Redis技术学习|实战项目记录|达人探店+好友关注+附近商铺+签到+UV统计

最新推荐文章于 2025-12-09 20:42:02 发布
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本文讲述了在学习黑马程序员的Redis教程过程中遇到的困惑，包括Linux基础、SSM框架、MybatisPlus等技术应用，以及如何记录和理解SortedSet、GEO数据结构等高级特性在实际项目中的运用。作者反思了学习过程中的难点和数据结构选择的关键，如feed流和签到功能的设计决策。

学习资料声明

黑马程序员的Redis学习视频：黑马程序员Redis入门到实战教程
需要用到的知识：linux（推荐韩顺平老师的教程，学到p30，创建好虚拟机和简单的几个命令就好。）SSM。SpringBoot。
还用到了MybatisPlus（还没学。）

到这里，跟着写了好一个功能了，但是基本都忘记如何实现的了。博客写的东西感觉也不是重点。怎么办呢？怎么才能记录下真正有用的知识。

达人探店

点赞

和秒杀优惠券差不多的要求，实现应该也不会差太多。
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这里老师就是很简单的实现，没有用到各种锁和并发的。（这也是我不熟悉的地方。好烦恼，都是码农很简单，就是增删改查，怎么这么难学啊。）

点赞排行榜：对一条博客的点赞前5名的用户

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主要的还是学习SortedSet的用法，还有ORDER BY FIELD。

好友关注

feed流：拉模式，推模式，推拉结合：SortedSet的分页查找使用

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List有脚标，SortedSet有score。选谁作为数据结构。但是数据不断更新，所以用SortedSet。
数据不断发生变化的注意不要用list，像是排行榜之类的。
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附近商铺：GEO数据结构的使用

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签到bitMap的使用

UV统计 HyperLogLog

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仿大众点评项目 —— Day04【达人探店、好友关注、附近商户、用户签到、UV统计】
Java技术一点通
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当我们关注了用户后，这个用户发了动态，那么我们应该把这些数据推送给用户，这个需求，其实我们又把他叫做Feed流，关注推送也叫做Feed流，直译为投喂。为用户持续的提供“沉浸式”的体验，通过无限下拉刷新获取新的信息。 对于传统的模式的内容解锁：我们是需要用户去通过搜索引擎或者是其他的方式去解锁想要看的内容。
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短信登录中共享Session登录，商户查询缓存中添加缓存、缓存击穿、缓存更新、缓存雪崩、缓存工具封装，优惠券秒杀中全局唯一Id、优惠券秒杀下单、库存超卖问题、一人一单功能、分布式锁、Redis优化秒杀、Redis消息实现异步秒杀，达人探店中发布探店笔记、点赞功能、点赞排行榜，好友关注中关注和取消关注，共同关注、关注推送，附近的商户中查询实现，用户签到中签到功能、签到统计功能，UA统计
Redis总结_实战篇
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07-31 736
亲爱的小伙伴们大家好，马上咱们就开始实战篇的内容了，相信通过本章的学习，小伙伴们就能理解各种redis的使用啦，接下来咱们来一起看看实战篇我们要学习一些什么样的内容这一块我们会使用redis共享session来实现通过本章节，我们会理解缓存击穿，缓存穿透，缓存雪崩等问题，让小伙伴的对于这些概念的理解不仅仅是停留在概念上，更是能在代码中看到对应的内容通过本章节，我们可以学会Redis的计数器功能， 结合Lua完成高性能的redis操作，同时学会Redis分布式锁的原理，包括Redis的三种消息队列我们利用Re
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--- redis 常见问题 ---
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在reids中，操作数据并不是直接操作物理内存，而是有一个逻辑内存叫做页表，他和物理内存进行了映射，备份数据时，会fork主线程为子线程，这时子线程就拥有了和这个主线程相同的页表，他们共同指向了一块物理内存，在通过页来把获取到物理内存上的实际数据，因为页的复制是在内存上的，消耗的时间是纳秒级别的，所以快照持久化复制的速度很非常快，和数据库的影响页不大。当redis中的内存不够用时，在往里面插入数据，那么reids会按一定的策略来对key进行删除，这种删除的策略叫做内存淘汰。
docker安装的redis状态一直是restarting
u014694915的博客
12-05 191
不管重启几次，一直是"Status": "restarting",刚重启时是running,一会又变为restarting。通过redis-server /usr/armitage/other_service/redis/conf/redis.conf --test-memory 0发现是配置文件的问题，配置文件是旧版的redis6,而redis运行的是 "REDIS_VERSION=7.2.4",通过指令可以查看详情信息.
Redis Java 开发系列#2 数据结构
xh2277659985的博客
12-04 475
本文系统介绍了Redis五大数据结构的特性与应用场景：字符串（文本/计数器/缓存）、哈希（对象存储）、列表（队列/时间线）、集合（唯一性/标签系统）和有序集合（排行榜/延迟队列）。通过Java代码示例展示了各结构的操作方法，并提供了电商平台数据模型设计案例。重点分析了不同业务场景下的数据结构选择策略和内存优化技巧，帮助开发者根据实际需求选择最合适的Redis数据结构，提升系统性能和开发效率。
Redis 数据结构与典型业务映射——五大结构与 Bitmap/HyperLogLog 的适配场景地图
最新发布
刘珏的博客
12-09 653
Redis 数据结构的正确选择是高性能系统的关键决策。String 适合简单键值和计数器；Hash 适合对象存储和部分更新；List 提供简单队列功能；Set 保证唯一性并支持集合运算；Sorted Set 提供排序能力；Bitmap 极大优化布尔值存储；HyperLogLog 以最小内存统计海量数据；Stream 提供完整消息队列功能。在实际应用中，​没有最优结构，只有最合适的选择​。理解业务场景的本质需求，结合数据结构的特性，才能充分发挥 Redis 的性能潜力。
第4篇：Redis Cluster集群深入理解
小雨下雨的雨
12-09 599
Redis Cluster是Redis官方提供的分布式解决方案，通过数据分片、节点通信和故障转移实现高可用。其核心架构采用无中心化设计，使用16384个哈希槽进行数据分片，通过CRC16算法计算键的槽号。节点间采用Gossip协议通信，实现状态同步和故障检测。客户端请求通过MOVED重定向机制自动路由到正确节点。Redis Cluster支持水平扩展，能够动态添加节点并重新分配哈希槽，同时具备自动故障转移能力，确保集群高可用性。键标签(Hash Tags)机制可将相关键分配到同一槽位，便于事务操作。
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