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Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库#xff0c;很像memcached#xff0c;整个数据库统统加 载在内存当中进行操作#xff0c;定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是 纯内存操作#xff0c;Redis的性能非常出色
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库很像memcached整个数据库统统加 载在内存当中进行操作定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是 纯内存操作Redis的性能非常出色每秒可以处理超过 10万次读写操作是已知性能最快 的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能Redis最大的魅力是支持保存多种数据 结构此外单个value的最大限制是1GB不像 memcached只能保存1MB的数据因此 Redis可以用来实现很多有用的功能比方说用他的List来做FIFO双向链表实现一个轻量 级的高性 能消息队列服务用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存 入的Key-Value设置expire时间因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制不能用作海量数据的高性能读写因 此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
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
Redis支持哪几种数据类型
String、List、Set、Sorted Set、hashes
Redis主要消耗什么物理资源
内存
Redis的全称是什么
Remote Dictionary Server。
Redis有哪几种数据淘汰策略
noeviction:返回错误当内存限制达到并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令大 部分的写入指令但DEL和几个例外 allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键LRU使得新添加的数据有空间存放。volatile-lru: 尝试回收最少使用的键LRU但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据 有空间存放。 allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放。 volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放但仅限于在过期集合的 键。 volatile-ttl: 回收在过期集合的键并且优先回收存活时间TTL较短的键,使得新添加的 数据有空间存放
Redis官方为什么不提供Windows版本
因为目前Linux版本已经相当稳定而且用户量很大无需开发windows版本反而会带来 兼容性等问题。
一个字符串类型的值能存储最大容量是多少
512M
为什么Redis需要把所有数据放到内存中
Redis为了达到最快的读写速度将数据都读到内存中并通过异步的方式将数据写入磁盘。 所以redis具有快速和数据持久化的特征。如果不将数据放在内存中磁盘I/O速度为严重影 响redis的性能。在内存越来越便宜的今天redis将会越来越受欢迎。 如果设置了最大使用 的内存则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值。
Redis集群方案应该怎么做都有哪些方案
1.twemproxy大概概念是它类似于一个代理方式使用方法和普通redis无任何区别 设置好它下属的多个redis实例后使用时在本需要连接redis的地方改为连接twemproxy 它会以一个代理的身份接收请求并使用一致性hash算法将请求转接到具体redis将结果 再返回twemproxy。使用方式简便(相对redis只需修改连接端口)对旧项目扩展的首选。 问题twemproxy自身单端口实例的压力使用一致性hash后对redis节点数量改变时候 的计算值的改变数据无法自动移动到新的节点。
2.codis目前用的最多的集群方案基本和twemproxy一致的效果但它支持在 节点数量 改变情况下旧节点数据可恢复到新hash节点。
3.redis cluster3.0自带的集群特点在于他的分布式算法不是一致性hash而是hash槽的 概念以及自身支持节点设置从节点。具体看官方文档介绍。
4.在业务代码层实现起几个毫无关联的redis实例在代码层对key 进行hash计算然 后去对应的redis实例操作数据。 这种方式对hash层代码要求比较高考虑部分包括节点 失效后的替代算法方案数据震荡后的自动脚本恢复实例的监控等等。
Redis集群方案什么情况下会导致整个集群不可用
有ABC三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了那么整个集群就 会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用。
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
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有哪些适合的场景
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。
