Redis 入门到精通(一)数据类型(3)
一、redis 数据类型–set 类型介绍与基本操作
1、set 类型
- 新的存储需求: 存储大量的数据,在查询方面提供更高的效率。
- 需要的存储结构: 能够保存大量的数据,高效的内部存储机制,便于查询。
- set 类型: 与 hash 存储结构完全相同,仅存储键,不存储值(nil),并且值是不允许重复的。
2、set 类型数据的基本操作
# 添加数据
sadd key member1 [member2]
# 获取全部数据
smembers key
# 删除数据
srem key memberl [member2]
# 获取集合数据总量
scard key
# 判断集合中是否包含指定数据
sismember key member
3、redis 实际模拟操作–set 类型数据的基本操作:
# 添加数据
127.0.0.1:6379> sadd users zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd users lisi
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd users wangwu
(integer) 1
# 获取全部数据
127.0.0.1:6379> smembers users
1) "wangwu"
2) "lisi"
3) "zhangsan"
# 删除数据
127.0.0.1:6379> srem users wangwu
(integer) 1
# 再次获取全部数据
127.0.0.1:6379> smembers users
1) "lisi"
2) "zhangsan"
127.0.0.1:6379>
# 获取集合数据总量
127.0.0.1:6379> scard users
(integer) 2
127.0.0.1:6379>
# 判断集合中是否包含指定数据
127.0.0.1:6379> sismember users zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sismember users wangwu
(integer) 0
127.0.0.1:6379>
二、redis 数据类型–set 操作随机数据
1、set 类型数据的扩展操作–业务场景
每位用户首次使用今日头条时会设置3项爱好的内容,但是后期为了增加用户的活跃度、兴趣点,必须让用户对其他信息类别逐渐产生兴趣,增加客户留存度,如何实现?
2、set 类型数据的扩展操作–业务分析
- 系统分析出各个分类的最新或最热点信息条目并组织成 set 集合。
- 随机挑选其中部分信息。
- 配合用户关注信息分类中的热点信息组织成展示的全信息集合。
3、set 类型数据的扩展操作–解决方案
# 随机获取集合中指定数量的数据
srandmember key [count]
# 随机获取集合中的某个数据并将该数据移出集合
spop key [count]
4、redis 实际模拟操作–set 操作随机数据
# 添加6个数据
127.0.0.1:6379> sadd news n1 n2 n3 n4 n5 n6
(integer) 6
# 随机获取1个
127.0.0.1:6379> srandmember news 1
1) "n5"
127.0.0.1:6379> srandmember news 1
1) "n4"
# 随机获取3个
127.0.0.1:6379> srandmember news 3
1) "n3"
2) "n5"
3) "n4"
# 随机移出数据
127.0.0.1:6379> spop news
"n1"
127.0.0.1:6379> spop news
"n2"
# 查询原始集合数据
127.0.0.1:6379> smembers news
1) "n6"
2) "n3"
3) "n4"
4) "n5"
127.0.0.1:6379>
5、redis 应用场景:
1)redis 用于控制数据库表主键 id,为数据库表主键提供生成策略,保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库,且支持数据库集群。
2)redis 控制数据的生命周期,通过数据是否失效控制业务行为,适用于所有具有时效性限定控制的操作。
3)redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。
4)redis 应用于购物车数据存储设计。
5)redis 应用于抢购,限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计。
6)redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制。
7)redis 应用于最新消息展示。
8)redis 应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热卖旅游线路,应用APP推荐大V推荐等。
三、redis 数据类型–set 数据交并差操作
1、set 类型数据的扩展操作–业务场景
-
脉脉为了促进用户间的交流,保障业务成单率的提升,需要让每位用户拥有大量的好友,事实上职场新人不具有更多的职场好友,如何快速为用户积累更多的好友?
-
新浪微博为了增加用户热度,提高用户留存性,需要微博用户在关注更多的人,以此获得更多的信息或热门话题,如何提高用户关注他人的总量?
