合理的使用缓存策略对开发同学来讲,就好像孙悟空习得自在极意功一般~

抛出问题

Redis如何批量设置过期时间呢?

不要说在foreach中通过set()函数批量设置过期时间

给出方案

我们引入redis的PIPLINE,来解决批量设置过期时间的问题。

PIPLINE的原理是什么?

  1. 未使用pipline执行N条命令

  1. 使用pipline执行N条命令

通过图例可以很明显的看出来PIPLINE的原理:

客户端通过PIPLINE拼接子命令,只需要发送一次请求,在redis收到PIPLINE命令后,处理PIPLINE组成的命令块,减少了网络请求响应次数。

网络延迟越大PIPLINE的优势越能体现出来

拼接的子命令条数越多使用PIPLINE的优势越能体现出来

注意:并不是拼接的子命令越多越好,N值也有是上限的,当拼接命令过长时会导致客户端等待很长时间,造成网络堵塞;我们可以根据实际情况,把大批量命令拆分成几个PIPLINE执行。

代码封装

//批量设置过期时间
public static function myPut(array $data, $ttl = 0)
{
if (empty($data)) {
return false;
} $pipeline = Redis::connection('cache')
->multi(\Redis::PIPELINE);
foreach ($data as $key => $value) {
if (empty($value)) {
continue;
}
if ($ttl == 0) {
$pipeline->set(trim($key), $value);
} else {
$pipeline->set(trim($key), $value, $ttl);
}
}
$pipeline->exec();
}

项目实战

需求描述

  1. 打开APP,给喜欢我的人发送我的上线通知(为了避免打扰,8小时内重复登录不触发通知)

  2. 每个人每半小时只会收到一次这类上线通知(即半小时内就算我喜欢的1万人都上线了,我也只收到一次喜欢的人上线通知)

要点分析

  1. 合理使用缓存,减少DB读写次数

  2. 不仅要减少DB读写次数,也要减少Redis的读写次数,使用PIPLINE

代码实现解析

  1. canRecall() 写的比较优雅,先判断是否已发送的标记,再判断HouseOpen::getCurrentOpen(),因为HouseOpen::getCurrentOpen()是要查询DB计算的,这种代码要尽可能少的被执行到,减少DB查询。

  2. array_diff() 取差集的思路,获得需要推送的人

封装工具类

<?php

namespace App\Model\House;

