redis处理数据问题

我印象中Redis的众多数据类型中，并没有队列(Queue)的数据类型,Redis的数据类型有：string(字符串),Hash(哈希)，List(列表)，Set(集合)，有序集合(Sorted Set)。

如果你仅仅想生成订单号(OrderSn),可以提前生成好Sn号并入队，然后存储在Redis缓存里。

例如：

            // 伪代码

 

            Queue<string> snQueue = null; // 订单号Sn队列

            string sn = RedisGet("OrderSn");

            string curSn = stringEmpty;

            if(StringIsNullOrWhiteSpace(sn)){

                snQueue = new Queue<string>();

                for (int i = 0; i < 30000; i++) // 假定 双11，每秒3万订单

                {

                    // 提前分配好订单Sn号   入队

                    snQueueEnqueue(DateTimeNowToString("yyyMMdd") + i);

                }

                curSn = snQueueDequeue(); // 出队

                RedisSet("OrderSn", JsonConvertSerializeObject(snQueue));

            }

            else

            {

              snQueue=JsonConvertDeserializeObject<Queue<string>>(sn);

              curSn = snQueueDequeue(); // 出队

              RedisSet("OrderSn", JsonConvertSerializeObject(snQueue));// 重新放入Redis缓存

            }

Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，单个实例的QPS能够达到10W左右。但我们在使用Redis时，经常时不时会出现访问延迟很大的情况，如果你不知道Redis的内部实现原理，在排查问题时就会一头雾水。

很多时候，Redis出现访问延迟变大，都与我们的使用不当或运维不合理导致的。

下面我们就来分析一下Redis在使用过程中，经常会遇到的延迟问题以及如何定位和分析。

如果在使用Redis时，发现访问延迟突然增大，如何进行排查？

首先，第一步，建议你去查看一下Redis的慢日志。Redis提供了慢日志命令的统计功能，我们通过以下设置，就可以查看有哪些命令在执行时延迟比较大。

首先设置Redis的慢日志阈值，只有超过阈值的命令才会被记录，这里的单位是微妙，例如设置慢日志的阈值为5毫秒，同时设置只保留最近1000条慢日志记录：

# 命令执行超过5毫秒记录慢日志

CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000

# 只保留最近1000条慢日志

CONFIG SET slowlog-max-len 1000

设置完成之后，所有执行的命令如果延迟大于5毫秒，都会被Redis记录下来，我们执行SLOWLOG get 5查询最近5条慢日志：

127001:6379> SLOWLOG get 5

1) 1) (integer) 32693 # 慢日志ID

2) (integer) 1593763337 # 执行时间

3) (integer) 5299 # 执行耗时(微妙)

4) 1) 'LRANGE' # 具体执行的命令和参数

2) 'user_list_2000'

3) '0'

4) '-1'

2) 1) (integer) 32692

2) (integer) 1593763337

3) (integer) 5044

4) 1) 'GET'

2) 'book_price_1000'

通过查看慢日志记录，我们就可以知道在什么时间执行哪些命令比较耗时， 如果你的业务经常使用O(n)以上复杂度的命令， 例如sort、sunion、zunionstore，或者在执行O(n)命令时 *** 作的数据量比较大，这些情况下Redis处理数据时就会很耗时。

如果你的服务请求量并不大，但Redis实例的CPU使用率很高，很有可能是使用了复杂度高的命令导致的。

解决方案就是，不使用这些复杂度较高的命令，并且一次不要获取太多的数据，每次尽量 *** 作少量的数据，让Redis可以及时处理返回。

如果查询慢日志发现，并不是复杂度较高的命令导致的，例如都是SET、DELETE *** 作出现在慢日志记录中，那么你就要怀疑是否存在Redis写入了大key的情况。

Redis在写入数据时，需要为新的数据分配内存，当从Redis中删除数据时，它会释放对应的内存空间。

如果一个key写入的数据非常大，Redis 在分配内存时也会比较耗时。 同样的，当删除这个key的数据时， 释放内存也会耗时比较久。

你需要检查你的业务代码，是否存在写入大key的情况，需要评估写入数据量的大小，业务层应该避免一个key存入过大的数据量。

那么有没有什么办法可以扫描现在Redis中是否存在大key的数据吗？

Redis也提供了扫描大key的方法：

redis-cli -h $host -p $port --bigkeys -i 001

使用上面的命令就可以扫描出整个实例key大小的分布情况，它是以类型维度来展示的。

需要注意的是当我们在线上实例进行大key扫描时，Redis的QPS会突增，为了降低扫描过程中对Redis的影响，我们需要控制扫描的频率，使用-i参数控制即可，它表示扫描过程中每次扫描的时间间隔，单位是秒。