-
QQ新用户入网年龄越来越低,这些用户的朋友圈交际圈非常小,往往集中在一所学校甚至一个班级中,如何帮助用户快速积累好友用户带来更多的活跃度?
-
微信公众号是微信信息流通的渠道之一,增加用户关注的公众号成为提高用户活跃度的一种方式,如何帮助用户积累更多关注的公众号?
-
美团外卖为了提升成单量,必须帮助用户挖掘美食需求,如何推荐给用户最适合自己的美食?
2、set 类型数据的扩展操作–解决方案
14-set数据交并差操作.png
# 求两个集合的交、并、差集
sinter keyl [key2]
sunion keyl [key2]
sdiff keyl [key2]
# 求两个集合的交、并、差集并存储到指定集合中
sinterstore destination keyl [key2]
sunionstore destination key1[key2]
sdiffstore destination keyl [key2]
# 将指定数据从原始集合中移动到目标集合中
smove source destinationmember
3、redis 实际模拟操作–set 数据交并差操作
# 添加数据
127.0.0.1:6379> sadd u1 a1 b1 s1
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sadd u2 s1 w1
(integer) 2
# 交集
127.0.0.1:6379> sinter u1 u2
1) "s1"
# 并集
127.0.0.1:6379> sunion u1 u2
1) "a1"
2) "b1"
3) "s1"
4) "w1"
# u1 和 u2 的差集
127.0.0.1:6379> sdiff u1 u2
1) "a1"
2) "b1"
# u2 和 u1 的差集
127.0.0.1:6379> sdiff u2 u1
1) "w1"
127.0.0.1:6379>
# 把 u1 和 u2 的交集,存储到 u3
127.0.0.1:6379> sinterstore u3 u1 u2
(integer) 1
# 查看 u3 数据
127.0.0.1:6379> smembers u3
1) "s1"
# 将 u2 中的数据 w1 移动到 u1
127.0.0.1:6379> smove u2 u1 w1
(integer) 1
# 查询 u1 所有数据
127.0.0.1:6379> smembers u1
1) "s1"
2) "b1"
3) "a1"
4) "w1"
127.0.0.1:6379>
4、redis 应用场景:
1)redis 用于控制数据库表主键 id,为数据库表主键提供生成策略,保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库,且支持数据库集群。
2)redis 控制数据的生命周期,通过数据是否失效控制业务行为,适用于所有具有时效性限定控制的操作。
3)redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。
4)redis 应用于购物车数据存储设计。
5)redis 应用于抢购,限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计。
6)redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制。
7)redis 应用于最新消息展示。
8)redis 应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热卖旅游线路,应用APP推荐大V推荐等。
9)set 类型数据的扩展操作:
- redis 应用于同类信息的关联搜索,二度关联搜索,深度关联搜索。
- 显示共同关注(一度)。
- 显示共同好友(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的好友信息列表(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的购物清单列表(二度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的游戏充值列表(二度)。
四、redis 数据类型–set 实现权限校验
1、set 类型数据操作的注意事项
- set 类型不允许数据重复,如果添加的数据在 set 中已经存在,将只保留一份。
- set 虽然与 hash 的存储结构相同,但是无法启用 hash 中存储值的空间。
2、set 类型应用场景–业务场景
集团公司共具有12000名员工,内部OA系统中具有700多个角色,3000多个业务操作,23000多种数据,每位员工具有一个或多个角色,如何快速进行业务操作的权限校验?
3、set 类型应用场景–解决方案
- 依赖 set 集合数据不重复的特征,依赖 set 集合 hash 存储结构特征完成数据过滤与快速查询。
- 根据用户id获取用户所有角色。
- 根据用户所有角色获取用户所有操作权限放入 set 集合。
- 根据用户所有角色获取用户所有数据全选放入 set 集合。
校验工作: redis 提供基础数据还是提供校验结果?
