Redis在很多方面與其他數(shù)據(jù)庫解決方案不同：它使用內(nèi)存提供主存儲(chǔ)支持，而僅使用硬盤做持久性的存儲(chǔ)；它的數(shù)據(jù)模型非常獨(dú)特，用的是單線程。另一個(gè)大區(qū)別在于，你可以在開發(fā)環(huán)境中使用Redis的功能，但卻不需要轉(zhuǎn)到Redis。

轉(zhuǎn)向Redis當(dāng)然也是可取的，許多開發(fā)者從一開始就把Redis作為首選數(shù)據(jù)庫；但設(shè)想如果你的開發(fā)環(huán)境已經(jīng)搭建好，應(yīng)用已經(jīng)在上面運(yùn)行了，那么更換數(shù)據(jù)庫框架顯然不那么容易。另外在一些需要大容量數(shù)據(jù)集的應(yīng)用，Redis也并不適合，因?yàn)樗臄?shù)據(jù)集不會(huì)超過系統(tǒng)可用的內(nèi)存。所以如果你有大數(shù)據(jù)應(yīng)用，而且主要是讀取訪問模式，那么Redis并不是正確的選擇。

然而我喜歡Redis的一點(diǎn)就是你可以把它融入到你的系統(tǒng)中來，這就能夠解決很多問題，比如那些你現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫處理起來感到緩慢的任務(wù)。這些你就可以通過Redis來進(jìn)行優(yōu)化，或者為應(yīng)用創(chuàng)建些新的功能。在本文中，我就想探討一些怎樣將Redis加入到現(xiàn)有的環(huán)境中，并利用它的原語命令等功能來解決傳統(tǒng)環(huán)境中碰到的一些常見問題。在這些例子中，Redis都不是作為首選數(shù)據(jù)庫。

顯示最新的項(xiàng)目列表

下面這個(gè)語句常用來顯示最新項(xiàng)目，隨著數(shù)據(jù)多了，查詢毫無疑問會(huì)越來越慢。

代碼如下:

SELECT * FROM foo WHERE ... ORDER BY time DESC LIMIT 10

在Web應(yīng)用中，“列出最新的回復(fù)”之類的查詢非常普遍，這通常會(huì)帶來可擴(kuò)展性問題。這令人沮喪，因?yàn)轫?xiàng)目本來就是按這個(gè)順序被創(chuàng)建的，但要輸出這個(gè)順序卻不得不進(jìn)行排序操作。

類似的問題就可以用Redis來解決。比如說，我們的一個(gè)Web應(yīng)用想要列出用戶貼出的最新20條評(píng)論。在最新的評(píng)論邊上我們有一個(gè)“顯示全部”的鏈接，點(diǎn)擊后就可以獲得更多的評(píng)論。

我們假設(shè)數(shù)據(jù)庫中的每條評(píng)論都有一個(gè)唯一的遞增的ID字段。

我們可以使用分頁來制作主頁和評(píng)論頁，使用Redis的模板：

-每次新評(píng)論發(fā)表時(shí)，我們會(huì)將它的ID添加到一個(gè)Redis列表：

LPUSH latest.comments <ID>

-我們將列表裁剪為指定長度，因此Redis只需要保存最新的5000條評(píng)論：

LTRIM latest.comments 0 5000

-每次我們需要獲取最新評(píng)論的項(xiàng)目范圍時(shí)，我們調(diào)用一個(gè)函數(shù)來完成（使用偽代碼）：

代碼如下:

FUNCTION get_latest_comments(start,num_items):

id_list = redis.lrange("latest.comments",start,start+num_items-1)

IF id_list.length < num_items

id_list = SQL_DB("SELECT ... ORDER BY time LIMIT ...")