使用这个命令的原理，其实就是Redis在内部执行scan命令，遍历所有key，然后针对不同类型的key执行strlen、llen、hlen、scard、zcard来获取字符串的长度以及容器类型(list/dict/set/zset)的元素个数。

而对于容器类型的key，只能扫描出元素最多的key，但元素最多的key不一定占用内存最多，这一点需要我们注意下。不过使用这个命令一般我们是可以对整个实例中key的分布情况有比较清晰的了解。

针对大key的问题，Redis官方在40版本推出了lazy-free的机制，用于异步释放大key的内存，降低对Redis性能的影响。即使这样，我们也不建议使用大key，大key在集群的迁移过程中，也会影响到迁移的性能，这个后面在介绍集群相关的文章时，会再详细介绍到。

有时你会发现，平时在使用Redis时没有延时比较大的情况，但在某个时间点突然出现一波延时，而且 报慢的时间点很有规律，例如某个整点，或者间隔多久就会发生一次。

如果出现这种情况，就需要考虑是否存在大量key集中过期的情况。

如果有大量的key在某个固定时间点集中过期，在这个时间点访问Redis时，就有可能导致延迟增加。

Redis的过期策略采用主动过期+懒惰过期两种策略：

注意， Redis的主动过期的定时任务，也是在Redis主线程中执行的 ，也就是说如果在执行主动过期的过程中，出现了需要大量删除过期key的情况，那么在业务访问时，必须等这个过期任务执行结束，才可以处理业务请求。此时就会出现，业务访问延时增大的问题，最大延迟为25毫秒。

而且这个访问延迟的情况， 不会记录在慢日志里。 慢日志中 只记录真正执行某个命令的耗时 ，Redis主动过期策略执行在 *** 作命令之前，如果 *** 作命令耗时达不到慢日志阈值，它是不会计算在慢日志统计中的，但我们的业务却感到了延迟增大。

此时你需要检查你的业务，是否真的存在集中过期的代码，一般集中过期使用的命令是expireat或pexpireat命令，在代码中搜索这个关键字就可以了。

如果你的业务确实需要集中过期掉某些key，又不想导致Redis发生抖动，有什么优化方案？

解决方案是， 在集中过期时增加一个随机时间，把这些需要过期的key的时间打散即可。

伪代码可以这么写：

# 在过期时间点之后的5分钟内随机过期掉

redisexpireat(key, expire_time + random(300))

这样Redis在处理过期时，不会因为集中删除key导致压力过大，阻塞主线程。

另外，除了业务使用需要注意此问题之外，还可以通过运维手段来及时发现这种情况。

我们需要对这个指标监控，当在 很短时间内这个指标出现突增 时，需要及时报警出来，然后与业务报慢的时间点对比分析，确认时间是否一致，如果一致，则可以认为确实是因为这个原因导致的延迟增大。

有时我们把Redis当做纯缓存使用，就会给实例设置一个内存上限maxmemory，然后开启LRU淘汰策略。

当实例的内存达到了maxmemory后，你会发现之后的每次写入新的数据，有可能变慢了。

导致变慢的原因是，当Redis内存达到maxmemory后，每次写入新的数据之前，必须先踢出一部分数据，让内存维持在maxmemory之下。

这个踢出旧数据的逻辑也是需要消耗时间的，而具体耗时的长短，要取决于配置的淘汰策略：

具体使用哪种策略，需要根据业务场景来决定。

我们最常使用的一般是allkeys-lru或volatile-lru策略，它们的处理逻辑是，每次从实例中随机取出一批key（可配置），然后淘汰一个最少访问的key，之后把剩下的key暂存到一个池子中，继续随机取出一批key，并与之前池子中的key比较，再淘汰一个最少访问的key。以此循环，直到内存降到maxmemory之下。

如果使用的是allkeys-random或volatile-random策略，那么就会快很多，因为是随机淘汰，那么就少了比较key访问频率时间的消耗了，随机拿出一批key后直接淘汰即可，因此这个策略要比上面的LRU策略执行快一些。

