Java-04

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Redis如何实现延时队列

延时队列的组成

生产消息

消费消息

实现细节

Redis集群

Integer.compare(a[1], b[1]))与a[1] - b[1])

设计模式​编辑

算法

Redis如何实现延时队列

使用 sortedset ，拿时间戳作为 score ，消息内容作为 key 调用 zadd 来生产消息，消费者用

zrangebyscore 指令获取 N 秒之前的数据轮询进行处理。

延时队列的组成

  • Sorted Set：在Redis中，Sorted Set是一个集合，其中的每个元素都关联一个分数（score），这使得集合中的元素能够根据分数进行排序。

生产消息

  1. 选择Sorted Set：
    • 选择一个或多个Sorted Set来作为延时队列的数据结构。
  1. 定义分数：
    • 分数（score）通常设置为消息需要被处理的时间戳。例如，如果想要消息在5秒后被处理，那么分数就是当前时间戳加上5秒。

添加消息：

    • 使用ZADD命令将消息添加到Sorted Set中。消息内容作为Sorted Set的成员（member），而消息需要被处理的时间戳作为分数。
  1. shell复制
ZADD queue_name timestamp message
    • queue_name是Sorted Set的键名。
    • timestamp是消息应该被处理的时间戳。
    • message是消息的内容。

消费消息

  1. 轮询检查：
    • 消费者需要定期检查Sorted Set，以确定是否有消息已经到了处理时间。

获取可处理的消息：

    • 使用ZRANGEBYSCORE命令获取所有分数小于或等于当前时间戳的成员。
  1. shell复制
ZRANGEBYSCORE queue_name -inf $(current_timestamp)
    • -inf表示分数的下界，这里表示从最小分数开始。
    • $(current_timestamp)是当前时间戳，表示分数的上界。
  1. 处理消息：
    • 从ZRANGEBYSCORE返回的列表中，取出每个消息进行处理。

移除已处理的消息：

    • 处理完消息后，使用ZREM命令从Sorted Set中移除该消息。
  1. shell复制
ZREM queue_name message
    • message是已经处理完毕的消息内容。

实现细节

  • 定时轮询：消费者可以使用定时任务（如cron job）或循环逻辑来定期执行ZRANGEBYSCORE命令。
  • 多消费者：如果有多个消费者，可以使用分布式锁或其他同步机制来避免消息被重复处理。
  • 性能考虑：ZRANGEBYSCORE和ZREM命令在处理大量数据时可能会影响性能，因此需要合理设计消息的大小和处理频率。
  • 消息持久化：Redis的Sorted Set支持持久化，可以确保即使Redis重启，消息也不会丢失。

Redis集群

Redis集群是一个提供在多个Redis节点之间进行数据分片（sharding）和复制的分布式系统。


Redis集群是一种分布式Redis实现，它可以将数据分布在多个Redis实例上，以提高Redis的性能和可扩展性。Redis集群通过分片（sharding）技术将数据分散存储在不同的Redis实例上，每个实例负责存储数据的一部分。Redis集群由多个主节点和从节点组成，主节点负责处理客户端的写入和读取请求，从节点则负责同步主节点的数据。

  1. 分片（Sharding）：Redis集群将数据分片存储在不同的Redis实例上，每个实例存储数据的一部分。这样可以将数据分散到多个节点上，提高Redis的性能和可扩展性。
  2. 主从复制（Master-Slave Replication）：Redis集群中的每个主节点都有一个或多个从节点。主节点负责处理客户端的写入和读取请求，并将数据同步到从节点。从节点则负责接收主节点的数据，并可以在主节点故障时提升为主节点。
  3. 故障转移（Failover）：当主节点发生故障时，从节点可以提升为主节点，并继续处理客户端的请求。其他从节点会继续同步提升后的主节点。
  4. 自动分片和扩展：Redis集群可以自动进行分片和扩展，无需停机。当添加新节点时，Redis集群会自动将数据分片到新节点上，以提高性能和可扩展性。
  5. 高可用性（High Availability）：Redis集群具有高可用性，即使某些节点发生故障，集群仍然可以继续处理客户端的请求。
  6. 一致性（Consistency）：Redis集群提供了强一致性保证，所有写入操作都保证在主节点和从节点之间同步。
  7. 多线程和网络优化：Redis集群使用多线程和网络优化技术，以提高性能和响应速度。