.
.
. class HouseLikeRecallUser
{
protected $_userid = '';
protected $_availableUser = [];
protected $_recallFlagKey = ''; const TYPE_TTL_HOUSE_LIKE_RECALL = 60 * 30; //半小时后可以再次接收到喜欢的xxx进入通知
const TYPE_TTL_HOUSE_LIKE_RECALL_FLAG = 60 * 60 * 8; //8小时重复登录不触发 //初始化 传入setRecalled 的过期时间
public function __construct($userid)
{
$this->_userid = $userid;
//登录后给喜欢我的人推送校验:同一场次重复登录不重复发送
$this->_recallFlagKey = CacheKey::getCacheKey(CacheKey::TYPE_HOUSE_LIKE_RECALL_FLAG, $this->_userid);
} //设置当前用户推送标示
public function setRecalled()
{
Cache::put($this->_recallFlagKey, 1, self::TYPE_TTL_HOUSE_LIKE_RECALL_FLAG);
} //获取当前用户是否触发推送
public function canRecall()
{
$res = false;
if (empty(Cache::get($this->_recallFlagKey))) {
$houseOpen = HouseOpen::getCurrentOpen();
if ($houseOpen['status'] == HouseOpen::HOUSE_STATUS_OPEN) {
$res = true;
}
}
return $res;
} //获取需要推送用户
public function getAvailableUser()
{
//获得最近喜欢我的用户
$recentLikeMeUser = UserRelationSingle::getLikeMeUserIds($this->_userid, 100, Utility::getBeforeNDayTimestamp(7)); //获得最近喜欢我的用户的 RECALL缓存标记
foreach ($recentLikeMeUser as $userid) {
$batchKey[] = CacheKey::getCacheKey(CacheKey::TYPE_HOUSE_LIKE_RECALL, $userid);
} //获得最近喜欢我的且已经推送过的用户
$cacheData = [];
if (!empty($batchKey)) {
$cacheData = Redis::connection('cache')->mget($batchKey);
} //计算最近喜欢我的用户 和 已经推送过的用户 的差集:就是需要推送的用户
$this->_availableUser = array_diff($recentLikeMeUser, $cacheData);
return $this->_availableUser;
} //更新已经推送的用户
public function updateRecalledUser()
{
//批量更新差集用户
$recalledUser = [];
foreach ($this->_availableUser as $userid) {
$cacheKey = CacheKey::getCacheKey(CacheKey::TYPE_HOUSE_LIKE_RECALL, $userid);
$recalledUser[$cacheKey] = $userid;
}
//批量更新 设置过期时间
self::myPut($recalledUser, self::TYPE_TTL_HOUSE_LIKE_RECALL);
} //批量设置过期时间
public static function myPut(array $data, $ttl = 0)
{
if (empty($data)) {
return false;
} $pipeline = Redis::connection('cache')
->multi(\Redis::PIPELINE);
foreach ($data as $key => $value) {
if (empty($value)) {
continue;
}
if ($ttl == 0) {
$pipeline->set(trim($key), $value);
} else {
$pipeline->set(trim($key), $value, $ttl);
}
}
$pipeline->exec();
}
}

调用工具类

public function handle()
{
$userid = $this->_userid;
$houseLikeRecallUser = new HouseLikeRecallUser($userid);
if ($houseLikeRecallUser->canRecall()) {
$recallUserIds = $houseLikeRecallUser->getAvailableUser();
$houseLikeRecallUser->setRecalled();
$houseLikeRecallUser->updateRecalledUser();
//群发推送消息
.
.
.
}
}

总结

不同量级的数据需要不同的处理办法,减少网络请求次数,合理使用缓存,是性能优化的必经之路。

进一步思考

如果我喜欢的1万人同时上线(秒级并发),我只收到一个消息推送,要避免被通知轰炸,怎么解决这类并发问题呢?

小伙伴们有没有解决思路,可以在评论区讨论哦~

相关阅读推荐

性能优化反思:不要在for循环中操作DB

性能优化反思:不要在for循环中操作DB 进阶版

最后

:觉得有收获请点个赞鼓励一下!

:收藏文章,方便回看哦!

:评论交流,互相进步!

本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布!

Redis 如何批量设置过期时间?PIPLINE的使用的更多相关文章

  1. redis批量设置过期时间

    Redis 中有删除单个 Key 的指令 DEL,但好像没有批量删除 Key 的指令,不过我们可以借助 Linux 的 xargs 指令来完成这个动作.代码如下: redis-cli keys &qu ...

  2. 针对永久不过期的key 批量设置过期时间

    问题需求: redis内存暴增,后来发现有很多设置永久不过期. 解决:查找出来之后针对前缀批量设置过期时间 (过期时间与开发沟通 保证服务不受影响) 来源于网上杨一的代码 正好解决了我遇到的问题 在这 ...

  3. redis 一二事 - 设置过期时间,以文件夹形式展示key显示缓存数据

    在使用redis时,有时回存在大量数据的时候,而且分类相同,ID相同 可以使用hset来设置,这样有一个大类和一个小分类和一个value组成 但是hset不能设置过期时间 过期时间只能在set上设置 ...

  4. redis文档翻译_key设置过期时间

    Available since 1.0.0.    使用開始版本号1.01 Time complexity: O(1)  时间复杂度O(1) 出处:http://blog.csdn.net/colum ...

  5. redis string类型设置过期时间后 再进行set操作,会清除过期时间

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/qq_41756437/article/d ...

