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缓存redis

news 2026/5/8 19:51:16

1.责任链模式设计缓存模块

视频限流
笔记

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hm-redis笔记基础-实战-高级-原理
hm-redis-项目
redis-基本使用
redis-zhoyang-硅谷大厂
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笔记链接	描述
黑马总体可以看看	包括5种数据类型+一些原理+底层数据结构+事物+aof rob+key过期和淘汰策略
redis-入门篇-黑马	包括5种数据类型常用命令，整合spring
redis-入门篇-黑马	redis-常见命令 5种+bitmap+hyperLoglog+Geo
redis-实战篇-黑马	第二章商户缓存—缓存更新策略 ,缓存双写一致性，`穿透`、`击穿`、`雪崩`、缓存穿透代码
redis-实战篇-黑马	第三章优惠券秒杀，`redis全局id`、`乐观锁实现秒杀`、`单机一人一单`、`分布式锁lua`、`redission`、秒杀优化–阻塞队列实现秒杀
redis-实战篇-黑马	第7章 redis`消息队列`–`list pubsub stream`
redis-实战篇-黑马	第8章探店`实现点赞`set集合，点赞排行榜sortedSetzadd key value score
第9章实现好友关注、等
第10章附近商户 GEO 用户签到 BitMap Uv统计 hyperLoglog
黑马redis-分布式锁
redis-高级篇-黑马	rdb-aof、、aof–rdb原理
redis-高级篇-黑马	redis-主从、 redis-哨兵、redis-集群
redis-高级篇-黑马	最佳实战 redis-bigkey、批处理 pipline,mset
redis-高级篇-黑马	最佳实战服务端优化、持久化配置、命令以及安全配置、内存划分配置
redis-原理篇-黑马	redis-对象模型redis-数据类型的基础结构、、 redis-原理
redis-原理篇-黑马	redis-对象模型网络模型、内存回收(惰性、周期)、内存淘汰策略

AOF日志原理详解—一处拷贝两处日志

美团redis-rehash

redis 的一些笔记

2、六种淘汰策略

检测全库数据 allkeys-random：随机删除 allkeys-lru：使用 LRU 算法进行筛选删除 allkeys-lfu：使用 LFU 算法进行筛选删除 noeviction(默认策略)：对于写请求不再提供服务， 直接返回错误（DEL请求和部分特殊请求除外） volatile-random：随机删除 volatile-ttl：根据过期时间先后进行删除，越早过期的越先被删除 volatile-lru：挑选最近最少使用的进淘汰 volatile-lfu：最近使用次数最少的数据进行淘汰。

3.bitmap

3.1 问题

目前有10亿数量的自然数，乱序排序，需要对其进行排序。限制条件，在32位机器上面完成，内存限制位2G ？
使用bitmap ，去重且排序。限制去重了。

3.2 布隆过滤器

布隆-缓存穿透代码

3.3 redis hash 扩容

hash 非常大，需要去扩容，redis是怎么扩容hash 的？

3.3.1 list 实现

解决方法：先将上面案例中的100次调整为10次便于在次场景中描述，要精确的保证同一个用户每分钟最多访问10次，需要记录下来用户每次访问的时间。因此对每个用户我们使用一个List列表类型的键来记录他最近10次访问的时间，一旦键中的元素超过10个，就判断最早的元素距离现在的时间是否小于1分钟。如果是表示用户最近1分钟访问次数超过了10次，如果不是就将现在的时间加入到队列中，同时把最早的元素删除。

Stringkey="rate.limiting:"+IP;intlistLength=llen(key);if(listLength<10){lpush(key,new());}else{longtime=lindex(key,-1);if(now()-time<60){log.info("访问频率超过了限制，请稍后再试");}else{lpush(key,now);ltrim(key,0,9);}}

3.3.2 zset 实现

localkey=KEYS[1]-- 限流 Keylocalwindow_size=tonumber(ARGV[1])-- 窗口大小（毫秒），如 60000localthreshold=tonumber(ARGV[2])-- 阈值，如 100localnow=tonumber(ARGV[3])-- 当前时间戳（毫秒）localmember=ARGV[4]-- 请求唯一标识-- 1. 移除窗口外的旧数据redis.call('ZREMRANGEBYSCORE',key,0,now-window_size)-- 2. 添加当前请求redis.call('ZADD',key,now,member)-- 3. 统计当前窗口内的请求数localcount=redis.call('ZCARD',key)-- 4. 设置 Key 过期时间（略大于窗口，防止内存泄漏）redis.call('PEXPIRE',key,window_size+1000)-- 5. 返回是否允许通过（1: 允许，0: 拒绝）ifcount<=thresholdthenreturn1elsereturn0end