redis具体设计，redis设计与实现怎么样

利用Redis设计库存系统的苦与乐

1、我们先在Redis中拿到当前的库存值，然后check是否已经扣减到了零，如果已经扣减到了零，则直接return；否则，就利用Redis的decr原子操作进行扣减，同时返回扣减后的库存值。

2、内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached。

3、redis 做流计算太过勉强，一是根据业务上的需求，需要统计的key 至少有几亿个，最多也有几十亿个，另外redis 中需要存储少量的交易的信息。

相关问答

Q1: 关于商品的存储到redis的设计问题

1、如果只用Redis来进行存储，处理完数据直接返回前端即可。如果还要持久化到DB，要尽量避免直接操作DB，因为DB往往是最大的IO瓶颈，如果要异步落库到DB，比如使用MQ。要注意处理Redis扣减和消息发送的原子性处理。

2、我们期望将key1=value1存储在redis中，那么可以按照如下过程去存储。

3、缓存雪崩问题。缓存雪崩目前常见的思路是设置缓存过期时间时随机设置失效时间避免缓存同时失效。还有缓存存储时划分更小的缓存区间按区间设置缓存失效时间。缓存的使用是一个整体方案分层分布式设计。

Q2: 如何用Java和Redis设计一个高效的先入先出的队列

1、乐观锁，先进行业务操作，只在最后实际更新数据时进行检查数据是否被更新过。Java 并发包中的 AtomicFieldUpdater 类似，也是利用 CAS 机制，并不会对数据加锁，而是通过对比数据的时间戳或者版本号，来实现乐观锁需要的版本判断。

2、以这个随机数为key，用户信息为value，存入redis。在cookie中存入一个固定值的key，例如：mySessionId，value为这个随机数。

3、Redis 解决了一个重大的缓存问题，而其丰富的功能集又为其找到了其他用途。由于 Redis 能够在磁盘上存储数据以及跨节点复制数据，因而可以作为数据仓库用于传统数据模式（也就是说，您可以使用 Redis，就像使用 RDBMS 一样）。

4、(redis教程)redis中的消息队列redis中可以使用自带的publish和subscribe命令完成“消息推送”和“消息拉取”功能，实现消息队列。但这种方式有一个缺陷就是，消费者必须一致在线，否则会出现消费遗漏。

5、因为运行一个线程需要消耗系统CPU资源，而创建、结束一个线程也对系统CPU资源有开销，使用线程池不仅仅可以有效的管理多线程的使用，还是可以提高线程的运行效率。

Q3: Redis百亿级Key存储设计方案

1、Redis保存数据有两种方式：快照模式（Snapshot）它支持两种快照模式：定时快照，即按一定时间将内存中的数据保存到磁盘上。定量快照，即数据变化一定次数后将数据保存到磁盘上。

2、php如何把key存储在不同的redis分片上redis 集群部署方式大部分采用类 Twemproxy 的方式进行部署。即通过 Twemproxy 对 redis key 进行分片计算，将 redis key 进行分片计算，分配到多个 redis 实例中的其中一个。

3、库存安全 利用Redis来做库存扣减，避免超限的方法很多，坑也很多，我们先来看下常用的陷阱有哪些。

4、通过Redis做一个计数器 每读取一行记录数值，即使服务终止后，先从Redis读取这个数值 再通过cat指定行数开始读数据即可。

Q4: 用redis做session的缓存,怎么设计数据库

用redis做session的缓存，怎么设计数据库 假设有个这样的需求，优先级不是简单的高中低或者0-10这些固定的级别。而是类似0-99999这么多级别。那么我们第三种方案将不太合适了。

先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

缓存方案：在上面的测试可以知道，要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中，瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU，就算是千万级的并发下也可以完全无压力，带个用户很好的。

redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。

Q5: 总结redis在节省内存开销方面做过哪些设计

存储为 JSON 格式是种不错的选择。对包含中文的内容来说，设置 ensure_ascii=False 可以节省大量内存。ujson 比 json 性能好很多，后者在设置 ensure_ascii=False 后性能急剧下降。

压缩列表之所以能节省内存，就在于它是用一系列连续的 entry 保存数据。Redis 基于压缩列表实现了 List、Hash 和 Sorted Set 这样的集合类型，这样做的最大好处就是节省了 dictEntry 的开销。

一般推荐Redis设置内存为最大物理内存的四分之三。

总结：信息摘要在这种场景下不仅能节约key存储，对齐了内存，还能让Key按照多项式分布均匀的散列在更少量的key下面从而减少膨胀，另外无需在给key设置expire，也很大程度上节约了空间。

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