# 如何实现redis队列去重
## 概述
在实际开发中，我们经常会遇到需要对队列进行去重的情况，这时候可以借助redis来实现。redis的set数据结构天然支持去重功能，我们可以将队列中的元素存储在set中，这样就可以确保队列中不会存在重复元素。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 判断元素是否存在
判断元素是否存在 --> 存
业务场景问题：假设我们现在有一个网站，需要记录每天的 UV 数据，那应该采取什么方案来实现呢？如果只是统计网站的 PV，那么给每个网页配置一个独立的 Redis Key 即可，key 中可以加上日期信息实现历史数据的记录。这样每当有一个用户访问当前网站，就对应执行一次 incrby。但是 UV 不同，它需要实现去重的操作，说到去重，大家第一时间想起的可能就是 set 或者 hashmap 这样的数
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2023-08-07 23:29:49
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在保证了rocketMQ的消息顺序性之后，还应该进行消息去重。由于消息的重复性往往是由于网络抖动造成的，所以我们一般要在自己的业务端完成消息的去重。一个可用的方案就是使用Redis做缓存。具体方案如下：1.消费端收到消息的时候，使用Redis提供的incr，以msgID作为key（保证唯一性），value默认从1开始递增；2.当incr返回值为1的时候，设置其失效时间为2分钟，并且要注意，该消息需
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2023-07-04 14:54:13
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1、问题 最近做一个探针项目，需要判断用户是不是第一次被采集，原来直接使用redis的key-value第一次缓存，过了段时间发现这样key会无穷无尽。。2、解决方案漫画：Bitmap算法 整合版 具体实现，针对具体用户的mac做hash，hash生成的结果作为bitmap的offset，bitmap即位图，每位保存0或1，1标识已经存在4294
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2023-05-25 17:48:37
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5大应用场景：1.缓存技术; 2.列队; 3. 去重技术; 4. 积分板; 5.订阅与发布Redis应用场景使用Redis做缓存Redis的字符串、哈希表两种结构适合做key与value信息使用Redis做队列使用列表可以实现普通级和优先级队列功能使用有序集合数据结构，可以实现优先级列队使用哈希表可以实现 延时队列使用Redis去重利用集合，实现小批量数据去重利用字符串数据结构的位操作，实现布隆过
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2023-08-15 10:49:40
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在开发中，往往会遇到一些关于延时任务的需求。例如生成订单30分钟未支付，则自动取消生成订单60秒后,给用户发短信对上述的任务，我们给一个专业的名字来形容，那就是延时任务。那么这里就会产生一个问题，这个延时任务和定时任务的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别1、 定时任务有明确的触发时间，延时任务没有2、 定时任务有执行周期，而延时任务在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期3、 定时任务一般执行
一，原理及介绍类似于hadoop中的master-slavemaster-主机：维护爬虫队列。slave-从机：数据爬取，数据处理，数据存储。二，队列用什么来维护可以是数据库，数据结构(列表等)，文件三，redis1，redis队列(非关系型数据库，KEY-VALUE形式，结构灵活)2，是内存中的数据结构存储系统，处理数据快，性能好。3，提供队列，集合等多种存储结构，方便队列维护。四，如何在red
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2023-05-29 10:29:11
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1.HashSet使用java中的HashSet不能重复的特点去重。优点是容易理解。使用方便。缺点:占用内存大，性能较低。2.redis 去重使用Redis的set进行去重。优点是速度快(Redis 本身速度就很快)，而且 去重不会占用爬虫服务器的资源，可以处理更大数据量的数据爬取缺点:需要准备Redis服务器，增加开发和使用成木3.布隆过滤器（BloomFilter）使用布隆过滤器也可以实现去重
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2023-06-13 15:50:40
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一、应用场景：对于只有一组消费者的消息队列，使用 Redis 。从而避免了 Kafka 、RabbitMQ 等专业消息队列在只有一组消费者时，还进行的繁琐的绑定过程。注意： Redis 的消息队列不是专业的消息队列，它没有非常多的高级特性，没有 ack 保证，对消息的可靠性有着极致的追求的情况下，其不适合使用。二、实现list 链表结构常用于作为异步消息队列使用，使用 rpush / lpush
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2023-05-30 16:04:26
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继之前用rabbitMQ实现延时队列，Redis由于其自身的Zset数据结构，也同样可以实现延时的操作 Zset本质就是Set结构上加了个排序的功能，除了添加数据value之外，还提供另一属性score，这一属性在添加修改元素时候可以指定，每次指定后，Zset会自动重新按新的值调整顺序。可以理解为有两列字段的数据表，一列存v
