关于 redis hash tags

Redis 的特性决定了它本身就不适合做统计方面的 *** 作。因为没有像 SQL 一样的结构化查询语言。这里为你提供一种解决思路，但是需要修改你的数据组织方式：

在 redis 中，如果的确有统计的需求，可以使用 SortedSet 有序集合。有序集合中每个 key 对应一个 score，可以根据 score 来排序取值。

举个例子：

redis> ZADD age 10 jack

(integer) 0

redis> ZADD age 15 tom

(integer) 0

redis> ZADD age 25 peter

(integer) 0

上面的代码为 age 这个有序集合插入了三条数据，以三人的 age 作为 score。如果你想统计年龄区间在10-20之间的，如下所示：

ZRANGEBYSCORE age 10 20

如果说你要存储的数据不是简单的字符串，没有办法直接作为 key 来存储，可以有以下两种方案解决：

将数据转为 json 格式的字符串作为 key，取出时再将 json 字符串还原为代码可支持的格式。比如在 python 中就可以使用 jsondumps 将字典转为字符串，从 redis 取出时再使用jsonloads还原。

以 id 作为 key，然后再使用另外的 hash 或者其他数据结构来存储实际用户信息。这样就需要先根据统计字段查出 id，再根据 id 去查完整信息，需要有两次查询。

但是以上的解决方案只适用于你只有一个用来统计的字段，比如你提到的年龄。如果你有多种统计需求，理论上来说肯定也有解决方案，但是我觉得你应该考虑一下是否真的需要使用 redis 来完成这个工作。毕竟 redis 的使用场景限制了它无法做像 SQL 一样复杂多样的统计。你可以考虑一下其他的 NoSQL，比如 mongodb。

根据你的使用场景选择工具才是最明智的，而不是手里有把锤子就看什么都是钉子。

当同时满足以下条件时，使用ziplist编码：

SpringBoot—实现n秒内出现x个异常报警

思路：

借助Redis的zSet集合，score存储的是异常时的时间戳，获取一定时间范围内的set集合。判断set个数是否满足条件，若满足条件则触发报警；

注意点：

相关API：

Redis实现延迟队列方法介绍

基于Redis实现DelayQueue延迟队列设计方案

相关API：

SpringBoot2x—使用Redis的bitmap实现布隆过滤器（Guava中BF算法）

布隆过滤器： 是专门用来检测集合中是否存在特定元素的数据结构。

存在误差率： 即将不在集合的元素误判在集合中。

所以布隆过滤器适合查询准确度要求没这么苛刻，但是对时间、空间效率比较高的场景。

实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：

SpringBoot2x中使用Redis的bitmap结构（工具类）

注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大。一般需要对hash值进行取余处理。

根据Redis是否存在key，判断锁是否被获取；

锁应该是一个对象，记录持有锁的线程信息、当前重入次数。所以应该使用Redis的Hash结构来存储锁对象。

31 网络波动造成释放锁失败怎么解决？

需要为锁加上超时时间；

32 任务未执行完毕时，锁由于超时时间被释放？

线程一旦加锁成功，可以启动一个后台线程，每隔多少秒检查一次，如果线程还持有锁，可以不断延长锁的生存时间。

主从切换时，从服务器上没有加锁信息，导致多个客户端同时加锁。

list结构底层是ziplist/quicklist（可看着一个双端队列）。常用命令：

使用list作为对象的缓存池。通过rpush放入对象，通过lpop取出对象。

若是阻塞取，可以使用blpop命令实现。

Redis和Lua脚本(实现令牌桶限流)

数据结构选择hash。

hash里面维护：最后放入令牌时间、当前桶内令牌量、桶内最大数量、令牌放置速度（元数据）。

被动式维护：

命令：incr原子累加；

对一段固定时间窗口内的请求进行计数，如果请求数超过了阈值，则舍弃该请求；如果没有达到设定的阈值，则接受该请求，且计数加1。当窗口时间结束，重置计数器为0。

优点：实现简单，容易理解；

缺点：流量曲线可能不够平滑，有“突刺现象”。

1 一段时间内（不超过时间窗口）系统服务不可用。 比如窗口大小1s，限流为100，恰好某个窗口第1ms来了100个请求，然后2ms-999ms请求都会被拒绝。这段时间用户会感觉系统服务不可用（即不够平滑）。

2 窗口切换时可能会出现两倍于阈值流量的请求。 比如窗口大小1s，限流大小100，然后在某个窗口的第999ms有100个请求，窗口前期没有请求。所以这100个请求都会通过。然后下一个窗口的第1ms又来100个请求，然后全部通过。其实也是1ms内通过的200个请求。

命令：Redis的incr命令

是对固定窗口计数器的优化，解决的是切换窗口两倍阈值流量的场景。

具体解决方案是：将限流窗口分为多个小的限流窗口，各个限流窗口分别计数。当前时间大于窗口最大时间时，将头部的小窗口数据舍弃，尾部新增小窗口来处理新请求。

优点：本质上是对固定窗口的优化

查看redis key的值的具体 *** 作步骤如下：

1、百度搜索Redis Desktop Manager，进行下载安装。

2、打开软件，点击连接到Redis服务器。

3、打开新增服务器，输入名称，地址，密码，测试连接并保存。

4、点击保存，添加好的连接，连接正常，即可查看redis key的值。

常见的Redis集群架构是三主三从的结构，为了保证数据分片，redis采用了Hash槽的概念，即:

常见的三主三从结构，将solt平均分到三个节点上

如果存入一个值，按照redis cluster哈希槽的 算法 ： CRC16('key')384 = 6782。 那么就会把这个key 的存储分配到 B 上了。同样，当我连接(A,B,C)任何一个节点想获取'key'这个key时，也会这样的算法，然后内部跳转到B节点上获取数据

新增一个节点D，redis cluster的这种做法是从各个节点的前面各拿取一部分slot到D上，会变成这样：

同样删除一个节点也是类似，移动完成后就可以删除这个节点了。

Redis的Hash槽分配不是 一致性Hash ，一致性Hash是成一个hash环，当节点加入或者失效的时候，在环上顺时针找到对应节点。而Redis集群属于手动分配 线性Hash槽 ，需要手动指定，并且尽量做到各个节点solt平均分配。

而至于为什么Redis没有采用一致性Hash，因为如果一个节点失效，把数据转移到下一个节点，容易造成缓存雪崩，而采用hash槽+副本节点失效的时候从节点自动接替，不易造成雪崩。

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