标签:需要 broker 要求 sorted 日志文件 速度 排名 过期 string
一:数据库分类
数据库分为两类:
关系型数据库:以一条条记录的形式存储在表中的数据库称之为关系型数据库。例如:mysql,Oracle等。
非关系型数据库:没有表的概念,数据以key --- value 的形式存储的数据库称之为菲关系型数据库。例如:Redis,MongoDB等。Redis是存储在内存中的数据库,MongoDB是存储在硬盘上的数据库。
二:Redis的应用场所
大多数情况下,Redis主要用于以下几个方面:
1:利用Redis数据库做缓存
2:利用Redis数据库做session数据用于登录认证
3:利用Redis数据库做排行榜
4:对速度要求比较高的数据的存储可以使用Redis数据库
5:利用Redis数据库做消息队列
四: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
五:Redis相比memcache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
六: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。
七: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
八: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
九: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
十: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: 、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。 、Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 、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。
十一:Redis数据库的数据类型
redis数据库是key-value的存储,支持持久化,有5大数据类型:
十二:Python操作Redis
普通连接:
import redis r = redis.Redis(host=‘127.0.0.1‘, port=6379) r.set(‘foo‘, ‘Bar‘) print(r.get(‘foo‘))
连接池连接:
redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接,避免每次建立、释放连接的开销。默认,每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池,然后作为参数Redis,这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池
import redis pool = redis.ConnectionPool(host=‘127.0.0.1‘, port=6379) r = redis.Redis(connection_pool=pool) r.set(‘foo‘, ‘Bar‘) print(r.get(‘foo‘))
但是上述的方法不严谨,每次执行这个文件都会创建连接池,并没有起到连接池的作用,因此可以使用单例的方式,解决这个问题
import redis POOL = redis.ConnectionPool(host=‘127.0.0.1‘, port=6379)
import redis from myconnectionpool import POOL r = redis.Redis(host=‘127.0.0.1‘, port=6379) r = redis.Redis(connection_pool=POOL) r.set(‘Bar‘, ‘foo‘) print(r.get(‘foo‘))
十三:字符串操作(string操作)
string操作。Redis的string在内存中按照一个name对应一个value来存储,如图:
1. set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
在Redis中设置值,默认,不存在则创建,存在则修改
参数:
ex,过期时间(秒)
px,过期时间(毫秒)
nx,如果设置为True,则只有name不存在时,当前set操作才执行,值存在,就修改不了,执行没效果
xx,如果设置为True,则只有name存在时,当前set操作才执行,值存在才能修改,值不存在,不会设置新值
2. setnx(name, value)
设置值,只有name不存在时,执行设置操作(添加),如果存在,不会修改
3. setex(name, value, time)
# 设置值 # 参数: # time,过期时间(数字秒 或 timedelta对象)
4. psetex(name, time_ms, value)
# 设置值 # 参数: # time_ms,过期时间(数字毫秒 或 timedelta对象
5. mset(*args, **kwargs)
批量设置值 如: mset(k1=‘v1‘, k2=‘v2‘) 或 mget({‘k1‘: ‘v1‘, ‘k2‘: ‘v2‘})
6. get(name)
获取值
7. mget(keys, *args)
批量获取,就是可以插入几对值 如: mget(‘k1‘, ‘k2‘) 或 r.mget([‘k3‘, ‘k4‘])
8. getset(name, value)
设置新值并获取原来的值
9.incr(self, name, amount=1)
# 自增 name对应的值,当name不存在时,则创建name=amount,否则,则自增。 # 参数: # name,Redis的name # amount,自增数(必须是整数) # 注:同incrby
10. decr(self, name, amount=1)
# 自减 name对应的值,当name不存在时,则创建name=amount,否则,则自减。 # 参数: # name,Redis的name # amount,自减数(整数)
11. append(key, value)
# 在redis name对应的值后面追加内容 # 参数: key, redis的name value, 要追加的字符串
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