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  • Redis还可以做哪些事?

    上一篇文章中,讲到了redis五大基本数据类型的使用场景,除了string,hash,list,set,zset之外,redis还提供了一些其他的数据结构(当然,严格意义上也不算数据结构),一起来看看redis还可以做哪些事?

    一 Bitmaps

    在计算机中,使用二进制做为信息的基础单元,也就是输入的任何信息,最终在计算机底层都会转会为一串二进制的数字。在redis中,提供了Bitmaps来进行位操作。我们可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组,数组的下标叫做偏移量。使用Bitmaps的优势就是占用空间更少。

    假如我们想记录员工今天是否登录过公司官网,我们可以日期做为key,员工id做为偏移量(这里员工id在数据库中是自增的),如果id是从1000开始,为了节省空间,一般会将员工id减去这个初始值来做为偏移量,偏移量一般从0开始。是否访问官网用01来表示。

    这样的话,id为3的员工访问了官网,就将他的值写成1

    # id为3的员工访问了官网
    setbit user:2020-11-04 3 1
    # id为18的员工访问了官网
    setbit user:2020-11-04 18 1

    查看某个员工是否访问过官网

    getbit user:2020-11-04 1

    查询指定范围(字节)内值为1的个数,比如我想查看id从1-30之间有多少员工访问了官网

    bitcount user:2020-11-04 0 3

    二 HyperLogLog

    HyperLogLog可以利用极小的内存空间完成数据统计,无法获取单条数据,只能做为统计使用,会有一定的误差率。

    假如我想统计访问官网的IP地址

    添加官网今天访问的ip列表

    # 2020-11-04访问的ip
    pfadd 2020-11-04:ip "ip1" "ip2" "ip3" 
    # 2020-11-05访问的ip
    pfadd 2020-11-05:ip "ip3" "ip4" "ip5" 

    计算今天官网访问的ip数

    pfcount 2020-11-04:ip

    返回结果为3

    查看2020-11-04和2020-11-05这两天总共有多少个独立ip访问过网站

    先将两天的数据做并集,并复制给某个值

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

    然后使用pfcount命令查询,获得的值为5

    pfcount 2020-11:ip

    三 GEO

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

    添加命令如下,可批量添加

    geoadd city longitud latitude member

    我们添加几个城市的位置信息,来获取某个城市附近的城市

    geoadd city 116.28 39.55 beijing 117.12 39.08 tianjin

    获取北京的经纬度命令如下

    geopos city beijing

    查看beijing和tianjin两座城市的距离

    geodist city beijing tianjin km

    最后面的km表示距离单位是公里,支持的单位有以下几个:

    • m,米
    • km,千米
    • mi,英里
    • ft,尺

    获取附近的位置有两个命令,georadius根据经纬度获取,georadiusbymember根据成员获取

    georadius key longitude laitude [单位]
    georadiusbymember key member [单位]

    后面还可以跟非必须参数,参数分别如下

    • withcoord:返回结果中包含经纬度
    • withdist:返回结果中包含距离中心位置的距离
    • withhash:返回结果中包含geohash(就是将经纬度转换为hash值)
    • COUNT count:指定返回结果的数量
    • asc|desc:返回结果按距离中心位置的距离排序
    • store key:将返回结果的地理位置信息保存到指定key中
    • storedist key:将返回结果距离中心位置的距离保存到指定key中

    四 发布订阅模式消息

    上一篇文章中讲到了可以使用list和zset来实现消息队列,但是上面实现的消息队列是点对点模式,也就是一条消息只能由一个消费者来消费。除此之外,redis还支持发布订阅模式,即一个消息由所有订阅者消费,比如广播、公告等等,发布一条公告后,所有关注了我的用户都可以收到这条公告。

    1. 发布消息

    发布到信道channel:message一条消息,消息内容为hi

    pulish channel:message hi
    1. 订阅信道

    订阅者可以订阅一个或多个信道,比如订阅channel:message

    subscribe channel:message
    1. 取消订阅
    unsubscribe channel:message
    1. 查看活跃信道
    pubsub channels
    1. 查看订阅数

    查看信道channel:message订阅个数

    pubsub numsub channel:message

    redis的发布订阅模式和专业的消息中间件相比,略显粗糙,但是实现起来非常简单,学习成本较低。

    五 Bloom Filter

    布隆过滤器是redis4版本中新增的一个功能。其实现原理和Bitmaps差不多,也是利用一个位数组,将你的值经过多个hash函数,得到对应的位数组的位置,将这些值设置为1。布隆过滤器经常别用来防止缓存穿透。

    存在的问题,如果说某个元素不存在,则一定不存在,如果说某个元素存在,则可能不存在。这是因为如果有三个元素abc要放入同一个数组中去,假设a经过三次hash,得到1,5,7三个位置,那么就会将这三个位置修改成1b经过三次hash,得到2,4,6三个位置,将这三个位置修改成1c经过三次hash得到2,5,7三个位置,但是经过前两个元素hash后,这三个位置已经修改成1了,那么我们能说c一定存在吗?显然不能!


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