解锁Redis“高级”应用场景：限流、延时队列、幂等处理大揭秘

后端

2023-01-18 07:36:41

Redis：超越缓存的奇妙之旅

探索高级应用场景，释放Redis的全部潜力

Redis，一种流行的开源内存数据结构存储系统，因其闪电般的速度和灵活性而备受推崇。然而，它的能力远不止于此，它在高级应用场景中也大放异彩。让我们踏上这段奇妙的旅程，揭开Redis的更多秘密，发掘它的无限潜力。

一、Redis限流：守护系统流量的卫士

想象一下你的网站在流量洪峰下不堪重负，陷入瘫痪的窘境。Redis的限流功能宛如一位忠诚的卫士，保护你的系统免受过载之苦。它允许你限制每秒处理的请求数量，确保系统平稳运行。

实现步骤：

创建一个名为"rate_limit"的Redis键，初始值为0。
对每个请求，获取"rate_limit"的值并与阈值比较。
低于阈值，允许请求通过；高于阈值，拒绝请求。
每秒重置"rate_limit"为0，开启新的计数周期。

import redis

# 创建Redis客户端连接
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379)

# 限流阈值
limit = 100

while True:
    # 获取当前计数
    count = r.get("rate_limit")

    # 比较计数是否超过阈值
    if int(count) >= limit:
        # 超过阈值，拒绝请求
        print("拒绝请求，系统繁忙")
    else:
        # 未超过阈值，允许请求
        print("允许请求")
        # 递增计数
        r.incr("rate_limit")

二、Redis延时队列：让任务按部就班

有时，你希望任务在特定时间执行，而不是立即处理。Redis的延时队列功能如同一台井然有序的机器，帮你安排任务，确保它们在适当的时候执行。

实现步骤：

创建一个名为"delayed_queue"的Redis有序集合，分数表示执行时间。
添加任务时，使用ZADD命令将任务内容作为成员，分数设置为执行时间。
定期使用ZRANGE命令获取分数小于当前时间的任务，并执行它们。

import redis
import time

# 创建Redis客户端连接
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379)

# 添加任务到延时队列
r.zadd("delayed_queue", 1658041200, "任务1")
r.zadd("delayed_queue", 1658041800, "任务2")

# 循环获取并执行任务
while True:
    # 获取分数小于当前时间的任务
    tasks = r.zrangebyscore("delayed_queue", 0, time.time())

    # 执行任务
    for task in tasks:
        print(f"执行任务：{task}")
        r.zrem("delayed_queue", task)  # 删除已执行的任务

三、Redis布隆过滤器：内存中的超级筛子

布隆过滤器是一种高效的内存过滤器，它能快速判断一个元素是否存在于某个集合中，而无需存储整个集合。它就像一个超级筛子，在节省空间的同时，也能快速过滤掉不存在的元素。

实现步骤：

创建一个名为"bloom_filter"的Redis位图。
添加元素时，使用多个哈希函数计算相应的位图索引，并置为1。
查询元素时，使用相同的哈希函数计算索引，检查是否都为1。若都为1，元素可能存在；否则，元素肯定不存在。

import mmh3
import redis

# 创建Redis客户端连接
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379)

# 创建布隆过滤器
r.bf.reserve("bloom_filter", 10000, 0.01)

# 添加元素
elements = ["元素1", "元素2", "元素3"]
for element in elements:
    # 使用3个哈希函数计算位图索引
    index1 = mmh3.hash(element, signed=False) % 10000
    index2 = mmh3.hash(element, seed=1, signed=False) % 10000
    index3 = mmh3.hash(element, seed=2, signed=False) % 10000

    # 置位
    r.bf.set("bloom_filter", index1)
    r.bf.set("bloom_filter", index2)
    r.bf.set("bloom_filter", index3)

# 查询元素
element = "元素4"
# 使用相同的哈希函数计算索引
index1 = mmh3.hash(element, signed=False) % 10000
index2 = mmh3.hash(element, seed=1, signed=False) % 10000
index3 = mmh3.hash(element, seed=2, signed=False) % 10000

# 检查索引是否都为1
if r.bf.mget("bloom_filter", [index1, index2, index3]).count(True) == 3:
    print(f"{element} 可能存在于集合中")
else:
    print(f"{element} 肯定不存在于集合中")

四、Redis幂等处理：确保操作只执行一次

有时候，你希望某些操作只执行一次，即使客户端重复发送请求。Redis的幂等处理功能让你高枕无忧，它会自动判断操作是否已经执行过，避免重复执行。

实现步骤：

创建一个名为"idempotent_operations"的Redis集合。
执行操作前，检查操作的唯一标识是否已经存在于集合中。
若存在，说明操作已执行过，无需再次执行；否则，执行操作并将其唯一标识添加到集合中。

import redis

# 创建Redis客户端连接
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379)

# 创建幂等操作集合
r.sadd("idempotent_operations", "操作1")

# 执行幂等操作
operation_id = "操作2"
if r.sismember("idempotent_operations", operation_id):
    print(f"{operation_id} 已执行过")
else:
    print(f"执行 {operation_id}")
    r.sadd("idempotent_operations", operation_id)