Redis缓存非唯一的数据保存方式（redis缓存不唯一）

Redis缓存：非唯一的数据保存方式

Redis是一种广泛使用的内存缓存系统，可以用于缓存各种类型的数据，包括字符串、散列、列表、集合和有序集合等。在大型Web应用程序中，存储非唯一的数据可以大大提高应用程序的性能和可伸缩性。在Redis中，可以使用多种不同的方式来保存非唯一的数据，本文将会介绍其中三种方式：列表、集合和有序集合。

1. 列表：使用最简单快捷的方式

Redis的列表是一种有序的数据结构，可以在列表的两端进行添加和删除操作。列表可以用于缓存需要按照添加时间排序的数据，例如最新的推文或最近的活动聊天信息。以下是一个使用列表缓存网站新闻的示例：

“`python

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)

# 添加新的新闻

r.lpush(‘news’, ‘这是一条最新的新闻’)

# 获取最新的10条新闻

news = r.lrange(‘news’, 0, 9)

for n in news:

print(n.decode(“utf-8”))

2. 集合：无序不重复的数据

Redis的集合是一种无序且不重复的数据结构，可以用于缓存需要查找和去重的数据。例如，网站上的用户喜好标签可以使用集合进行缓存。以下是一个使用集合缓存用户喜好标签的示例：

```python
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

# 给用户的喜好标签添加数据
r.sadd('user:1:likes', 'music', 'sports', 'movies')
# 给用户的喜好标签删除数据
r.srem('user:1:likes', 'music')
# 获取用户的喜好标签
likes = r.smembers('user:1:likes')
for l in likes:
    print(l.decode("utf-8"))

3. 有序集合：有序的不重复数据

Redis的有序集合是一种有序且不重复的数据结构，可以用于缓存需要排序、查找和去重的数据。例如，网站上的热门文章可以使用有序集合进行缓存，并根据文章的点击量进行排序。以下是一个使用有序集合缓存热门文章的示例：

“`python

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)

# 给热门文章添加点击量

r.zincrby(‘articles’, 1, ‘article:1’)

r.zincrby(‘articles’, 2, ‘article:2’)

# 获取按点击量排名的前10篇热门文章

articles = r.zrevrange(‘articles’, 0, 9, withscores=True)

for a in articles:

print(a[1], ‘:’, a[0].decode(“utf-8”))

总结

Redis提供了多种不同的方式来缓存非唯一的数据，可以根据数据的需要和使用场景选择最适合的缓存方式。列表可以用于缓存需要按照添加时间排序的数据，集合可以用于缓存需要查找和去重的数据，有序集合可以用于缓存需要排序、查找和去重的数据。在实际应用中，可以结合使用不同方式的Redis缓存来提高应用程序的性能和可伸缩性。