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2023-07-11 15:03:07
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背景在业务发展过程中，会出现一些需要延时处理的场景，比如：a.订单下单之后超过30分钟用户未支付，需要取消订单b.订单一些评论，如果48h用户未对商家评论，系统会自动产生一条默认评论c.点我达订单下单后，超过一定时间订单未派出，需要超时取消订单等。。。 处理这类需求，比较直接简单的方式就是定时任务轮训扫表。这种处理方式在数据量不大的场景下是完全没问题，但是当数据量大的时候高频的轮训数据库就会比较的
# Redis实现延时队列
## 引言
延时队列是一种常见的应用场景，它用于处理需要在一定时间后执行的任务。Redis是一种高性能的内存数据库，拥有强大的数据结构和功能，可以方便地实现延时队列。本文将介绍如何使用Redis来实现延时队列，并提供相应的代码示例。
## 基本思路
延时队列的基本思路是利用有序集合(sorted set)数据结构来存储任务，并设置任务的执行时间作为有序集合的分值
原创
2023-07-27 06:14:39
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Redis阻塞去重队列
## 1. 引言
Redis（REmote DIctionary Server）是一种使用键值对存储数据的内存数据库，它支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、有序集合和哈希。Redis的高性能和灵活性使其成为许多应用程序的首选数据库之一。在实际的开发过程中，我们经常会遇到需要对数据进行去重的场景，而阻塞队列则是一种很好的解决方案。
本文将介绍如何使用Redis实现一
原创
2023-08-20 08:34:48
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# Redis延迟队列去重实现流程
## 目录
1. 引言
2. 流程步骤展示
3. 具体实现步骤
- 步骤1：创建延迟队列
- 步骤2：将消息添加到延迟队列
- 步骤3：消费延迟队列
- 步骤4：去重处理
4. 代码实现
- 步骤1代码
- 步骤2代码
- 步骤3代码
- 步骤4代码
5. 结尾
## 引言
Redis是一种高性能的键值存储数据
# Redis队列如何去重
在很多应用场景中，使用Redis作为队列（比如使用List或Sorted Set）来进行任务的异步处理是非常常见的。但是，当多个任务同时添加到队列中时，可能会出现重复任务的问题。本文将详细探讨如何在Redis队列中去重，包括示例代码和相关的设计图。
## 1. 介绍
去重的需求在许多应用中都是必要的，特别是在消息队列、后台任务处理等场景。Redis作为高性能的内存
lists类型 给你个图;' lists类型以及操作List是一个链表结构，主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等，操作中key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是每一个子元素都是String类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素，这样list既可以作为栈，又可以作为队列。操作：lpush从头部添加字符串元素
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2023-05-25 14:52:58
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Redis实现简单延队列, 利用zset有序的数据结构, score设置为延时的时间戳. 实现思路:1、使用命令 [zrangebyscore keyName socreMin socreMax] 会返回已score排序由小到大的一个list2、list非空则使用[zrem keyName value] 删除第一个元素, 删除成功即代表消费成功, 可以解决多线程并发消费的问题
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2023-05-25 17:24:55
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背景在后端服务中，经常有这样一种场景，写数据库操作在异步队列中执行，且这个异步队列是多进程运行的，这时如果对同一资源进行写库操作，很有可能产生数据被覆盖等问题，于是就需要业务层在更新数据库之前进行加锁，这样保证在更改同一资源时，没有其他更新操作干涉，保证数据一致性。但如果在更新前对数据库更新加锁，那此时又来了新的更新数据库的请求，但这个更新操作不能丢弃掉，需要延迟执行，那这就需要添加到延迟队列中，
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2023-07-29 19:44:04
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Redis是开源的，c编写的，基于内存（快）且支持持久化（数据备份保存到硬盘），高性能的key-value的NoSQL数据库 目录1、字符串String 2、列表List（有索引）3、散列 Hash （实际上是map）4、集合 Set（去重，无序）5、有序集合 sortedSet （去重，有序）Linux连接Redis cd /usr/local/soft/
文章目录前言4.5 分布式锁-Redisson4.5.4 Redission锁重试4.5.5 WatchDog机制4.5.5 MutiLock原理4.6 秒杀优化4.6.1 优化方案4.6.2 完成秒杀优化4.7 Redis消息队列4.7.1 基于List实现消息队列4.7.2 基于PubSub的消息队列4.7.3 基于Stream的消息队列4.7.4 基于Stream的消息队列-消费
