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安装配置redis http://www.cnblogs.com/myrunning/p/4222385.html
拷贝配置文件分别为redis_master.conf和redis_slave.conf:
查看redis_master.conf的当前端口配置:
修改redis_slave.conf的配置:
登陆到master服务:
登陆到slave服务,从slave服务查看我们在master服务里放入的值能否在slave服务得到,如果能够得到,则证明配置的主从复制成功。
经过在slave服务测试,我们得到了key的值,说明redis主从复制成功。
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如果使用redis做购物篮分析,就是记录超市或电子商务网站,每次顾客购物时他的购物车里有什么货品,然后计算出买某件货品(比如牛奶)的顾客,他的购物车里还有什么其它货物(比如鸡蛋)频繁出现,一次改善货架设计和推荐系统。
要求:1)给出数据模型设计 2)redis是否适合解决这类问题?给出你的见解。
使用HASH表示顾客,其中 client:1001为第1个顾客的HASH名、其中里面存了名字、性别、年龄三个键。
添加第2位顾客:
添加第3位顾客:
对商品的表示我们也将采用HASH的方式:
需要为每名顾客设计一个购物车,顾客与购物车是1对1的关系。
第1个顾客的购物车,client:1001:bashet的商品及数量:
第2个顾客的购物车商品及数量:
第3个顾客的购物车商品及数量:
这里我们将采用集合的方式:
分别查看三个购物车的物品:
同时购买鸡蛋、牛奶、啤酒的人:
redis的适用场景更多的是作为mecached的替代者使用,他与mencached的适用场景类似,适合应对互联网系统中那种高并发、快速响应的要求,一般在小数据量的时候,适用高速读写访问;在大数据量时,适合缓解对热点数据的访问。针对电子商务中网站,各中商品的数据量会很大,针对某一时期的热销商品,可能用户的访问量就会很多,就会造成一部分热点数据,对热销商品的访问可以放在redis中去解决,提高用户的查询速度,又由于商务网站的购物车数据是需要频繁数据交换,用户操作的热点也在这里,所以更适合使用redis来处理这部分数据,另外redis处理集合及HASH数据的能力也是适用于购物车的场景的关键,在reids里,可以把购物车看成一个集合或HASH,可以减少应用级别的处理。
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