赞的数量，以字符串形式存储的数字。通过 Redis 的INCR（自增）和DECR（自减）等命令可以方便地对这个存储点赞数的字符串值进行原子操作，实现点赞数的增加或减少。
    • 例如，刚开始一条动态的点赞数是 0，对应的 Redis 键值对可能是"post:12345:likes" : "0"，当有用户点赞时，执行INCR命令后就变为"post:12345:likes" : "1"，后续再有点赞操作就持续自增。
  • 集合（Set）类型（可选，用于记录点赞用户等拓展功能）：
    • 除了记录点赞数量，还可以使用集合类型来记录哪些用户对该动态进行了点赞。同样以动态的 ID 构建一个集合的键，如post:{post_id}:liked_users，将点赞用户的唯一标识（比如用户 ID）添加到这个集合中。利用集合的特性，可以方便地判断某个用户是否已经点赞（通过SISMEMBER命令查看元素是否在集合中），也能方便地统计点赞用户的数量（通过SCARD命令获取集合元素个数）等操作。
    • 比如用户 1、用户 2 对动态post_id为 12345 的朋友圈动态进行了点赞，那么在 Redis 中对应的集合可能是"post:12345:liked_users"，其集合元素有"user1", "user2"。

原子操作特性

  • Redis 的操作大多是原子性的，像INCR、DECR这些命令在执行时不会被其他客户端的命令打断。在高并发的场景下（例如很多用户同时对某条朋友圈动态进行点赞或者取消点赞操作），这种原子性能够保证点赞数的计算准确无误。
    • 假设同时有两个用户 A 和 B 对同一条朋友圈动态发起点赞操作，如果没有原子操作保证，可能会出现并发问题，比如先读取到点赞数是 5，然后两个用户同时基于这个 5 去加 1，最终点赞数可能错误地变为 6 而不是 7。但由于 Redis 的INCR命令是原子的，它能确保无论多少个并发请求，都会准确地逐个增加点赞数，不会出现数据不一致的情况。

 1.2代码实现

现在pom.xml里面集成redis的客户端jedis

<!--        添加jedis依赖-->
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>3.7.0</version>
        </dependency>

写一个代码示例：

package com.lcyy;

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class WeChatMomentsLikesCounter {

    private Jedis jedis;

    public WeChatMomentsLikesCounter() {
        // 连接Redis服务器，这里假设Redis在本地运行，端口为6379，可根据实际情况修改
        this.jedis = new Jedis("localhost", 6379);
    }

    // 点赞操作
    public void likePost(String postId) {
        String key = "post:" + postId + ":likes";
        jedis.incr(key);
    }

    // 取消点赞操作
    public void unlikePost(String postId) {
        String key = "post:" + postId + ":likes";
        jedis.decr(key);
    }

    // 获取点赞数
    public long getLikesCount(String postId) {
        String key = "post:" + postId + ":likes";
        String count = jedis.get(key);
        if (count == null) {
            return 0;
        }
        return Long.parseLong(count);
    }

    // 关闭Redis连接
    public void close() {
        if (jedis!= null) {
            jedis.close();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        WeChatMomentsLikesCounter counter = new WeChatMomentsLikesCounter();

        // 模拟点赞操作
        counter.likePost("12345");
        counter.likePost("12345");

        // 获取点赞数并打印
        long likesCount = counter.getLikesCount("12345");
        System.out.println("点赞数: " + likesCount);

        // 模拟取消点赞操作
        counter.unlikePost("12345");

        // 再次获取点赞数并打印
        likesCount = counter.getLikesCount("12345");
        System.out.println("点赞数: " + likesCount);

        // 关闭Redis连接
        counter.close();
    }
}

在redis的客户端可以看到实现点赞功能

2.排行榜功能实现

2.1实现原理

基于有序集合（Sorted Set）的数据结构基础

  • 结构特点：

    • Redis 的有序集合是一种同时具备集合特性与有序特性的数据结构。它的每个元素都由一个成员（member，比如上述例子中的玩家 ID）和一个分数（score，如玩家的得分）组成，并且会根据分数对集合中的元素自动进行排序。这种排序是按照分数的大小来进行的，默认是从小到大排序（也可以通过配置实现从大到小排序）。
    • 例如，有玩家 1（ID 为 “player1”）得分 100，玩家 2（ID 为 “player2”）得分 150，玩家 3（ID 为 “player3”）得分 80，存储在名为 “game_ranking” 的有序集合中，其内部结构类似如下形式（以简单示意，实际底层更复杂）：
      | 成员（member）| 分数（score）|
      | ---- | ---- |
      |player3|80|
      |player1|100|
      |player2|150|