  6. 查询redis中没有设置过期时间的key

    #!/bin/sh ## 该脚本用来查询redis集群中,哪些key是没有设置过期时间,对应只需要修改redis的其中一个实例的 host和port ## 脚本会自动识别出该集群的所有实例,并查出对应 ...

  7. 如何使用Senparc.Weixin SDK 底层的Redis缓存并设置过期时间

    最近在微信第三方平台项目开发中,有一个需求,所有绑定的公众号的回复规则按照主公众号的关键词配置来处理,我的处理思路是获取主公众号配置的关键词回复规则,缓存10分钟,由于需要使用Redis缓存来存储一些 ...

  8. python redis 批量设置过期key

    在使用 Redis.Codis 时,我们经常需要做一些批量操作,通过连接数据库批量对 key 进行操作: 关于未过期: 1.常有大批量的key未设置过期,导致内存一直暴增 2.rd需求 扫描出这些ke ...

  9. redis中的key设置过期时间

    EXPIRE key seconds 为给定  key  设置生存时间,当  key  过期时(生存时间为  0  ),它会被自动删除. 在 Redis 中,带有生存时间的  key  被称为『易失的 ...

随机推荐

  1. 关于for循环当中发生强制类型转换的问题

    Map map1 = new HashMap(); Map map2 = new HashMap(); Map map3 = new HashMap(); List<Map> list = ...

  2. tensorflow-gpu版本安装及深度神经网络训练与cpu版本对比

    tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图 一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦. 其中 ...

  3. ahk_more

    ;20:47 2022/5/8 #NoEnv #Warn #SingleInstance Force ;设工作目录为桌面 SetWorkingDir %A_Desktop% ;托盘提示必须放在热键前面 ...

  4. element-plus 消息提示

    用来显示「成功.警告.消息.错误」类的操作 <template> <el-button :plain="true" @click="open2" ...

  5. 从小白到架构师(4): Feed 流系统实战

    「从小白到架构师」系列努力以浅显易懂.图文并茂的方式向各位读者朋友介绍 WEB 服务端从单体架构到今天的大型分布式系统.微服务架构的演进历程.读了三篇万字长文之后各位想必已经累了(主要是我写累了), ...

  6. 10、数组a和b各有10个元素。将他们相同的位置元素逐个比较, 如果a中元素大于b中对应元素的次数多于b数组中元素大于a中元素的次数, 则认为a大于b。请统计大于等于小于的次数

    /* 数组a和b各有10个元素.将他们相同的位置元素逐个比较, 如果a中元素大于b中对应元素的次数多于b数组中元素大于a中元素的次数, 则认为a大于b.请统计大于等于小于的次数 */ #include ...

  7. JUnit 5 单元测试教程

    点赞再看,动力无限. 微信搜「程序猿阿朗 」. 本文 Github.com/niumoo/JavaNotes 和 未读代码博客 已经收录,有很多知识点和系列文章. 在软件开发过程中,我们通常都需要测试 ...

  8. 【云原生 · Kubernetes】Kubernetes简介及基本组件

    1.Kubernetes简介 Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统,其提供应用部署.维护. 扩展机制等功能,如图1.3所示.利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的应 ...

  9. 第2-3-8章 分片上传和分片合并的接口开发-文件存储服务系统-nginx/fastDFS/minio/阿里云oss/七牛云oss

    目录 5.10 接口开发-分片上传 5.10.1 分片上传介绍 5.10.2 前端分片上传插件webuploader 5.10.3 后端代码实现 5.10.3.1 接口文档 5.10.3.2 代码开发 ...

  10. Karmada跨集群优雅故障迁移特性解析

    摘要:在 Karmada 最新版本 v1.3中,跨集群故障迁移特性支持优雅故障迁移,确保迁移过程足够平滑. 本文分享自华为云社区<Karmada跨集群优雅故障迁移特性解析>,作者:Karm ...