博客
关于我
使用Redis构建支持程序
阅读量:801 次
发布时间:2019-03-25

本文共 839 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

Redis 不仅仅是一个键值存储系统,它还可以作为系统的有力扩展部分,帮助处理各种业务逻辑和数据存储需求。本实训通过三个实际应用场景——日志记录、数据统计以及 IP 地址库管理——展示了 Redis 在支持系统组件中的多样化应用。

使用 Redis 记录日志

在日志记录场景中,Redis 帮助我们保持最新的日志信息。通过使用 Redis 的 pipeline 操作,我们可以同时向日志队列中添加消息并进行截断。这个实现不仅支持近期的日志存储,还可以设置合理的截断策略,以保证日志队列不会无限膨胀。同时,针对日志重复率问题,我们设计了一个基于 watching 的机制,确保相同的日志信息不会重复记录,从而提升系统性能。

使用 Redis 统计数据

在数据统计方面,Redis 提供了强大的计数器功能。通过使用 Redis 中的 hincrby 和 zadd 命令,我们可以轻松实现页面访问量(PV)和唯一访客数(UV)的统计。在具体实现中,我们对不同时间段的数据进行了精细化处理,确保统计结果的准确性和及时性。这个方案的核心是利用 Redis 的高效数据结构和操作,避免了传统数据库在高并发场景下的性能瓶颈。

使用 Redis 实现 IP 地址库

为满足 IP 地址查询需求,我们建立了一个基于 Redis 的 IP 地址库。通过将 IP 地址转换为整型数值,我们可以更高效地存储和查询数据。这个实现包括 IP 地址库的导入、IP 到城市 ID 的映射以及根据 IP 查询城市 ID 的功能。在 IP 导入阶段,我们对 IP 地址进行了初步的清洗和转换,然后通过 Redis 的 zadd 命令存储到对应的城市 ID 中。查询阶段,我们使用 zrevrangebyscore 方法快速获取预测范围内的 IP 地址信息。

这些实践展示了 Redis 在 businesses logic 中的多种应用场景,不仅提升了系统的性能和可扩展性,也为其他组件的集成提供了可靠的基础支持。

转载地址:http://cloyk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NLP的神经网络训练的新模式
查看>>
NLP采用Bert进行简单文本情感分类
查看>>
NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
查看>>
NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
查看>>
NLP:从头开始的文本矢量化方法
查看>>
NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
查看>>
NLTK - 停用词下载
查看>>
nmap 使用总结
查看>>
nmap 使用方法详细介绍
查看>>
nmap使用
查看>>
nmap使用实战(附nmap安装包)
查看>>
Nmap哪些想不到的姿势
查看>>
Nmap扫描教程之Nmap基础知识
查看>>
nmap指纹识别要点以及又快又准之方法
查看>>
Nmap渗透测试指南之指纹识别与探测、伺机而动
查看>>
Nmap端口扫描工具Windows安装和命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了
查看>>
NMAP网络扫描工具的安装与使用
查看>>
NMF(非负矩阵分解)
查看>>
nmon_x86_64_centos7工具如何使用
查看>>
NN&DL4.1 Deep L-layer neural network简介
查看>>