  • 内存存储与高效操作：

    • 有序集合的数据是存储在内存中的，这使得数据的读写操作非常迅速，能够快速响应排行榜相关的添加、查询、更新等操作请求。相比于传统基于磁盘存储的数据库，在频繁操作排行榜数据（像游戏中玩家得分不断变化、频繁查看排行榜等场景）时，Redis 的内存存储方式极大地提升了性能，保障了良好的用户体验。

核心命令的运用原理

  • ZADD 命令（添加元素及分数）：
    • 当要将玩家的得分添加到排行榜时，使用ZADD命令。这个命令会将指定的成员（玩家 ID）及其对应的分数插入到有序集合中，同时按照分数对整个集合进行重新排序（如果有需要），以确保集合始终保持有序状态。
    • 例如，执行ZADD game_ranking 120 player4，就是将玩家 4（ID 为 “player4”）及其得分 120 添加到 “game_ranking” 这个有序集合中，集合会自动根据新插入的元素调整排序顺序。
  • ZRANGE 命令（获取指定范围元素）：
    • 用于获取排行榜中指定范围的元素，比如获取前 N 名玩家的信息。它是根据有序集合中元素的排序顺序（基于分数）来返回相应的成员（玩家 ID）。可以指定起始索引和结束索引来确定获取的范围，索引从 0 开始计数。
    • 例如，ZRANGE game_ranking 0 2会返回 “game_ranking” 有序集合中排名前 3（索引 0 到 2）的玩家 ID，结合后续使用ZSCORE命令获取对应分数，就能完整呈现排行榜前几名的情况。
  • ZINCRBY 命令（增加成员的分数）：
    • 当玩家的得分需要更新时，使用ZINCRBY命令。这个命令会按照指定的增量去改变指定成员（玩家 ID）的分数，然后同样会根据更新后的分数对有序集合进行重新排序，确保排行榜始终反映最新的得分情况。
    • 比如，玩家 1 原本得分 100，执行ZINCRBY game_ranking 20 player1后，玩家 1 的得分变为 120，并且 “game_ranking” 有序集合会自动调整排序，将玩家 1 放在新的合适位置上。

2.2代码实现

package com.lcyy;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.Set;
import java.util.TreeMap;

public class LeaderboardExample {

    private Jedis jedis;

    public LeaderboardExample() {
        // 连接Redis服务器，这里假设Redis在本地运行，端口为6379，可根据实际情况修改
        this.jedis = new Jedis("localhost", 6379);
    }

    // 添加玩家得分到排行榜
    public void addPlayerScore(String playerId, double score) {
        String key = "game_ranking";
        jedis.zadd(key, score, playerId);
    }

    // 获取排行榜前N名玩家信息
    public TreeMap<Double, String> getRanking(int topN) {
        String key = "game_ranking";
        Set<String> playerIds = jedis.zrange(key, 0, topN - 1);
        TreeMap<Double, String> ranking = new TreeMap<>();

        for (String playerId : playerIds) {
            double score = jedis.zscore(key, playerId);
            ranking.put(score, playerId);
        }

        return ranking;
    }

    // 更新玩家得分
    public void updatePlayerScore(String playerId, double newScore) {
        String key = "game_ranking";
        jedis.zincrby(key, newScore, playerId);
    }

    // 关闭Redis连接
    public void close() {
        if (jedis!= null) {
            jedis.close();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        LeaderboardExample leaderboard = new LeaderboardExample();

        // 添加玩家得分
        leaderboard.addPlayerScore("player1", 100.0);
        leaderboard.addPlayerScore("player2", 150.0);
        leaderboard.addPlayerScore("player3", 80.0);

        // 获取排行榜前3名玩家信息
        TreeMap<Double, String> ranking = leaderboard.getRanking(3);
        System.out.println("排行榜前3名：");
        for (Double score : ranking.keySet()) {
            System.out.println("玩家ID: " + ranking.get(score) + ", 得分: " + score);
        }

        // 更新玩家得分
        leaderboard.updatePlayerScore("player1", 120.0);

        // 再次获取排行榜前3名玩家信息
        ranking = leaderboard.getRanking(3);
        System.out.println("更新后排行榜前3名：");
        for (Double score : ranking.keySet()) {
            System.out.println("玩家ID: " + ranking.get(score) + ", 得分: " + score);
        }

