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使用redis的increment()方法实现计数器功能案例

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2021-04-03
一直知道redis可以用来实现计数器功能,但是之前没有实际使用过,昨天碰到一个需求:用户扫码当天达到20次即提示:当日扫码次数达到上限! 当时就想到使用redis的递增方法incremen

一直知道redis可以用来实现计数器功能,但是之前没有实际使用过,昨天碰到一个需求:用户扫码当天达到20次即提示:当日扫码次数达到上限!

当时就想到使用redis的递增方法increment()来实现计数器功能,一定要注意redisTemplate和stringRedisTemplate的使用

首先设置key:

该key我使用了用户id和当天日期作为key的一部分,date:xxxx-xx-xx格式,这样一来该用户在第二天扫码的时候又是一个新key,因为日期不同了

设置key的过期时间:

实现计数器功能:

通过使用上面的方法,redis的计数器功能就可以实现了。

在使用过程过遇到的问题:

在使用的过程中,老是会抛错:ERR value is not an integer or out of range

后来发现当时我使用的方法底层用的redisTemplate和stringRedisTemplate串了,当时setKey的时候用的方法底层是

stringRedisTemplate,后面我想get(key)的时候方法底层的模板使用的是redisTemplate,后面统一了一下模板的使用,然后计数

器功能正常运行不再抛错。

看过很多文章说是序列化器的锅,increment方法必须是stringRedisTemplate模板才能使用,但是我在实际使用的时候也确实是

用了redisTemplate,这个具体原因我还在看,此次使用中最主要的问题是setKey的时候使用的模板和取key的时候使用的模板不

一致导致的。写个笔记记录一下,一个坑不踩第二遍。大家如果遇到一样的问题可以一起讨论学习一下。

补充知识:认识redis:redis计数器与数量控制

这篇文章是我个人对redis的一些理解,可以帮助大家系统的认识redis。本文的目标读者是使用过redis,但对redis了解不深的朋友。文章内容以redis为主,也会少量提到memcached。文章从redis的设计目的、工作模式、应用场景等方面阐述,最后会讲解一些具体的应用场景,还会夹带一些代码作为“干货”。

鉴于本人水平有限,文中如有不准确的内容,敬请斧正。

redis是什么

redis是一种内存型的数据存储器,使用场景

数据库

缓存

消息代理(message broker)

同memcached对比

memcached是分布式的内存对象缓存系统,设计意图为通过缓解数据库压力来加快web应用的响应速度。

上面的描述分别被放在了redis和memcached的官网首页最显眼的位置,这也回答了redis和memcached的本质区别。

redis的工作模式

redis的工作模式为单进程,这意味着redis只能利用到一个cpu内核。 redis对请求的处理是串行的,对于同时涌进来的多个请求,redis首先把请求存入队列,按请求到达的先后顺序串行处理。

了解单进程和串行这两个特点,有助于我们使用redis时“扬长避短”。

之前有同事提到过,为何redis不适合存储大块的数据?从redis的工作模式我们可以窥知一二:大块的数据意味着需要较长的io时间,包括内存io和网络的io,cpu资源在io过程中是一直被占用的,这会阻塞其它请求,从而影响redis的整体性能。

数据类型

大家对redis的数据类型已经比较熟悉了,主要有以下5种。

string

list

hash

set

sorted set

各种数据类型的常用操作

string

set,get,setnx,setex,psetex

拼接

增加、减少(整数型字符串)

位操作

list

入列,出列(这两个命令都有阻塞模式)

按排位获取部分元素

hash

设置某个索引

获取某个索引

增加/减少某个索引的值(整数型字符串)