但以上这些逻辑都是在访问Redis时，真正命令执行之前执行的，也就是它会影响我们访问Redis时执行的命令。

另外，如果此时Redis实例中有存储大key，那么在淘汰大key释放内存时，这个耗时会更加久，延迟更大，这需要我们格外注意。

如果你的业务访问量非常大，并且必须设置maxmemory限制实例的内存上限，同时面临淘汰key导致延迟增大的的情况，要想缓解这种情况，除了上面说的避免存储大key、使用随机淘汰策略之外，也可以考虑拆分实例的方法来缓解，拆分实例可以把一个实例淘汰key的压力分摊到多个实例上，可以在一定程度降低延迟。

如果你的Redis开启了自动生成RDB和AOF重写功能，那么有可能在后台生成RDB和AOF重写时导致Redis的访问延迟增大，而等这些任务执行完毕后，延迟情况消失。

遇到这种情况，一般就是执行生成RDB和AOF重写任务导致的。

生成RDB和AOF都需要父进程fork出一个子进程进行数据的持久化，在fork执行过程中，父进程需要拷贝内存页表给子进程，如果整个实例内存占用很大，那么需要拷贝的内存页表会比较耗时，此过程会消耗大量的CPU资源，在完成fork之前，整个实例会被阻塞住，无法处理任何请求，如果此时CPU资源紧张，那么fork的时间会更长，甚至达到秒级。这会严重影响Redis的性能。

具体原理也可以参考我之前写的文章：Redis持久化是如何做的？RDB和AOF对比分析。

我们可以执行info命令，查看最后一次fork执行的耗时latest_fork_usec，单位微妙。这个时间就是整个实例阻塞无法处理请求的时间。

除了因为备份的原因生成RDB之外，在 主从节点第一次建立数据同步时 ，主节点也会生成RDB文件给从节点进行一次全量同步，这时也会对Redis产生性能影响。

要想避免这种情况，我们需要规划好数据备份的周期，建议 在从节点上执行备份，而且最好放在低峰期执行。 如果对于丢失数据不敏感的业务，那么不建议开启AOF和AOF重写功能。

另外，fork的耗时也与系统有关，如果把Redis部署在虚拟机上，那么这个时间也会增大。所以使用Redis时建议部署在物理机上，降低fork的影响。

很多时候，我们在部署服务时，为了提高性能，降低程序在使用多个CPU时上下文切换的性能损耗，一般会采用进程绑定CPU的 *** 作。

但在使用Redis时，我们不建议这么干，原因如下。

绑定CPU的Redis，在进行数据持久化时，fork出的子进程，子进程会继承父进程的CPU使用偏好，而此时子进程会消耗大量的CPU资源进行数据持久化，子进程会与主进程发生CPU争抢，这也会导致主进程的CPU资源不足访问延迟增大。

所以在部署Redis进程时，如果需要开启RDB和AOF重写机制，一定不能进行CPU绑定 *** 作！

上面提到了，当执行AOF文件重写时会因为fork执行耗时导致Redis延迟增大，除了这个之外，如果开启AOF机制，设置的策略不合理，也会导致性能问题。

开启AOF后，Redis会把写入的命令实时写入到文件中，但写入文件的过程是先写入内存，等内存中的数据超过一定阈值或达到一定时间后，内存中的内容才会被真正写入到磁盘中。

AOF为了保证文件写入磁盘的安全性，提供了3种刷盘机制：

当使用第一种机制appendfsync always时，Redis每处理一次写命令，都会把这个命令写入磁盘，而且 这个 *** 作是在主线程中执行的。

内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担， *** 作磁盘成本要比 *** 作内存的代价大得多。如果写入量很大，那么每次更新都会写入磁盘，此时机器的磁盘IO就会非常高，拖慢Redis的性能，因此我们不建议使用这种机制。

与第一种机制对比，appendfsync everysec会每隔1秒刷盘，而appendfsync no取决于 *** 作系统的刷盘时间，安全性不高。因此我们推荐使用appendfsync everysec这种方式，在最坏的情况下，只会丢失1秒的数据，但它能保持较好的访问性能。

当然，对于有些业务场景，对丢失数据并不敏感，也可以不开启AOF。

如果你发现Redis突然变得非常慢， 每次访问的耗时都达到了几百毫秒甚至秒级 ，那此时就检查Redis是否使用到了Swap，这种情况下Redis基本上已经无法提供高性能的服务。

