Redis 如何批量設(shè)置過期時(shí)間(PIPLINE的使用)
合理的使用緩存策略對(duì)開發(fā)同學(xué)來講,就好像孫悟空習(xí)得自在極意功一般~
Redis如何批量設(shè)置過期時(shí)間呢?
不要說在foreach中通過set()函數(shù)批量設(shè)置過期時(shí)間
我們引入redis的PIPLINE,來解決批量設(shè)置過期時(shí)間的問題。
PIPLINE的原理是什么?
未使用pipline執(zhí)行N條命令
使用pipline執(zhí)行N條命令
通過圖例可以很明顯的看出來PIPLINE的原理:
客戶端通過PIPLINE拼接子命令,只需要發(fā)送一次請(qǐng)求,在redis收到PIPLINE命令后,處理PIPLINE組成的命令塊,減少了網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求響應(yīng)次數(shù)。
網(wǎng)絡(luò)延遲越大PIPLINE的優(yōu)勢(shì)越能體現(xiàn)出來
拼接的子命令條數(shù)越多使用PIPLINE的優(yōu)勢(shì)越能體現(xiàn)出來
注意:并不是拼接的子命令越多越好,N值也有是上限的,當(dāng)拼接命令過長(zhǎng)時(shí)會(huì)導(dǎo)致客戶端等待很長(zhǎng)時(shí)間,造成網(wǎng)絡(luò)堵塞;我們可以根據(jù)實(shí)際情況,把大批量命令拆分成幾個(gè)PIPLINE執(zhí)行。
代碼封裝
//批量設(shè)置過期時(shí)間 public static function myPut(array $data, $ttl = 0) { if (empty($data)) { return false; } $pipeline = Redis::connection('cache') ->multi(\Redis::PIPELINE); foreach ($data as $key => $value) { if (empty($value)) { continue; } if ($ttl == 0) { $pipeline->set(trim($key), $value); } else { $pipeline->set(trim($key), $value, $ttl); } } $pipeline->exec(); }
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
需求描述
- 打開APP,給喜歡我的人發(fā)送我的上線通知(為了避免打擾,8小時(shí)內(nèi)重復(fù)登錄不觸發(fā)通知)
- 每個(gè)人每半小時(shí)只會(huì)收到一次這類上線通知(即半小時(shí)內(nèi)就算我喜歡的1萬人都上線了,我也只收到一次喜歡的人上線通知)
要點(diǎn)分析
- 合理使用緩存,減少DB讀寫次數(shù)
- 不僅要減少DB讀寫次數(shù),也要減少Redis的讀寫次數(shù),使用PIPLINE
代碼實(shí)現(xiàn)解析
- canRecall() 寫的比較優(yōu)雅,先判斷是否已發(fā)送的標(biāo)記,再判斷HouseOpen::getCurrentOpen(),因?yàn)镠ouseOpen::getCurrentOpen()是要查詢DB計(jì)算的,這種代碼要盡可能少的被執(zhí)行到,減少DB查詢。
- array_diff() 取差集的思路,獲得需要推送的人
封裝工具類
<?php namespace App\Model\House; . . . class HouseLikeRecallUser { protected $_userid = ''; protected $_availableUser = []; protected $_recallFlagKey = ''; const TYPE_TTL_HOUSE_LIKE_RECALL = 60 * 30; //半小時(shí)后可以再次接收到喜歡的xxx進(jìn)入通知 const TYPE_TTL_HOUSE_LIKE_RECALL_FLAG = 60 * 60 * 8; //8小時(shí)重復(fù)登錄不觸發(fā) //初始化 傳入setRecalled 的過期時(shí)間 public function __construct($userid) { $this->_userid = $userid; //登錄后給喜歡我的人推送校驗(yàn):同一場(chǎng)次重復(fù)登錄不重復(fù)發(fā)送 $this->_recallFlagKey = CacheKey::getCacheKey(CacheKey::TYPE_HOUSE_LIKE_RECALL_FLAG, $this->_userid); } //設(shè)置當(dāng)前用戶推送標(biāo)示 public function setRecalled() { Cache::put($this->_recallFlagKey, 1, self::TYPE_TTL_HOUSE_LIKE_RECALL_FLAG); } //獲取當(dāng)前用戶是否觸發(fā)推送 public function canRecall() { $res = false; if (empty(Cache::get($this->_recallFlagKey))) { $houseOpen = HouseOpen::getCurrentOpen(); if ($houseOpen['status'] == HouseOpen::HOUSE_STATUS_OPEN) { $res = true; } } return $res; } //獲取需要推送用戶 public function getAvailableUser() { //獲得最近喜歡我的用戶 $recentLikeMeUser = UserRelationSingle::getLikeMeUserIds($this->_userid, 100, Utility::getBeforeNDayTimestamp(7)); //獲得最近喜歡我的用戶的 RECALL緩存標(biāo)記 foreach ($recentLikeMeUser as $userid) { $batchKey[] = CacheKey::getCacheKey(CacheKey::TYPE_HOUSE_LIKE_RECALL, $userid); } //獲得最近喜歡我的且已經(jīng)推送過的用戶 $cacheData = []; if (!empty($batchKey)) { $cacheData = Redis::connection('cache')->mget($batchKey); } //計(jì)算最近喜歡我的用戶 和 已經(jīng)推送過的用戶 的差集:就是需要推送的用戶 $this->_availableUser = array_diff($recentLikeMeUser, $cacheData); return $this->_availableUser; } //更新已經(jīng)推送的用戶 public function updateRecalledUser() { //批量更新差集用戶 $recalledUser = []; foreach ($this->_availableUser as $userid) { $cacheKey = CacheKey::getCacheKey(CacheKey::TYPE_HOUSE_LIKE_RECALL, $userid); $recalledUser[$cacheKey] = $userid; } //批量更新 設(shè)置過期時(shí)間 self::myPut($recalledUser, self::TYPE_TTL_HOUSE_LIKE_RECALL); } //批量設(shè)置過期時(shí)間 public static function myPut(array $data, $ttl = 0) { if (empty($data)) { return false; } $pipeline = Redis::connection('cache') ->multi(\Redis::PIPELINE); foreach ($data as $key => $value) { if (empty($value)) { continue; } if ($ttl == 0) { $pipeline->set(trim($key), $value); } else { $pipeline->set(trim($key), $value, $ttl); } } $pipeline->exec(); } }
調(diào)用工具類
public function handle() { $userid = $this->_userid; $houseLikeRecallUser = new HouseLikeRecallUser($userid); if ($houseLikeRecallUser->canRecall()) { $recallUserIds = $houseLikeRecallUser->getAvailableUser(); $houseLikeRecallUser->setRecalled(); $houseLikeRecallUser->updateRecalledUser(); //群發(fā)推送消息 . . . } }
總結(jié)
不同量級(jí)的數(shù)據(jù)需要不同的處理辦法,減少網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求次數(shù),合理使用緩存,是性能優(yōu)化的必經(jīng)之路。
進(jìn)一步思考
如果我喜歡的1萬人同時(shí)上線(秒級(jí)并發(fā)),我只收到一個(gè)消息推送,要避免被通知轟炸,怎么解決這類并發(fā)問題呢?
到此這篇關(guān)于Redis 如何批量設(shè)置過期時(shí)間(PIPLINE的使用)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis 批量設(shè)置過期時(shí)間內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
RediSearch加RedisJSON大于Elasticsearch的搜索存儲(chǔ)引擎
這篇文章主要為大家介紹了RediSearch加RedisJSON大于Elasticsearch的王炸使用詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪2022-07-07RedisTemplate 實(shí)現(xiàn)基于Value 操作的簡(jiǎn)易鎖機(jī)制(示例代碼)
本文將介紹如何使用 RedisTemplate 的 opsForValue().setIfAbsent() 方法來實(shí)現(xiàn)一種簡(jiǎn)單的鎖機(jī)制,并提供一個(gè)示例代碼,展示如何在 Java 應(yīng)用中利用這一機(jī)制來保護(hù)共享資源的訪問,感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧2024-05-05Linux下安裝Redis 6.0.5的實(shí)現(xiàn)
本文詳細(xì)介紹了在Linux系統(tǒng)下安裝Redis 6.0.5的步驟,包括安裝準(zhǔn)備、編譯安裝、啟動(dòng)服務(wù)、設(shè)置密碼和配置文件修改等,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下2025-02-02Redis報(bào)錯(cuò)UnrecognizedPropertyException: Unrecognized 
在使用SpringBoot訪問Redis時(shí),報(bào)錯(cuò)提示識(shí)別不了屬性headPart,經(jīng)過排查,發(fā)現(xiàn)并非Serializable或getset方法問題,而是存在一個(gè)方法getHeadPart,但無headPart屬性,解決方案是將getHeadPart改為makeHeadPart2024-10-10Redis動(dòng)態(tài)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存策略設(shè)計(jì)
本文主要介紹了Redis動(dòng)態(tài)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存策略設(shè)計(jì),包括熱點(diǎn)數(shù)據(jù)識(shí)別、動(dòng)態(tài)緩存、多級(jí)緩存、預(yù)加載機(jī)制、更新策略以及監(jiān)控告警等,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下2025-01-01