        // 关闭Redis连接
        leaderboard.close();
    }
}

在客户端工具也可以看到

3.布隆过滤器实现

3.1实现原理

  • 布隆过滤器本质上是一种概率型的数据结构，用于快速判断一个元素是否可能存在于一个集合中。它通过使用多个哈希函数对元素进行处理，将元素映射到一个位数组（bit array）中的多个位置，并把这些位置对应的比特位设置为 1。当要判断一个元素是否存在时，同样用这些哈希函数对该元素进行计算，得到相应的比特位位置，如果这些位置的比特位都为 1，那么就认为该元素可能存在；但如果有任何一个比特位为 0，则可以确定该元素一定不存在。不过需要注意的是，由于哈希冲突等原因，存在误判的可能性，即可能会判断某个实际上不存在的元素为可能存在，但不会出现把存在的元素判断为不存在的情况。

Redis 在布隆过滤器中的角色

  • 利用 Redis 存储位数组：
    • Redis 在这里主要是作为位数组的存储介质，使用 Redis 的字符串（String）类型来模拟位数组。在 Redis 中，字符串的每个字节（byte）由 8 个比特位（bit）组成，可以通过SETBIT和GETBIT等命令来操作这些比特位。例如，把一个元素经过哈希函数计算后对应到 Redis 字符串表示的位数组中的第 10 位，若要添加该元素到布隆过滤器，就可以使用SETBIT命令将这个第 10 位的比特位设置为 1；当要判断元素是否存在时，通过GETBIT命令获取对应比特位的值进行判断。
    • 以一个简单的例子来说明，假设有一个 Redis 键名为bloom_filter的字符串用来存储布隆过滤器的位数组，初始时所有比特位都为 0，元素"apple"经过两个哈希函数计算后对应到第 5 位和第 12 位，那么添加"apple"时，就会分别执行SETBIT bloom_filter 5 1和SETBIT bloom_filter 12 1这两个命令，将相应比特位设置为 1。

3.2代码实现

在代码实现之前首先需要加入一个Guaua框架

     <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>32.1.2-jre</version>
        </dependency>

运行代码

import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;
import com.google.common.hash.HashFunction;
import com.google.common.hash.Hashing;
import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.nio.charset.StandardCharsets;

public class RedisBloomFilter {

    private static final String BLOOM_FILTER_KEY = "bloom_filter";
    private Jedis jedis;
    private BloomFilter<String> bloomFilter;
    private HashFunction hashFunction;

    // 初始化布隆过滤器，设置预计元素数量和误判率
    public RedisBloomFilter(int expectedInsertions, double falsePositiveRate) {
        this.jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        this.bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(StandardCharsets.UTF_8),
                expectedInsertions, falsePositive率);
        this.hashFunction = Hashing.murmur3_128(); // 这里选择了murmur3_128哈希函数，可根据需要更换
    }

    // 计算元素的哈希值（用于在Redis中定位比特位）
    private long hash(String element) {
        return hashFunction.hashBytes(element.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)).asLong();
    }

    // 将元素添加到布隆过滤器（同时添加到Redis和本地布隆过滤器实例）
    public void add(String element) {
        if (!contains(element)) {
            bloomFilter.put(element);
            jedis.setbit(BLOOM_FILTER_KEY, hash(element), true);
        }
    }

    // 检查元素是否可能存在于布隆过滤器中（先在本地布隆过滤器实例检查，再在Redis中检查）
    public boolean contains(String element) {
        if (!bloomFilter.mightContain(element)) {
            return false;
        }
        return jedis.getbit(BLOOM_FILTER_KEY, hash(element)) == true;
    }

    // 关闭Redis连接
    public void close() {
        if (jedis!= null) {
            jedis.close();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化布隆过滤器，预计插入1000个元素，误判率为0.01
        RedisBloomFilter bloomFilter = new RedisBloomFilter(1000, 0.01);

        // 添加元素到布隆过滤器
        bloomFilter.add("element1");
        bloomFilter.add("element2");

        // 检查元素是否存在
        System.out.println("element1是否存在: " + bloomFilter.contains("element1"));
        System.out.println("element2是否存在: " + bloomFilter.contains("element2"));
        System.out.println("element3是否存在: " + bloomFilter.contains("element3"));

        // 关闭Redis连接
        bloomFilter.close();
    }
}

http://www.kler.cn/a/408425.html

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