推荐 redis 提供基础数据。
4、redis 实际模拟操作–set 实现权限校验
# 给 001 角色赋予 getall 权限
127.0.0.1:6379> sadd rid:001 getall
(integer) 1
# 给 001 角色赋予 getBiId 权限
127.0.0.1:6379> sadd rid:001 getBiId
(integer) 1
# 给 002 角色赋予 getCount 权限
127.0.0.1:6379> sadd rid:002 getCount
(integer) 1
# 给 002 角色赋予 getall 权限
127.0.0.1:6379> sadd rid:002 getall
(integer) 1
# 给 002 角色赋予 insert 权限
127.0.0.1:6379> sadd rid:002 insert
(integer) 1
# 给 007 角色赋予 所有 权限(001 和 002 并集)
127.0.0.1:6379> sunionstore uid:007 rid:001 rid:002
(integer) 4
# 查询 007 权限
127.0.0.1:6379> smembers uid:007
1) "getall"
2) "insert"
3) "getCount"
4) "getBiId"
# 查询 007 是否具有 insert 权限
127.0.0.1:6379> sismember uid:007 insert
(integer) 1
127.0.0.1:6379>
5、redis 应用场景:
1)redis 用于控制数据库表主键 id,为数据库表主键提供生成策略,保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库,且支持数据库集群。
2)redis 控制数据的生命周期,通过数据是否失效控制业务行为,适用于所有具有时效性限定控制的操作。
3)redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。
4)redis 应用于购物车数据存储设计。
5)redis 应用于抢购,限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计。
6)redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制。
7)redis 应用于最新消息展示。
8)redis 应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热卖旅游线路,应用APP推荐大V推荐等。
9)set 类型数据的扩展操作:
- redis 应用于同类信息的关联搜索,二度关联搜索,深度关联搜索。
- 显示共同关注(一度)。
- 显示共同好友(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的好友信息列表(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的购物清单列表(二度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的游戏充值列表(二度)。
10)redis 应用于同类型不重复数据的合并操作。
五、redis 数据类型–set 实现网站访问量统计
1、set 类型应用场景–业务场景
- 公司对旗下新的网站做推广,统计网站的 PV(访问量), UV(独立访客), IP(独立IP)。
- PV: 网站被访问次数,可通过刷新页面提高访问量。
- UV: 网站被不同用户访问的次数,可通过cookie统计访问量,相同用户切换IP地址,UV不变。
- IP: 网站被不同IP地址访问的总次数,可通过IP地址统计访问量,相同IP不同用户访问,IP不变、
2、set 类型应用场景–解决方案
- 利用 set 集合的数据去重特征,记录各种访问数据。
- 建立 string 类型数据,利用 incr 统计日访问量(PV)。
- 建立 set 模型,记录不同 cookie 数量(UV)。
- 建立 set 模型,记录不同IP数量(IP)。
3、redis 实际模拟操作–set 实现网站访问量统计
# 添加 IP 地址
127.0.0.1:6379> sadd ips 192.168.1.6
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd ips 192.168.1.9
(integer) 1
# 相同 IP 添加不进来
127.0.0.1:6379> sadd ips 192.168.1.6
(integer) 0
# 统计不同 IP 数量:
127.0.0.1:6379> scard ips
(integer) 2
127.0.0.1:6379>
4、redis 应用场景:
1)redis 用于控制数据库表主键 id,为数据库表主键提供生成策略,保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库,且支持数据库集群。
2)redis 控制数据的生命周期,通过数据是否失效控制业务行为,适用于所有具有时效性限定控制的操作。
3)redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。
