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最近在一個項目中，我面臨著一個數(shù)據(jù)重復(fù)的問題：我的程序在執(zhí)行過程中，由于某種原因，會產(chǎn)生重復(fù)的數(shù)據(jù)。為此，我們嘗試了使用Redis隊列解決這個問題。Redis隊列的優(yōu)勢是，客戶端可自由地將數(shù)據(jù)push到隊列里，而Redis服務(wù)器端則對每一條數(shù)據(jù)進(jìn)行去重處理，避免數(shù)據(jù)重復(fù)的發(fā)生。
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Redis的隊列功能能幫助我們解決一定的數(shù)據(jù)重復(fù)問題，而且操作也是非常簡單的。下面給出一個簡單的Redis隊列去重復(fù)示例代碼，供參考：
//假設(shè)uniqueSet是一個Redies Set,null代表不存在
public void push(String originalData) {
if(jedis.sismember(uniqueSet, originalData)) {
//該數(shù)據(jù)已存在，不處理
return;
}
jedis.sadd(uniqueSet, originalData);
//將數(shù)據(jù)去重處理字段放入到隊列中
jedis.lpush(redisListKey, originalData);
}
以上的Redis隊列的實現(xiàn)可以有效的解決一定的數(shù)據(jù)重復(fù)問題，但是還是有一定的局限性。比如，當(dāng)數(shù)據(jù)量變大的時候，想要檢查現(xiàn)有的每條數(shù)據(jù)都是否存在的時間會越來越長；另外，如果某條數(shù)據(jù)在該隊列對應(yīng)的Redis服務(wù)器宕機(jī)的時候，該數(shù)據(jù)也可能會被重復(fù)。
Redis隊列能夠有效的解決數(shù)據(jù)重復(fù)問題，但是不能完全解決數(shù)據(jù)重復(fù)問題。當(dāng)數(shù)據(jù)量變大，且需要高可用性的要求時，建議使用其他的技術(shù)來解決重復(fù)問題。
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當(dāng)前題目：Redis隊列能否徹底解決數(shù)據(jù)重復(fù)問題（redis隊列去重嗎）
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