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Redis还可以做哪些事?

在上一篇文章中,讲到了redis五大基本数据类型的使用场景,除了string,hash,list,set,zset之外,redis还提供了一些其他的数据结构(当然,严格意义上也不算数据结构),一起来看看redis还可以做哪些事? 一 Bitmaps 在计算机中,使用二进制做为信息的基础单元,也就是输入的任何信息,最终在计算机底层都会转会为一串二进制的数字。在redis中,提供了Bitmaps来进行位操作。我们可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组,数组的下标叫做偏移量。使用Bitmaps的优势就是占用空间更少。 假如我们想记录员工今天是否登录过公司官网,我们可以日期做为key,员工id做为偏移量(这里员工id在数据库中是自增的),如果id是从1000开始,为了节省空间,一般会将员工id减去这个初始值来做为偏移量,偏移量一般从0开始。是否访问官网用0和1来表示。 这样的话,id为3的员工访问了官网,就将他的值写成1 # id为3的员工访问了官网 setbit user:2020-11-04 3 1 # id为18的员工访问了官网 setbit user:2020-11-04 18...

实战篇:一个核心系统 3 万多行代码的重构之旅

经典著作《重构》这本书中有这么一段话: 一开始,我所做的重构都停留在细枝末节上。随着代码趋向简洁,我发现自己可以看到一些设计层面的东西了,这些是我以前理解不到的,如果没有重构,我达不到这种高度。 重构,着实是一件让程序员兴奋的事情。 今年年初,我们团队完成了一个复杂项目的重构工作,它属于广告系统最核心的引擎部分,大概有 300 多个文件,3 万多行代码。 从技术方案设计到最终全量上线仅仅花了 1 个月左右的时间,而且没有产生事故。 这应该是我 8 年程序生涯中,经历过的最大型的同时最成功的一次重构项目:速度足够快、计划比较周全、质量过关。 01 先聊聊这个系统的历史包袱 我们的广告引擎在这次重构前大概经历了1年半时间的迭代,初期针对的是搜索场景,业务单一,流程清晰。 2019年开始,公司的广告业务开始快速扩张,收入几乎是指数级的增长。在这个过程中,我们的广告引擎面临了两个挑战: 1、业务场景开始变得复杂,除了搜索广告,还需要支持信息流推荐以及相似推荐场景。 2、广告流量开始快速增加,除了满足功能性需求,还需要兼顾好性能。 经过梳理,整个引擎有大部分逻辑是可以公用的,因此我们定义了一个主...

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