4)redis 应用于购物车数据存储设计。
5)redis 应用于抢购,限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计。
6)redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制。
7)redis 应用于最新消息展示。
8)redis 应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热卖旅游线路,应用APP推荐大V推荐等。
9)set 类型数据的扩展操作:
- redis 应用于同类信息的关联搜索,二度关联搜索,深度关联搜索。
- 显示共同关注(一度)。
- 显示共同好友(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的好友信息列表(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的购物清单列表(二度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的游戏充值列表(二度)。
10)redis 应用于同类型不重复数据的合并操作。
11)redis 应用于同类型数据的快速去重。
六、redis 数据类型–
1、set 类型应用场景–业务场景
1)黑名单
-
资讯类信息类网站追求高访问量,但是由于其信息的价值,往往容易被不法分子利用,通过爬虫技术快速获取信息,个别特种行业网站信息通过爬虫获取分析后,可以转换成商业机密进行出售。例如第三方火车票、机票、酒店刷票代购软件,电商刷评论、刷好评。
-
同时爬虫带来的伪流量也会给经营者带来错觉,产生错误的决策,有效避免网站被爬虫反复爬取成为每个网站都要考虑的基本问题。在基于技术层面区分出爬虫用户后,需要将此类用户进行有效的屏蔽,这就是黑名单的典型应用。
-
ps: 不是说爬虫一定做摧毁性的工作,有些小型网站需要爬虫为其带来一些流量。
2)白名单
对于安全性更高的应用访问,仅仅靠黑名单是不能解决安全问题的,此时需要设定可访问的用户群体依赖白名单做更为苛刻的访问验证。
2、set 类型应用场景–解决方案
- 基于经营战略设定问题用户发现、鉴别规则。
- 周期性更新满足规则的用户黑名单,加入 set 集合。
- 用户行为信息达到后与黑名单进行比对,确认行为去向。
- 黑名单过滤IP地址:应用于开放游客访问权限的信息源。
- 黑名单过滤设备信息:应用于限定访问设备的信息源。
- 黑名单过滤用户:应用于基于访问权限的信息源。
3、redis 应用场景:
1)redis 用于控制数据库表主键 id,为数据库表主键提供生成策略,保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库,且支持数据库集群。
2)redis 控制数据的生命周期,通过数据是否失效控制业务行为,适用于所有具有时效性限定控制的操作。
3)redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。
4)redis 应用于购物车数据存储设计。
5)redis 应用于抢购,限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计。
6)redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制。
7)redis 应用于最新消息展示。
8)redis 应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热卖旅游线路,应用APP推荐大V推荐等。
9)set 类型数据的扩展操作:
- redis 应用于同类信息的关联搜索,二度关联搜索,深度关联搜索。
- 显示共同关注(一度)。
- 显示共同好友(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的好友信息列表(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的购物清单列表(二度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的游戏充值列表(二度)。
10)redis 应用于同类型不重复数据的合并操作。
11)redis 应用于同类型数据的快速去重。
12)redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制。
七、redis 数据类型–sorted_set 类型介绍与基本操作
1、sorted_set 类型
- 新的存储需求: 数据排序有利于数据的有效展示,需要提供一种可以根据自身特征进行排序的方式。
- 需要的存储结构: 新的存储模型,可以保存可排序的数据。
- sorted_set类型: 在 set 的存储结构基础上添加可排序字段。
16-sorted_set类型.png
2、sorted_set 类型数据的基本操作
# 添加数据
zadd key scorel memberl [score2 member2]
# 获取全部数据
zrange key start stop [WITHSCORES]
zrevrange key start stop [WITHSCORES]
# 删除数据
zrem key member [member ...]