我们知道， *** 作系统提供了Swap机制，目的是为了当内存不足时，可以把一部分内存中的数据换到磁盘上，以达到对内存使用的缓冲。

但当内存中的数据被换到磁盘上后，访问这些数据就需要从磁盘中读取，这个速度要比内存慢太多！

尤其是针对Redis这种高性能的内存数据库来说，如果Redis中的内存被换到磁盘上，对于Redis这种性能极其敏感的数据库，这个 *** 作时间是无法接受的。

我们需要检查机器的内存使用情况，确认是否确实是因为内存不足导致使用到了Swap。

如果确实使用到了Swap，要及时整理内存空间，释放出足够的内存供Redis使用，然后释放Redis的Swap，让Redis重新使用内存。

释放Redis的Swap过程通常要重启实例，为了避免重启实例对业务的影响，一般先进行主从切换，然后释放旧主节点的Swap，重新启动服务，待数据同步完成后，再切换回主节点即可。

可见，当Redis使用到Swap后，此时的Redis的高性能基本被废掉，所以我们需要提前预防这种情况。

我们需要对Redis机器的内存和Swap使用情况进行监控，在内存不足和使用到Swap时及时报警出来，及时进行相应的处理。

如果以上产生性能问题的场景，你都规避掉了，而且Redis也稳定运行了很长时间，但在某个时间点之后开始，访问Redis开始变慢了，而且一直持续到现在，这种情况是什么原因导致的？

之前我们就遇到这种问题， 特点就是从某个时间点之后就开始变慢，并且一直持续。 这时你需要检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况。

网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。

如果出现这种情况，你需要排查这个机器上的哪个Redis实例的流量过大占满了网络带宽，然后确认流量突增是否属于业务正常情况，如果属于那就需要及时扩容或迁移实例，避免这个机器的其他实例受到影响。

运维层面，我们需要对机器的各项指标增加监控，包括网络流量，在达到阈值时提前报警，及时与业务确认并扩容。

以上我们总结了Redis中常见的可能导致延迟增大甚至阻塞的场景，这其中既涉及到了业务的使用问题，也涉及到Redis的运维问题。

可见，要想保证Redis高性能的运行，其中涉及到CPU、内存、网络，甚至磁盘的方方面面，其中还包括 *** 作系统的相关特性的使用。

作为开发人员，我们需要了解Redis的运行机制，例如各个命令的执行时间复杂度、数据过期策略、数据淘汰策略等，使用合理的命令，并结合业务场景进行优化。

作为DBA运维人员，需要了解数据持久化、 *** 作系统fork原理、Swap机制等，并对Redis的容量进行合理规划，预留足够的机器资源，对机器做好完善的监控，才能保证Redis的稳定运行。

在上文中，主要讲解了 Redis 常见的导致变慢的场景以及问题定位和分析，主要是由业务使用不合理和运维不当导致的。

redis是内存数据库，访问速度非常快，所以能够解决的也都是这些缓存类型的问题，如下：

1、会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

2、全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

3、队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set *** 作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的 *** 作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop *** 作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的 *** 作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些 *** 作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

5、发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）。

Redis提供的所有特性中，我感觉这个是喜欢的人最少的一个，虽然它为用户提供如果此多功能。

等等？

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的 *** 作，而且这些 *** 作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改 *** 作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

1 使用Redis有哪些好处？

(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和 *** 作的时间复杂度都是O(1)

(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash

(3) 支持事务， *** 作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行

(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除

2 redis相比memcached有哪些优势？

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

3 redis常见性能问题和解决方案：

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件

(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3

这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。

4 MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据

相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：

voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（serverdb[i]expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（serverdb[i]expires）中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random：从已设置过期时间的数据集（serverdb[i]expires）中任意选择数据淘汰

allkeys-lru：从数据集（serverdb[i]dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random：从数据集（serverdb[i]dict）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

：《Python视频教程》

5 Memcache与Redis的区别都有哪些？

1)、存储方式

Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。

Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。

2)、数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。

Redis有复杂的数据类型。

3），value大小

redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB

6 Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？

1)Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2)Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

3)Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

4) Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

7 redis 最适合的场景

Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢

如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：

1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。

2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

（1）会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

（2）全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件  wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

（3）队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set *** 作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的 *** 作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop *** 作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

（4）排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的 *** 作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些 *** 作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

（5）发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）。

大致为两种措施：

一、脚本同步：

1、自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。

2、这就涉及到实时数据变更的问题（mysqlrowbinlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba的canal，以及缓存层数据丢失/失效后的数据同步恢复问题。

二、业务层实现：

1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。

2、nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

redis实现数据库缓存的分析：

对于变化频率非常快的数据来说，如果还选择传统的静态缓存方式（Memocached、FileSystem等）展示数据，可能在缓存的存取上会有很大的开销，并不能很好的满足需要，而Redis这样基于内存的NoSQL数据库，就非常适合担任实时数据的容器。

