我应该怎么用我的Redis二

实际应用

计数

应用场景

对于我们业务中的计数场景，我们可能会对某个用户有多个关联的数据，例如对于一个 B站 用户而言，在他的主页有点赞数、关注数、被关注数等等多个数据，因此我们可以使用一个 Hash 接口去存储这个对象。

业务代码

在这个地方我们使用了 PipeLine 让我们一次可以发送多个 Redis 命令，以实现我们完成对于一个对象的多个指令的变更。当然，我们也可以直接使用 Redis 客户端封装好的方法：

func (u *User) FillFromRedis(ctx context.Context) error {
	if err := redis.Client.HGetAll(ctx, "UserInfo" strconv.Itoa(int(u.ID))).Scan(u); err != nil {
		return err
	}
	if u.UserName == "" {
		result := database.Client.WithContext(ctx).Find(u)
		if result.RowsAffected == 0 {
			return nil
		}
		if err := redis.Client.HSet(ctx, "UserInfo" strconv.Itoa(int(u.ID)), u); err != nil {
			return err.Err()
		}
	}
	return nil
}

如上，我们可以直接传入接口，由 Redis 客户端来帮我们完成 Set 指令。

数据结构

ReHash

ReHash 操作是将 ht[0] 中的数据全部迁移到 ht[1]中，数据量较小的场景下，这个数据迁移的速度时比较快的，但是在数据量比较大的场景下，例如百万KV时，迁移过程会明显的阻塞用户的请求

渐进式 ReHash

为了避免这种情况，使用了 ReHash 方法，也就是在每次用户访问时候都迁移一部分数据。

排行榜

业务场景

积分变化的时候，排名需要实时变更

当我们用户较小的时候，使用数据库可能没有问题。但是如果我们需要展示用户比较多的时候，如果使用数据库使用 OrderBy 操作的时候，那么就会寄掉了。但是我们可以使用 Redis 的 ZipSet 结构来完成这个操作。

数据结构

Redis ZSet 结构的实现是 Hash SkipList。

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