redis实现签到功能 redis签到统计

本文目录一览：

1、云数据库redis的应用场景有哪些
2、redis使用场景有哪些
3、redis的bitmap
4、redis统计某个开头key的数量

云数据库redis的应用场景有哪些Redis是由意大利人SalvatoreSanfilippo（网名：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库。
应用场景 redis：数据量较小的更性能操作和运算上 memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能；做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用 sharding）MongoDB：主要解决海量数据的访问效率问题。
用 Redis 来存储的话，成本相当的高。--- 缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。
redis使用场景有哪些redis是key-value存储系统。key-value分布式存储系统查询速度快、存放数据量大、支持高并发，非常适合通过主键进行查询，但不能进行复杂的条件查询。
Redis应用场景，它能做什么众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据，这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度。
Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。（5）发布/订阅最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。
redis的bitmap1、BitMap是一串连续的二进制数字（0和1），类似于位数组，每一位所在的位置为偏移量（offset），类似于数组索引， BitMap就是通过最小的单位bit来进行0|1的设置，时间复杂度位O（1），表示某个元素的值或者状态。
2、Bitmap的填充计数是设置索引的位数1 。有计算人口数的有效算法。例如，在Windows开发环境上，包含10亿位的90％填充位组的人口数量为21 ms 。Redis中的位图 Redis允许二进制密钥和二进制值。位图只不过是二进制值。
3、redisbitmap有缺点。根据查询相关公开信息：用BITPOS有一个缺点，那就是每次只能找到一个为1的下标，因此，当我们需要统计处bitmap中有哪些位置为1的时候，则需要使用一些额外的代码计算。
4、实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：SpringBootx中使用Redis的bitmap结构（工具类）注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大。一般需要对hash值进行取余处理。
5、redis中的pub/sub可以实现广播功能，类似rocketmq中的broadcast 常见应用场景除了上述最基本的数据结构外，redis还提供了一些其他的数据结构，有的是需要安装相关redis stack来使用的。
6、那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了。没有必要拓展到65536个。
redis统计某个开头key的数量1、使用redis实现计数器是因为redis是单线程的，使用setnx命令或者lua脚本，可以实现对同一个key的单线程计算。
2、使用Redis的脚本功能实现Redis中数据简单查询，有需要的朋友可以参考下。
3、如果key设计好的话，利用编程语言里计算array的数量：（redis.keys b：*）.size不然会算到其他的key 。
4、需求：测试需要统计redis中某类key的数量 redis中可以使用 keys 命令来查看指定表中所有的key 。
5、KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo。
【redis实现签到功能 redis签到统计】6、比如前缀为：A两种办法：keys A 因为redis是单线程，所以key太多会导致其他访问redis的应用进入等待状态，所以不推荐使用keys 。