设为首页 收藏本站
查看: 981|回复: 0

[经验分享] Redis数据库的使用场景介绍(避免误用Redis)

[复制链接]

尚未签到

发表于 2018-11-5 11:59:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
  转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/122.html?1455854235
  Redis 是目前 NoSQL 领域的当红炸子鸡,它象一把瑞士***,小巧、锋利、实用,特别适合解决一些使用传统关系数据库难以解决的问题。但是 Redis 不是银弹,有很多适合它解决的问题,但是也有很多并不适合它解决的问题。另外,Redis 作为内存数据库,如果用在不适合的场合,对内存的消耗是很可观的,甚至会让系统难以承受。
  我们可以对系统存储使用的数据以两种角度分类,一种是按数据的大小划分,分成大数据和小数据,另一种是按数据的冷热程度划分,分成冷数据和热数据,热数据是指读或写比较频繁的数据,反之则是冷数据。
  可以举一些具体的例子来说明数据的大小和冷热属性。比如网站总的注册用户数,这明显是一个小而热的数据,小是因为这个数据只有一个值,热是因为注册用户数随时间变化很频繁。再比如,用户最新访问时间数据,这是一个量比较大,冷热不均的数据,大是数据的粒度是用户级别,每一个用户都有数据,如果有一千万用户,就意味着有一千万的数据,冷热不均是因为活跃用户的最新访问时间变化很频繁,但是可能有很大一部非活跃用户访问时间长时间不会发生变化。
  大体而言,Redis 最适合处理的是小而热,而且是写频繁,或者读写都比较频繁的热数据。对于大而热的数据,如果其它方式很难解决问题,也可以考虑使用 Redis 解决,但是一定要非常谨慎,防止数据无限膨胀。原因如下:
  首先,对于冷数据,无论大小,都不建议放在 Redis 中。Redis 数据要全部放在内存中,资源宝贵,把冷数据放在其中实在是一种浪费,冷数据放在普通的存储比如关系数据库中就好了。
  其次,对于热数据,尤其是写频繁的热数据,如果量比较小,是最适合放到 Redis 中的。比如上面提到的网站总的注册用户数,就是典型的 Redis 用做计数器的例子。再比如论坛最新发表列表,最新报名列表,可以控制数量在几百到一千的规模,也是典型的 redis 做最新列表的使用方式。
  另外,对于量比较大的热数据(或者冷热不均数据),使用 Redis 时一定要比较谨慎。这种类型数据很容易引起数据膨胀,导致 Redis 消耗内存巨大,让系统难以承受。薄荷的一个惨痛教训是把用户关注(以及被关注)数据放在 Redis 中,这是一种数据量极大,冷热很不均衡的数据,在几百万的用户级别就占用了近 10 GB左右内存,让 Redis 变得难以应付。应对这种类型的数据,可以用普通存储 + 缓存的方式。
  如果用对了地方,比如在小而热的数据情形,Redis 表现很棒,如果用错了地方,Redis 也会带来昂贵的代价,所以使用时务必谨慎。
  相关热词搜索:


运维网声明 1、欢迎大家加入本站运维交流群:群②:261659950 群⑤:202807635 群⑦870801961 群⑧679858003
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者与运维网享有帖子相关版权
3、所有作品的著作权均归原作者享有,请您和我们一样尊重他人的著作权等合法权益。如果您对作品感到满意,请购买正版
4、禁止制作、复制、发布和传播具有反动、淫秽、色情、暴力、凶杀等内容的信息,一经发现立即删除。若您因此触犯法律,一切后果自负,我们对此不承担任何责任
5、所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其内容的准确性、可靠性、正当性、安全性、合法性等负责,亦不承担任何法律责任
6、所有作品仅供您个人学习、研究或欣赏,不得用于商业或者其他用途,否则,一切后果均由您自己承担,我们对此不承担任何法律责任
7、如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即采取措施予以解决
8、联系人Email:admin@iyunv.com 网址:www.yunweiku.com

所有资源均系网友上传或者通过网络收集,我们仅提供一个展示、介绍、观摩学习的平台,我们不对其承担任何法律责任,如涉及侵犯版权等问题,请您及时通知我们,我们将立即处理,联系人Email:kefu@iyunv.com,QQ:1061981298 本贴地址:https://www.yunweiku.com/thread-631090-1-1.html 上篇帖子: 利用redis-sentinel+consul实现redis高可用 下篇帖子: Redis实现唯一计数的3种方法分享
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

扫码加入运维网微信交流群X

扫码加入运维网微信交流群

扫描二维码加入运维网微信交流群,最新一手资源尽在官方微信交流群!快快加入我们吧...

扫描微信二维码查看详情

客服E-mail:kefu@iyunv.com 客服QQ:1061981298


QQ群⑦:运维网交流群⑦ QQ群⑧:运维网交流群⑧ k8s群:运维网kubernetes交流群


提醒:禁止发布任何违反国家法律、法规的言论与图片等内容;本站内容均来自个人观点与网络等信息,非本站认同之观点.


本站大部分资源是网友从网上搜集分享而来,其版权均归原作者及其网站所有,我们尊重他人的合法权益,如有内容侵犯您的合法权益,请及时与我们联系进行核实删除!



合作伙伴: 青云cloud

快速回复 返回顶部 返回列表