END

RETURN id_list

END

這里我們做的很簡單。在Redis中我們的最新ID使用了常駐緩存，這是一直更新的。但是我們做了限制不能超過5000個(gè)ID，因此我們的獲取ID函數(shù)會(huì)一直詢問Redis。只有在start/count參數(shù)超出了這個(gè)范圍的時(shí)候，才需要去訪問數(shù)據(jù)庫。

我們的系統(tǒng)不會(huì)像傳統(tǒng)方式那樣“刷新”緩存，Redis實(shí)例中的信息永遠(yuǎn)是一致的。SQL數(shù)據(jù)庫（或是硬盤上的其他類型數(shù)據(jù)庫）只是在用戶需要獲取“很遠(yuǎn)”的數(shù)據(jù)時(shí)才會(huì)被觸發(fā)，而主頁或第一個(gè)評(píng)論頁是不會(huì)麻煩到硬盤上的數(shù)據(jù)庫了。

刪除與過濾

我們可以使用LREM來刪除評(píng)論。如果刪除操作非常少，另一個(gè)選擇是直接跳過評(píng)論條目的入口，報(bào)告說該評(píng)論已經(jīng)不存在。

有些時(shí)候你想要給不同的列表附加上不同的過濾器。如果過濾器的數(shù)量受到限制，你可以簡單的為每個(gè)不同的過濾器使用不同的Redis列表。畢竟每個(gè)列表只有5000條項(xiàng)目，但Redis卻能夠使用非常少的內(nèi)存來處理幾百萬條項(xiàng)目。

排行榜相關(guān)

另一個(gè)很普遍的需求是各種數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)并非存儲(chǔ)在內(nèi)存中，因此在按得分排序以及實(shí)時(shí)更新這些幾乎每秒鐘都需要更新的功能上數(shù)據(jù)庫的性能不夠理想。

典型的比如那些在線游戲的排行榜，比如一個(gè)Facebook的游戲，根據(jù)得分你通常想要：

-列出前100名高分選手

-列出某用戶當(dāng)前的全球排名

這些操作對(duì)于Redis來說小菜一碟，即使你有幾百萬個(gè)用戶，每分鐘都會(huì)有幾百萬個(gè)新的得分。

模式是這樣的，每次獲得新得分時(shí)，我們用這樣的代碼：

ZADD leaderboard <score> <username>

你可能用userID來取代username，這取決于你是怎么設(shè)計(jì)的。

得到前100名高分用戶很簡單：ZREVRANGE leaderboard 0 99。

用戶的全球排名也相似，只需要：ZRANK leaderboard <username>。

按照用戶投票和時(shí)間排序

排行榜的一種常見變體模式就像Reddit或Hacker News用的那樣，新聞按照類似下面的公式根據(jù)得分來排序：

score = points / time^alpha

因此用戶的投票會(huì)相應(yīng)的把新聞挖出來，但時(shí)間會(huì)按照一定的指數(shù)將新聞埋下去。下面是我們的模式，當(dāng)然算法由你決定。

模式是這樣的，開始時(shí)先觀察那些可能是最新的項(xiàng)目，例如首頁上的1000條新聞都是候選者，因此我們先忽視掉其他的，這實(shí)現(xiàn)起來很簡單。

- 每次新的新聞貼上來后，我們將ID添加到列表中，使用LPUSH + LTRIM，確保只取出最新的1000條項(xiàng)目。

- 有一項(xiàng)后臺(tái)任務(wù)獲取這個(gè)列表，并且持續(xù)的計(jì)算這1000條新聞中每條新聞的最終得分。計(jì)算結(jié)果由ZADD命令按照新的順序填充生成列表，老新聞則被清除。這里的關(guān)鍵思路是排序工作是由后臺(tái)任務(wù)來完成的。

過期項(xiàng)目處理

另一種常用的項(xiàng)目排序是按照時(shí)間排序。我們使用unix時(shí)間作為得分即可。

模式如下：

- 每次有新項(xiàng)目添加到我們的非Redis數(shù)據(jù)庫時(shí)，我們把它加入到排序集合中。這時(shí)我們用的是時(shí)間屬性，current_time和time_to_live。

