本文是使用 golang 实现 redis 系列的第九篇,主要介绍如何使用 GeoHash 实现搜索附近的人. 搜索附近的POI是一个非常常见的功能,它的技术难点在于地理位置是二维的(经纬度)而我们常用的索引(无论是B树.红黑树还是跳表)都是一维的.GeoHash 算法的本质就是将二维的经纬度转换为一维的表示. 本文核心实现代码可以在Godis:lib/geohash中找到.也可以下载Godis来亲自体验. 兴趣点(Point Of Intererst, POI): 在电子地图中我们关心的各种地…

本文是使用 golang 实现 redis 系列的第五篇, 将介绍如何使用跳表实现有序集合(SortedSet)的相关功能. 跳表(skiplist) 是 Redis 中 SortedSet 数据结构的底层实现, 跳表优秀的范围查找能力为ZRange和ZRangeByScore等命令提供了支持. 本文完整源代码在GithubHDT3213/godis 结构定义 实现ZRange命令最简单的数据结构是有序链表: 在有序链表上实现ZRange key start end命令需要进行end次查询, 即…

本文是使用 golang 实现 redis 系列的第五篇, 将介绍如何使用跳表实现有序集合(SortedSet)的相关功能. 跳表(skiplist) 是 Redis 中 SortedSet 数据结构的底层实现, 跳表优秀的范围查找能力为ZRange和ZRangeByScore等命令提供了支持. 本文完整源代码在GithubHDT3213/godis 结构定义 实现ZRange命令最简单的数据结构是有序链表: 在有序链表上实现ZRange key start end命令需要进行end次查询, 即…

本文是使用 golang 实现 redis 系列的第七篇, 将介绍如何将单点的缓存服务器扩展为分布式缓存.godis 集群的源码在Github:Godis/cluster 单台服务器的CPU和内存等资源总是有限的,随着数据量和访问量的增加单台服务器很容易遇到瓶颈.利用多台机器建立分布式系统,分工处理是提高系统容量和吞吐量的常用方法. 使用更多机器来提高系统容量的方式称为系统横向扩容.与之相对的,提高单台机器性能被称为纵向扩容.由于无法在单台机器上无限提高硬件配置且硬件价格与性能的关系并非线性的,…

一.redis 简介 redis(REmote DIctionary Server)是一个由Salvatore Sanfilippo写key-value存储系统,它由C语言编写.遵守BSD协议.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value类型的数据库,并提供多种语言的API.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支…

golang 操作 Redis & Mysql & RabbitMQ Reids 安装导入 go get github.com/garyburd/redigo/redis import "github.com/garyburd/redigo/redis" 链接 github:https://github.com/antirez/redis Doc:http://godoc.org/github.com/garyburd/redigo/redis Redis全套使用:ht…

本文是使用 golang 实现 redis 系列的第四篇文章,将介绍如何使用 golang 实现 Append Only File 持久化及 AOF 文件重写. 本文完整源代码在作者GithubHDT3213/godis AOF 文件 AOF 持久化是典型的异步任务,主协程(goroutine) 可以使用 channel 将数据发送到异步协程由异步协程执行持久化操作. 在 DB 中定义相关字段: type DB struct { // 主线程使用此channel将要持久化的命令发送到异步协程 a…

本文是使用 golang 实现 redis 系列的第六篇, 将介绍如何实现一个 Pipeline 模式的 Redis 客户端. 本文的完整代码在Github:Godis/redis/client 通常 TCP 客户端的通信模式都是阻塞式的: 客户端发送请求 -> 等待服务端响应 -> 发送下一个请求.因为需要等待网络传输数据,完成一次请求循环需要等待较多时间. 我们能否不等待服务端响应直接发送下一条请求呢?答案是肯定的. TCP 作为全双工协议可以同时进行上行和下行通信,不必担心客户端和服务端…

本文是使用 golang 实现 redis 系列的第八篇, 将介绍如何在分布式缓存中使用 Try-Commit-Catch 方式来解决分布式一致性问题. godis 集群的源码在Github:Godis/cluster 在上一篇文章中我们使用一致性 hash 算法将缓存中的 key 分散到不同的服务器节点中,从而实现了分布式缓存.随之而来的问题是:一条指令(比如 MSET)可能需要多个节点同时执行,可能有些节点成功而另一部分节点失败. 对于使用者而言这种部分成功部分失败的情况非常难以处理,所以我…

作者简介 万汨,饿了么资深开发工程师.iOS,Go,Java均有涉猎.目前主攻大数据开发.喜欢骑行.爬山. 前言:针对“附近的人”这一位置服务领域的应用场景,常见的可使用PG.MySQL和MongoDB等多种DB的空间索引进行实现.而Redis另辟蹊径,结合其有序队列zset以及geohash编码,实现了空间搜索功能,且拥有极高的运行效率.本文将从源码角度对其算法原理进行解析,并推算查询时间复杂度. 要提供完整的“附近的人”服务,最基本的是要实现“增”.“删”.“查”的功能.以下将分别进行介绍,…