在Redis集群中，Redis实例可以分为主节点（Master）和从节点（Slave）。

redis集群模式：

Redis集群模式主要包括以下几种：

  1. 主从复制（Master-Slave Replication）：
    • 在主从复制模式中，一个主节点（Master）负责处理写入和读取请求，并生成内存快照和命令日志。
    • 多个从节点（Slaves）从主节点同步数据，并保持与主节点的数据一致性。
    • 主从复制模式提高了Redis的可用性和故障转移能力，同时也支持读写分离，提高了读取性能。
  1. 哨兵（Sentinel）：
    • 哨兵是一个分布式系统，用于监控主从复制模式的Redis集群。
    • 哨兵可以监控主节点的运行状态，并在主节点故障时选举出一个从节点作为新的主节点。
    • 哨兵模式确保了Redis集群的高可用性，即使主节点发生故障，集群仍然可以继续处理客户端的请求。
  1. Redis Cluster：
    • Redis Cluster是Redis官方提供的分布式Redis实现，支持自动分片和故障转移。
    • 在Redis Cluster模式中，数据被分片存储在多个Redis实例上，每个实例负责存储数据的一部分。
    • Redis Cluster支持自动扩展和负载均衡，可以动态地添加或移除节点，以满足不断增长的业务需求。
    • Redis Cluster提供了强一致性保证，所有写入操作都保证在主节点和从节点之间同步。
  1. Redis-Cluster-Sentinel：
    • Redis-Cluster-Sentinel结合了Redis Cluster和哨兵的功能。
    • 在Redis-Cluster-Sentinel模式中，哨兵用于监控Redis Cluster的运行状态，并在主节点故障时选举出一个从节点作为新的主节点。
    • Redis-Cluster-Sentinel模式确保了Redis Cluster的高可用性和数据一致性。

读写分离：

主从复制模式（Master-Slave Replication）通过将Redis实例分为主节点（Master）和从节点（Slave）来实现读写分离，从而提高系统的可用性和性能。

主从复制模式支持读写分离的原理：

  1. 主节点（Master）：
    • 负责处理写入请求，即客户端的写入操作（SET、DEL等）。
    • 生成内存快照（RDB）和记录写入命令（AOF），用于从节点的同步。
    • 主节点会定期将快照和增量命令发送给从节点。
  1. 从节点（Slave）：
    • 负责处理读取请求，即客户端的读取操作（GET、KEYS等）。
    • 从节点不会处理写入请求，它们只会执行从主节点接收到的命令。
    • 从节点会定期从主节点接收快照和增量命令，以保持与主节点的数据一致性。

通过这种模式，客户端可以将读取请求发送给从节点，将写入请求发送给主节点。由于从节点只负责处理读取请求，它们通常会部署在性能较低的节点上，而主节点则处理写入请求，并负责数据的完整性和一致性。

主从复制和哨兵模式可以一起使用，以实现更高级的可用性和故障转移能力。例如，一个Redis集群可以包含多个主节点和从节点，每个主节点都配备有哨兵，以确保在任何主节点故障时，集群都可以继续工作。

Redis使用哈希槽：

在Redis集群模式中，数据被分片存储在不同的Redis实例上，每个实例负责存储数据的一部分。为了实现这种分片存储，Redis集群使用了哈希槽（Hash Slot）的概念。

哈希槽是Redis集群中的一个抽象概念，用于将数据分布到不同的节点上。每个哈希槽负责存储一个哈希值范围内的所有数据。Redis集群总共有16384个哈希槽，这意味着每个哈希槽负责处理大约65536个不同的键（因为一个键的哈希值范围是0到65535）。