- 另一項(xiàng)后臺(tái)任務(wù)使用ZRANGE…SCORES查詢排序集合，取出最新的10個(gè)項(xiàng)目。如果發(fā)現(xiàn)unix時(shí)間已經(jīng)過期，則在數(shù)據(jù)庫中刪除條目。

計(jì)數(shù)

Redis是一個(gè)很好的計(jì)數(shù)器，這要感謝INCRBY和其他相似命令。

我相信你曾許多次想要給數(shù)據(jù)庫加上新的計(jì)數(shù)器，用來獲取統(tǒng)計(jì)或顯示新信息，但是最后卻由于寫入敏感而不得不放棄它們。

好了，現(xiàn)在使用Redis就不需要再擔(dān)心了。有了原子遞增（atomic increment），你可以放心的加上各種計(jì)數(shù)，用GETSET重置，或者是讓它們過期。

例如這樣操作：

代碼如下:

INCR user:<id> EXPIRE

user:<id> 60

你可以計(jì)算出最近用戶在頁面間停頓不超過60秒的頁面瀏覽量，當(dāng)計(jì)數(shù)達(dá)到比如20時(shí)，就可以顯示出某些條幅提示，或是其它你想顯示的東西。

特定時(shí)間內(nèi)的特定項(xiàng)目

另一項(xiàng)對(duì)于其他數(shù)據(jù)庫很難，但Redis做起來卻輕而易舉的事就是統(tǒng)計(jì)在某段特點(diǎn)時(shí)間里有多少特定用戶訪問了某個(gè)特定資源。比如我想要知道某些特定的注冊(cè)用戶或IP地址，他們到底有多少訪問了某篇文章。

每次我獲得一次新的頁面瀏覽時(shí)我只需要這樣做：

SADD page:day1:<page_id> <user_id>

當(dāng)然你可能想用unix時(shí)間替換day1，比如time()-(time()%3600*24)等等。

想知道特定用戶的數(shù)量嗎？只需要使用SCARD page:day1:<page_id>。

需要測(cè)試某個(gè)特定用戶是否訪問了這個(gè)頁面？SISMEMBER page:day1:<page_id>。

實(shí)時(shí)分析正在發(fā)生的情況，用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與防止垃圾郵件等

我們只做了幾個(gè)例子，但如果你研究Redis的命令集，并且組合一下，就能獲得大量的實(shí)時(shí)分析方法，有效而且非常省力。使用Redis原語命令，更容易實(shí)施垃圾郵件過濾系統(tǒng)或其他實(shí)時(shí)跟蹤系統(tǒng)。

Pub/Sub

Redis的Pub/Sub非常非常簡單，運(yùn)行穩(wěn)定并且快速。支持模式匹配，能夠?qū)崟r(shí)訂閱與取消頻道。

隊(duì)列

你應(yīng)該已經(jīng)注意到像list push和list pop這樣的Redis命令能夠很方便的執(zhí)行隊(duì)列操作了，但能做的可不止這些：比如Redis還有l(wèi)ist pop的變體命令，能夠在列表為空時(shí)阻塞隊(duì)列。

緩存

Redis的緩存部分值得寫一篇新文章，我這里只是簡單的說一下。Redis能夠替代memcached，讓你的緩存從只能存儲(chǔ)數(shù)據(jù)變得能夠更新數(shù)據(jù)，因此你不再需要每次都重新生成數(shù)據(jù)了。

Redis可以解決你的問題！

現(xiàn)在你就可以用上Redis，讓用戶感到更輕松，讓你的系統(tǒng)變得不再復(fù)雜，讓你的網(wǎng)站反應(yīng)更快。你不需要改變現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，使用Redis給你的框架帶來新的東西，來完成那些從前認(rèn)為不可能做到/很難做到的，或是成本太高的任務(wù)。

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