3、redis 实际模拟操作–sorted_set 类型介绍与基本操作
# 添加数据
127.0.0.1:6379> zadd scores 99 zhangsan
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd scores 66 lisi
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd scores 88 wangwu
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zadd scores 49 zhaoliu
(integer) 1
# 获取数据(从小到大排序)
127.0.0.1:6379> zrange scores 0 -1
1) "zhaoliu"
2) "lisi"
3) "wangwu"
4) "zhangsan"
# 获取数据(从小到大排序,带上了 score 值)
127.0.0.1:6379> zrange scores 0 -1 withscores
1) "zhaoliu"
2) "49"
3) "lisi"
4) "66"
5) "wangwu"
6) "88"
7) "zhangsan"
8) "99"
127.0.0.1:6379>
# 反向查看
127.0.0.1:6379> zrevrange scores 0 -1 withscores
1) "zhangsan"
2) "99"
3) "wangwu"
4) "88"
5) "lisi"
6) "66"
7) "zhaoliu"
8) "49"
127.0.0.1:6379>
# 删除数据
127.0.0.1:6379> zrem scores wangwu
(integer) 1
# 删除数据后,再次查看
127.0.0.1:6379> zrevrange scores 0 -1 withscores
1) "zhangsan"
2) "99"
3) "lisi"
4) "66"
5) "zhaoliu"
6) "49"
127.0.0.1:6379>
八、redis 数据类型–sorted_set 基本操作(2)
1、sorted_set 类型数据的基本操作
# 按条件获取数据
zrangebyscore key min max [WITHSCORES][LIMIT]
zrevrangebyscore key max min [WITHSCORES]
# 条件删除数据
zremrangebyrank keystart stop
zremrangebyscore keymin max
# 获取集合数据总量
zcard key
zcount key min max
# 集合交、并操作
zinterstore destination numkeys key [key ...]
zunionstore destination numkeys key [key ...]
2、注意事项:
- min 与 max 用于限定搜索查询的条件。
- start 与 stop 用于限定查询范围,作用于索引,表示开始和结束索引。
- offset 与 count 用于限定查询范围,作用于查询结果,表示开始位置和数据总量。
3、redis 实际模拟操作–sorted_set 基本操作(2)
# 获取所有数据
127.0.0.1:6379> zrevrange scores 0 -1 withscores
1) "zhangsan"
2) "99"
3) "sunqi"
4) "72"
5) "lisi"
6) "66"
7) "laoba"
8) "55"
9) "zhaoliu"
10) "49"
# 查询 scores 值 50 到 99 的数据
127.0.0.1:6379> zrangebyscore scores 50 99 withscores
1) "laoba"
2) "55"
3) "lisi"
4) "66"
5) "sunqi"
6) "72"
7) "zhangsan"
8) "99"
# 查询 scores 值 50 到 99 的数据 并且每页显示 3 条。
127.0.0.1:6379> zrangebyscore scores 50 99 limit 0 3 withscores
1) "laoba"
2) "55"
3) "lisi"
4) "66"
5) "sunqi"
6) "72"
127.0.0.1:6379>
# 删除 50 到 70 之间的数据
127.0.0.1:6379> zremrangebyscore scores 50 70
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrange scores 0 -1 withscores
1) "zhaoliu"
2) "49"
3) "sunqi"
4) "72"
5) "zhangsan"
6) "99"
# 删除索引 0 到 1 的数据:
127.0.0.1:6379> zremrangebyrank scores 0 1
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrange scores 0 -1 withscores
1) "zhangsan"
2) "99"
127.0.0.1:6379>
# 查询数据
127.0.0.1:6379> zrange scores 0 -1 withscores
1) "zhangsan"
2) "99"
# 获取总数据条数
127.0.0.1:6379> zcard scores
(integer) 1
127.0.0.1:6379> zrange scores 0 -1
1) "zhangsan"
# 再添加2条数据
127.0.0.1:6379> zadd scores 100 lisi 85 wangwu
(integer) 2
# 重新查询全部数据
127.0.0.1:6379> zrange scores 0 -1 withscores
