redis适合场景八点总结
redis适合什么场景？
1、缓存
缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。
2、排行榜
很多网站都有排行榜应用的，如京东的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。
3、计数器
什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效，每次浏览都得给+1，并发量高时如果每次都请求数据库操作无疑是种挑战和压力。Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。
4、分布式会话
集群模式下，在应用不多的情况下一般使用容器自带的session复制功能就能满足，当应用增多相对复杂的系统中，一般都会搭建以Redis等内存数据库为中心的session服务，session不再由容器管理，而是由session服务及内存数据库管理。
5、分布式锁
在很多互联网公司中都使用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问，如全局ID、减库存、秒杀等场景，并发量不大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的，大大影响了数据库的性能。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，如果设置返回1说明获取锁成功，否则获取锁失败，实际应用中要考虑的细节要更多。
6、 社交网络
点赞、踩、关注/被关注、共同好友等是社交网站的基本功能，社交网站的访问量通常来说比较大，而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据，Redis提供的哈希、集合等数据结构能很方便的的实现这些功能。
7、最新列表
Redis列表结构，LPUSH可以在列表头部插入一个内容ID作为关键字，LTRIM可用来限制列表的数量，这样列表永远为N个ID，无需查询最新的列表，直接根据ID去到对应的内容页即可。
8、消息系统
消息队列是大型网站必用中间件，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件，主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。Redis提供了发布/订阅及阻塞队列功能，能实现一个简单的消息队列系统。另外，这个不能和专业的消息中间件相比。
以上就是小编整理的8个适合的场景，感谢大家的阅读和对小牛知识库的支持。
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概念 jMonkeyEngine3是一个基于场景图的3D游戏引擎，因此有必要对场景图的概念进行一些说明。jME3的场景图通过Spatial、Geometry、Node这3个类来实现，它们之间的关系如下图： 场景图(Scene Graph)是一种数据结构，用于管理游戏场景中的物体，场景中的每个物体都被称为Spatial。 Spatial表示3D空间中的一个物体，它在空间中有三种线性变换：位移(Tra
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本文档所描述的 API 接口，仅限用于数据的查询，适用于 百度移动统计 站点的用户使用，适用场景有如下： 获取 百度移动统计 站点的报告数据，用于邮件发送 获取 百度移动统计 站点的报告数据，用于二次开发 查询 百度移动统计 站点中用户或应用相关的配置信息 其余需要基于百度移动统计的报表数据的业务场景
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1.取最新N个数据的操作 比如典型的取你网站的最新文章,我们可以将最新的5000条评论的ID放在Redis的List集合中,并将超出集合部分从数据库获取。 2.排行榜应用,取TOP N操作 这个需求与上面需求的不同之处在于,前面操作以时间为权重,这个是以某个条件为权重,比如按顶的次数排序, 这时候就需要我们的sorted set出马了,将你要排序的值设置成sorted set的score, 将具体
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主要内容：1.热点数据的缓存,2.限时业务,3.计数器,4.排行榜,5.分布式锁,6.队列,7.点赞好友相识,8.消息系统,9.最新列表,10.位操作（大数据处理）,11.分页、模糊搜索1.热点数据的缓存 由于redis访问速度块、支持的数据类型比较丰富，所以redis很适合用来存储热点数据，另外结合expire，我们可以设置过期时间然后再进行缓存更新操作，这个功能最为常见，我们几乎所有的项目都有所运用。 2.限时业务 redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间，到时间后redis
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1. 前言 Redis 其实就是基于内存的键值型数据库，与 Oracle 、 SQL Server 、 MySQL 等传统关系型数据库相比，它最大的优势就是读写速度快。 到底有多快呢，我曾经使用 Windows 版本的 Redis 进行过真实测试，每秒读写次数均可以超过1 万次。据了解 Redis 每秒的读写操作次数其实是可以达到 10 万多次的。 所以 Redis 非常适合作为热点数据的缓存，这