但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎，Redis则作为Cache。

MySQL到Redis数据复制方案，无论MySQL还是Redis，自身都带有数据同步的机制，比较常用的MySQL的Master/Slave模式，就是由Slave端分析Master的binlog来实现的，这样的数据复制其实还是一个异步过程，只不过当服务器都在同一内网时，异步的延迟几乎可以忽略。那么理论上也可用同样方式，分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis。

因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式，借用已经比较成熟的MySQLUDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHPGearmanWorker，将数据同步到Redis。比分析binlog的方式增加了不少流程，但是实现成本更低，更容易 *** 作。

Redis队列功能介绍

List

常用命令：

Blpop删除，并获得该列表中的第一元素，或阻塞，直到有一个可用

Brpop删除，并获得该列表中的最后一个元素，或阻塞，直到有一个可用

Brpoplpush

Lindex获取一个元素，通过其索引列表

Linsert在列表中的另一个元素之前或之后插入一个元素

Llen获得队列(List)的长度

Lpop从队列的左边出队一个元素

Lpush从队列的左边入队一个或多个元素

Lpushx当队列存在时，从队到左边入队一个元素

Lrange从列表中获取指定返回的元素

Lrem从列表中删除元素

Lset设置队列里面一个元素的值

Ltrim修剪到指定范围内的清单

Rpop从队列的右边出队一个元素

Rpoplpush删除列表中的最后一个元素，将其追加到另一个列表

Rpush从队列的右边入队一个元素

Rpushx从队列的右边入队一个元素，仅队列存在时有效

Redis支持php、python、c等接口

应用场景：

Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现。

Lists 就是链表，相信略有数据结构知识的人都应该能理解其结构。使用Lists结构，我们可以轻松地实现最新消息排行等功能。

Lists的另一个应用就是消息队列，

可以利用Lists的PUSH *** 作，将任务存在Lists中，然后工作线程再用POP *** 作将任务取出进行执行。Redis还提供了 *** 作Lists中某一段的api，你可以直接查询，删除Lists中某一段的元素。

如果需要还可以用redis的Sorted-Sets数据结构来做优先队列可以给每条消息加上一个唯一的序号。这里就不详细介绍了。

实现方式：

Redis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便 *** 作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

示意图:

1)入队

2)出队(非阻塞模式)

lpopd出列表首元素（即最后入队的元素）

Rpopd出列表尾元素 （即入队的最开始的一个元素）

注意：如果要当作队列功能，应该是用这个出队

这里的出队都是非阻塞模式，就是你用pop出队的时候，如果队列是空的话，你得到的是一个NULL的值

3)出队(阻塞模式)

假如现在queue队列为空  我们用brpop命令

BRPOP 是一个阻塞的列表d出原语。 它是 RPOP 的阻塞版本，因为这个命令会在给定list无法d出任何元素的时候阻塞连接。 该命令会按照给出的 key 顺序查看 list，并在找到的第一个非空 list 的尾部d出一个元素。

A)

我们执行brpop命令

可以看到队列queue没有元素的时候  是阻塞的  即不返回值

其中0是超时时间 为0表示一直等待

B)

这个时候我们用lpush往队列里 入队一个数据“bbb”

C)

阻塞的队列立马会d出出队元素   显示队列名字  和 出队元素  已经等待了多少时间

D)

Brpop还能同时阻塞多个队列比如这样

用redis的list当作队列可能存在的问题

1)redis崩溃的时候队列功能失效

2)如果入队端一直在塞数据，而出队端没有消费数据，或者是入队的频率大而多，出队端的消费频率慢会导致内存暴涨

3)Redis的队列也可以像rabbitmq那样  即可以做消息的持久化，也可以不做消息的持久化。

当做持久话的时候，需要启动redis的dump数据的功能暂时不建议开启持久化。

Redis其实只适合作为缓存，而不是数据库或是存储。它的持久化方式适用于救救急啥的，不太适合当作一个普通功能来用。应为dump时候，会影响性能，数据量小的时候还看不出来，当数据量达到百万级别，内存10g左右的时候，非常影响性能。

4)假如有多个消费者同时监听一个队列，其中一个出队了一个元素，另一个则获取不到该元素

5)Redis的队列应用场景是一对多或者一对一的关系，即有多个入队端，但是只有一个消费端(出队)

PHP的redis 简单 *** 作示例

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