1) "wangwu"
2) "85"
3) "zhangsan"
4) "99"
5) "lisi"
6) "100"
# 获取数据总量(scores 值 99 到 200 的总数据数量 )
127.0.0.1:6379> zcount scores 99 200
(integer) 2
127.0.0.1:6379>
# 添加数据
127.0.0.1:6379> zadd s1 50 aa 60 bb 70 cc
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zadd s2 60 aa 40 bb 90 dd
(integer) 3
127.0.0.1:6379> zadd s3 70 aa 20 bb 100 dd
(integer) 3
# 求 s1 s2 s3 交集,并把各项值相加,结果存储在 ss 中。
127.0.0.1:6379> zinterstore ss 3 s1 s2 s3
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrange ss 0 -1 withscores
1) "bb"
2) "120"
3) "aa"
4) "180"
127.0.0.1:6379>
# 求 s1 s2 s3 交集,并最大的那一项,结果存储在 sss 中。
127.0.0.1:6379> zinterstore sss 3 s1 s2 s3 aggregate max
(integer) 2
127.0.0.1:6379> zrange sss 0 -1 withscores
1) "bb"
2) "60"
3) "aa"
4) "70"
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> help zunionstore
ZUNIONSTORE destination numkeys key [key ...] [WEIGHTS weight] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]
summary: Add multiple sorted sets and store the resulting sorted set in a new key
since: 2.0.0
group: sorted_set
127.0.0.1:6379>
九、redis 数据类型–sorted_set 实现排行榜
1、sorted_set 类型数据的扩展操作–业务场景
票选广东十大杰出青年,各类综艺选秀海选投票各类资源网站TOP10(电影,歌曲,文档,电商,游戏等)聊天室活跃度统计游戏好友亲密度。
2、sorted_set 类型数据的扩展操作–业务分析
为所有参与排名的资源建立排序依据
3、sorted_set 类型数据的扩展操作–解决方案
# 获取数据对应的索引(排名)
zrank key member
zrevrank key member
# score 值获取与修改
zscore key member
zincrby key increment member
4、redis 实际模拟操作–sorted_set 实现排行榜
# 添加数据:如 电影 aa 143票,电影bb 97票,电影cc 201票
127.0.0.1:6379> zadd movies 143 aa 97 bb 201 cc
(integer) 3
# 获取票数最高的电影排名,以索引呈现(0为第一名,2为第三名)
127.0.0.1:6379> zrank movies bb
(integer) 0
# 反向获取票数最高的电影排名,以索引呈现(0为第一名,2为第三名)
127.0.0.1:6379> zrevrank movies bb
(integer) 2
# 获取电影aa 的票数
127.0.0.1:6379> zscore movies aa
"143"
# 给电影aa投上一票
127.0.0.1:6379> zincrby movies 1 aa
"144"
# 再次查询电影aa 票数
127.0.0.1:6379> zscore movies aa
"144"
127.0.0.1:6379>
5、redis 应用场景:
1)redis 用于控制数据库表主键 id,为数据库表主键提供生成策略,保障数据库表的主键唯一性此方案适用于所有数据库,且支持数据库集群。
2)redis 控制数据的生命周期,通过数据是否失效控制业务行为,适用于所有具有时效性限定控制的操作。
3)redis 可应用于各种结构型和非结构型高热度数据访问加速。
4)redis 应用于购物车数据存储设计。
5)redis 应用于抢购,限购类、限量发放优惠卷、激活码等业务的数据存储设计。
6)redis 应用于具有操作先后顺序的数据控制。
7)redis 应用于最新消息展示。
8)redis 应用于随机推荐类信息检索,例如热点歌单推荐,热点新闻推荐,热卖旅游线路,应用APP推荐大V推荐等。
9)set 类型数据的扩展操作:
- redis 应用于同类信息的关联搜索,二度关联搜索,深度关联搜索。
- 显示共同关注(一度)。
- 显示共同好友(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的好友信息列表(一度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的购物清单列表(二度)。
- 由用户A出发,获取到好友用户B的游戏充值列表(二度)。
10)redis 应用于同类型不重复数据的合并操作。
11)redis 应用于同类型数据的快速去重。
12)redis 应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制。
13)redis 应用于计数器组合排序功能对应的排名
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