redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
1、使用Redis有哪些好处?
(1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
(2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash
(3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行
(4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除

2、redis相比memcached有哪些优势?
(1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型
(2) redis的速度比memcached快很多
(3) redis可以持久化其数据

3、redis常见性能问题和解决方案:
(1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件
(2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次
(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内
(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
(5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...
这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。

4、MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据
相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:
voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

5、Memcache与Redis的区别都有哪些?
1)、存储方式
Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。
Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。
2)、数据支持类型
Memcache对数据类型支持相对简单。
Redis有复杂的数据类型。
3)、value大小
redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB

6. Redis 常见的性能问题都有哪些?如何解决?
1).Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。
2).Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。
3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。
4).Redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内

7、redis 最适合的场景
Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached,那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?
如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点:
1、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。
2、Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
3、Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

1)、会话缓存(Session Cache)
最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?
幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。
2)、全页缓存(FPC)
除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。
再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。
此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
3)、队列
Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。
如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。
4)、排行榜/计数器
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:
当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。
5)、发布/订阅
最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。
Redis提供的所有特性中,我感觉这个是喜欢的人最少的一个,虽然它为用户提供如果此多功能。

Redis & memcached PK的更多相关文章

  1. centos7.6编译安装php7.2.11及redis/memcached/rabbitmq/openssl/curl等常见扩展

    centos7.6编译安装php7..11及redis/memcached/rabbitmq/openssl/curl等常见扩展 获取Php的编译参数方法: [root@eus-api-cms-bac ...

  2. redis/memcached可视化客户端工具TreeNMS

    RedisDesktopManager 之前用的redis客户端工具还不错,今天发现一个国产的nosql客户端,还挺方便滴 TreeNMS是一款redis,Memcache可视化客户端工具,采用JAV ...

  3. mysql+redis+memcached

    mysql+redis+memcached 数据库 数据库设计 a. 单表 b. FK(单表:一张表存储时,如果有重复出现的字段为了防止硬盘的浪费,所以做一个FK:去掉FK变成单表(这样子访问速度快了 ...

  4. nosql数据库:mongodb,redis,memcached,其优缺点和使用应用场景

    1.mongodb (1)是文档型的非关系型数据库,使用bson结构.其优势在于查询功能比较强大,能存储海量数据,缺点是比较消耗内存. (2)一般可以用来存放评论等半结构化数据,支持二级索引. 适合存 ...

  5. redis memcached MongoDB

    我们现在使用的模式是,对于直接的key value对需缓存的直接用memcached.对于collection类型就使用Redis.对于大数据量的内容性的东西,我们打算尝试用mongoDB.也正在学习 ...

  6. RabbitMQ队列,Redis\Memcached缓存

    RabbitMQ RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统. MQ全称Message Queue,消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方式.应用程序通过读写出入队列 ...

  7. Django 缓存 使用 Redis Memcached 为网站提速

    RedisRedis是一种键值对类型的内存数据库,读写内存比读写硬盘快,我们在Django里面使用Redis非常方便,下面给出详细步骤 基于Ubuntu 1. 安装Redis和django-redis ...

  8. 分布式缓存Redis+Memcached经典面试题和答案

    Redis相比memcached有哪些优势? (1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型 (2) redis的速度比memcached快很多 ( ...

  9. Tomcat 集群模式下 Session 更新 Bug (redis memcached 及tomcat自已的集群)

    从 excel 中导入数据入系统,我们用的是先上传文件至服务器再分析所上传的文件逐行导入. 就是执行了一循环,在当前循环位置标识一下客户端就知道执行的进度了,以前的方式 是用 session.setA ...

随机推荐

  1. python数据挖掘第二篇-爬虫

    python爬虫 urllib用法 eg1: from urllib import request data = request.urlopen(urlString).read() # data获取的 ...

  2. iOS10 openURL方法跳转到设置界面

    问题 在iOS10之前,跳转到系统设置界面的某个指定界面的方式如下: //打开定位服务界面 NSURL*url=[NSURL URLWithString:@"prefs:root=Priva ...

  3. CoderForces Round54 (A~E)

    ProblemA Minimizing the String 题目链接 题解:这一题读完题就写了吧.就是让你删除一个字母,使得剩下的字符组成的字符串的字典序最小:我们只要第一个当前位置的字符比下一个字 ...

  4. Vue - watch高阶用法

    1. 不依赖新旧值的watch 很多时候,我们监听一个属性,不会使用到改变前后的值,只是为了执行一些方法,这时可以使用字符串代替 data:{ name:'Joe' }, watch:{ name:' ...

  5. python 金融应用(一)期权定价公式的计算

    一.基于不付息的欧式期权看涨BSM公式 假定股票服从下列微分方程: 期权定价公式: 二.蒙特卡洛模拟 import numpy as np import math from time import t ...

  6. CORS on Nginx

    https://enable-cors.org/server_nginx.html # # Wide-open CORS config for nginx # location / { if ($re ...

  7. 【Maven】聚合

    [Maven]聚合 转载: 使用聚合一次能为多个 maven 项目执行命令,而不用到每一个项目下去执行命令. 聚合 pom 的特殊之处 1.packaging 配置 pom <packaging ...

  8. 面试BAT前先搞定这18道MySQL经典面试题(含答案解析)

    一.MySQL的复制原理以及流程 (1)复制基本原理流程 1. 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中: 2. 从:io线程——在使用start ...

  9. iOS 类别 类扩展 简要说明

  10. hdu 6299 Balanced Sequence (贪心)

    Balanced Sequence Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others ...