获取所有索引的值

set

集合是一个数学概念,啰嗦提一下:集合中的元素都是唯一的

加入元素

删除元素

检查元素是否在集合

获取集合中的元素数量

取差集/并集/交集

元素转移(从集合a移至集合b)

zset

有序集合,每个元素都有一个分值,用于对元素进行排序

取交集/并集

获取一个元素的rank

获取分值在某个范围内的元素数量

获取分值在某个范围内的元素

按rank范围获取元素

redis事务

redis事务和我们熟悉的mysql事务有所区别,它们的相同在于都是对一个或一组命令的打包执行,不同的地方在于redis事务不可回滚。

redis的事务具有原子性,一个事务的执行有两种结果

完全执行

完全不执行

一些不可抗力因素除外,如服务挂掉,服务器断电。redis事务是一个独立的请求,执行过程中会阻塞其它请求。

实现redis事务有以下两种方式

multi-exec

lua脚本

multi-exec

127.0.0.1:6380[1]> set counter1 1
OK
127.0.0.1:6380[1]> set counter2 2
OK
127.0.0.1:6380[1]> set counter3 3
OK
127.0.0.1:6380[1]>
127.0.0.1:6380[1]>
127.0.0.1:6380[1]> multi
OK
127.0.0.1:6380[1]> incr counter1
QUEUED
127.0.0.1:6380[1]> sadd counter2 1
QUEUED
127.0.0.1:6380[1]> incr counter3
QUEUED
127.0.0.1:6380[1]> exec
1) (integer) 2
2) (error) WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of value
3) (integer) 4

从上面的事务执行输出可以看到,我们的sadd执行出错了,原因是操作的数据类型不正确,但redis没有中止整个事务,而是继续往下执行。redis这么做是有道理的,见参考文献1。

multi-exec和watch的组合可以实现类似于mysql事务的功能,如果被watch的key在事务执行前被修改了,redis会放弃执行事务。

lua脚本

和multi-exec相比,lua脚本的优势在于灵活性,也可以减少一定的网络时间消耗(为什么?)。

鉴于redis的工作模式,不建议用lua脚本实现耗时较长的事务。

下面模拟了lua脚本的执行阻塞其它请求的场景,大家可以亲自试一下。

client 1

eval "local i=0; while(i<1000000) do redis.call('keys', '*'); i=i+1; end" 0

client 2

incr counter

redis的实际应用

类型:string

命令:setnx name alice |set name alice NX

返回true则锁定成功,否则锁定失败

了解了redis的工作模式,就知道为什么用redis实现锁是如此容易了。用memcache也可以实现锁,但代码层面要复杂一些,参见memcached.cas。

事件队列

类型:zset

命令:zadd,zrangebyscore,zrem

适合存储一些需要顺序处理的事件,将事件的score值设为时间戳或自增id即可。为什么用list不可以?

计数器

类型:string

命令:incr

抽奖限额

类型:string

命令:incrby

某活动的现金红包每天最多只能发送10000元。下面是这段逻辑的伪代码,如果能够举一反三,这段代码将大有用武之地。大家可以用并发测试工具测试这段代码,如果发现了bug,或者能有更好的实现方式,请不要告诉我 -_-

$key = 'max_amount';
$amountLimit = 10000;

if (!$currAmount = Redis::get($key)) {
  $currAmount = 9990;     // 从持久化数据库获取当前已发放金额
  // 初始化
  Redis::setnx($key, $currAmount);
}

if ($currAmount >= $amountLimit) {
  // 超出限额退出
}

// 抽奖金额
$rewardAmount = 10;
if ($rewardAmount > $amountLimit - $currAmount) {
  $rewardAmount = $amountLimit - $currAmount;
}
if (Redis::incrby($key, $rewardAmount) > $amountLimit) {
  // 超出限额退出
} else {
  // 成功抽奖
}

初始化为何用setnx,用set可以吗?

最后为何使用incrby,不用可以吗?

总结

文章内容不多,所谓的干货更少,这和作者的水平有关,也和文章的定位有关。细心的朋友可能发现了,文中有一些内容是带有问号的,有兴趣的朋友可以加以思考。希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持易盾网络

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