当一个键被添加到Redis集群时，首先需要计算这个键的CRC16哈希值。CRC16是一种循环冗余校验（CRC）算法，用于生成一个16位的校验和，这个校验和可以用来确定数据传输过程中是否有错误发生。

在Redis集群中，计算给定密钥的哈希槽的步骤如下：

  1. 对密钥计算CRC16哈希值。
  2. 将得到的16位哈希值对16384取模。
  3. 得到的模数就是该键所属的哈希槽的编号。
  4. 将键存储在编号为该模数的哈希槽对应的主节点上。

通过这种方式，Redis集群可以自动将数据分散存储到不同的节点上，每个节点负责管理一部分哈希槽，从而实现数据的分片存储和负载均衡。

Integer.compare(a[1], b[1]))与a[1] - b[1])

在Java中，Arrays.sort 方法可以接受一个比较器（Comparator），用于定义数组元素的排序规则。两种写法都是用来对数组进行排序的，但是它们在某些情况下的行为可能会有所不同。

  1. Arrays.sort(points, (a, b) -> Integer.compare(a[1], b[1]))：
    • 这里使用的是 Integer.compare 方法，它是一个静态方法，用于比较两个 int 值。如果 a[1] 小于 b[1]，它返回一个负数；如果 a[1] 等于 b[1]，它返回 0；如果 a[1] 大于 b[1]，它返回一个正数。这种写法是类型安全的，因为它明确地处理了 int 值的比较，并且可以正确处理 Integer.MIN_VALUE 的情况。
  1. Arrays.sort(points, (a, b) -> a[1] - b[1])：
    • 这里直接返回两个 int 值相减的结果。这种写法在大多数情况下工作正常，但是如果 a[1] 和 b[1] 的值接近 Integer.MIN_VALUE，相减的结果可能会超出 int 的范围，导致 Integer.MIN_VALUE 被错误地转换为一个正数，从而破坏排序。这是因为 int 类型的减法可能会产生溢出，而 Integer.compare 会避免这种情况。

总结来说，Integer.compare 是一个更安全的选择，因为它可以正确处理所有 int 值的比较，包括边界情况，而直接相减可能会导致整数溢出的问题。在实际编程中，推荐使用 Integer.compare 来避免潜在的溢出问题。

设计模式

算法

2.小红书推荐系统

小红书有一个推荐系统，可以根据用户搜索的关键词推荐用户希望获取的内容。
现在给定小红的搜索记录（记录为分词后的结果），我们认为当一个单词出现的次数不少于3次时，该单词为“用户期望搜索的单词”，即称为关键词。请你根据小红的记录，输出小红的用户画像对应的所有关键词。
时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒
空间限制：C/C++ 256M，其他语言512M
输入描述：
一行字符串，仅由小写字母和空格组成。代表小红的搜索记录。
字符串长度不超过100000。
输出描述：
小红所有的关键词。每行输入一个。你需要按照搜索频次从高到低输出。频次相同的，你需要按字典序升序输出。
示例1
输入例子：
kou red game red ok who game red karaoke yukari kou red red nani kou can koukou ongakugame game
输出例子：
red
game
kou
import java.util.*;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);// 读取输入字符串String input = sc.nextLine();// 使用 HashMap 统计单词频率Map<String, Integer> frequency = new HashMap<>();String[] words = input.split(" ");// 统计每个单词的频率for (String word : words) {frequency.put(word, frequency.getOrDefault(word, 0) + 1);}// 筛选出频率大于等于3的关键词List<String> keywords = new ArrayList<>();for (Map.Entry<String, Integer> entry : frequency.entrySet()) {if (entry.getValue() >= 3) {keywords.add(entry.getKey());}}// 按照频率降序和字典序升序排序keywords.sort((a, b) -> {int freqCompare = frequency.get(b).compareTo(frequency.get(a));if (freqCompare != 0) {return freqCompare; // 按频率降序}return a.compareTo(b); // 按字典序升序});// 输出结果for (String keyword : keywords) {System.out.println(keyword);}sc.close();}
}

近日总结：

身体不舒服，好烦

 

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