C语言程序运行速度快，因为其相较于其他高级语言更加接近底层机器。由于C语言直接操作内存，不会像其他语言那样依赖虚拟机或垃圾回收机制等中间层，从而能够实现更高的执行效率。
是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API
项目简介 快捷运维 kjyw，运维脚本工具库，项目基于shell开发。 简单 高效 快捷！ 实现快速安装nginx、mysql、php、redis、nagios运维经常使用的脚本等等... Linux
Redis 中的 list 是我们经常使用到的一种数据类型，根据使用方式的不同，可以应用到很多场景中。
在上一篇博客中我们讲述了Redis中的通用命令,本篇博客中我们将围绕每个数据结构来介绍相关命令.
redis能具有很好的性能表现，一个重要的原因就是redis底层的数据结构的使用非常巧妙，今天，我们来聊一聊这些数据结构。
MySQL count() 函数我们并不陌生，用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大，且是 InnoDB 引擎的话，会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里，会先介绍 count() 实现的原理及原因，然后是 count 不同用法的性能分析，最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
memcache 和 redis 是目前使用频率最高的两个缓存服务器的选型，各公司也常常在面试中问到二者的区别。 虽然在实际的使用中，有着用 redis 取代 memcache 的趋势，但是二者究竟有什么区别呢？本文就来详细介绍一下。
redis-benchmark 是一个压力测试工具！ 官方自带的性能测试工具！ redis-benchmark 命令参数！
前言 Redis作为一个非常成功的数据库，提供了非常丰富的数据类型和命令，使用这些，我们可以轻易而高效地完成很多缓存操作，可是总有一些比较特殊的问题或需求需要解决，这时候可能就需要我们自己定制自己的 Redis 数据结构和命令。 文章欢迎转载，请尊重作者劳动成果，带上原文链接：http://www.cnblogs.com/zhenbianshu/p/8416162.html ---- Redis命令问题 线程安全问题 我们都知道 Redis 是单线程的，可是它怎么会有 线程安全 问题呢？ 我们正常理解的线程
与大多数的NoSQL数据库一样，Redis同样遵循了Key/Value数据存储模型。但是在有些情况下，Redis会将Keys/Values保存在内存中以提高数据查询和数据修改的效率，但是，这种方式也不是最优的。我们可以进一步优化，尽量在内存中只保留Keys的数据，这样可以保证数据检索的效率，而Values数据在很少使用的时候则可以被持久化到磁盘。
高性能的服务器，不一定是多线程实现的，也就是说多线程不一定比单线程效率高，这得分具体的情况。以redis为例，核心处理请求的线程只有一个，所以我们常常理解其仅仅只有一个线程，但准确来说其实并不是单线程的，比如日志的备份需要单独的fork一个进程或者线程去做备份等，那么redis何来单线程还能达到如此10万+的qps呢？其实这取决于具体的实现，redis采用了基于高性能Reactor的IO多路复用的模式+内存数据结构+单线程处理网络请求这几块，决定了其性能高的原因。
缓存是Redis最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached，成为首选服务端缓存的组件。而且，Redis内部是支持事务的，在使用时候能有效保证数据的一致性。
mysql是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将数据存储在硬盘中，读取速度较慢。
Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务；
CPU不是Redis性能瓶颈，Redis的瓶颈是根据机器的内存和网络带宽，既然可以使用单线程来实现，就使用单线程了
Redis是一个key-value存储系统，现在在各种系统中的使用越来越多，大部分情况下是因为其高性能的特性，被当做缓存使用，这里介绍下Redis经常遇到的使用场景。 Redis特性 一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性，先列举一下Redis的特点： 读写性能优异 持久化 数据类型丰富 单线程 数据自动过期 发布订阅 分布式 这里我们通过几个场景，不同维度说下Redis的应用。 高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代mem
最近在项目中使用到Redis做缓存，方便多个业务进程之间共享数据。由于Redis的数据都存放在内存中，如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。那么这两种持久化方式有什么区别呢，改如何选择呢？网上看了大多数都是介绍这两种方式怎么配置，怎么使用，就是没有介绍二者的区别，在什么应用场景下使用。
Redis是一款开源的高性能key-value数据库，广泛应用于各种场景。在Redis中， 数据类型（Type）和编码（Encoding） 是非常重要的概念。本篇博客将详细介绍Redis支持的数据类型以及相应的编码方式和底层实现原理。
String类型是最简单的类型，一个key对应一个value，项目中主要利用单点登录中的token用string类型来存储；
在大规模数据采集和处理任务中，使用分布式架构可以提高效率和可扩展性。本文将介绍Python爬虫分布式架构中常用的消息队列工具Redis和RabbitMQ的工作流程，帮助你理解分布式爬虫的原理和应用。
Redis，作为内存数据结构存储的佼佼者，其高性能表现一直备受赞誉。那么，Redis究竟是如何实现这一点的呢？接下来，我们将更深入地探讨其背后的关键技术，并提供进一步的优化策略。
每当电子商务平台搞活动，“秒杀”经常是提升网站活跃度的利器之一。比如活动日早上10点1元爱疯7秒杀7台，谁看到了估计都想去秒一把，万一秒中了呢。秒杀的典型特征就是在特定的短时间突然涌入大量请求，对系统造成洪峰冲击，如果系统设计得不好，很容易被直接打垮掉。
我们知道redis是一个非常常用的内存型数据库，数据从内存中读取是它非常高效的原因之一，那么但是如果有一天，「redis分配的内存满了怎么办」？遇到这个面试题不要慌，这种问题我们分为两角度回答就可以：
用一句话可以将持久化概括为：将数据（如内存中的对象）保存到可永久保存的存储设备中。持久化的主要应用是将内存中的对象存储在数据库中，或者存储在磁盘文件中、 XML 数据文件中等等。
RDB持久化是将Redis当前进程中的数据生成快照并保存到硬盘的过程。快照指的是Redis在某一时刻的内存状态的记录，类似于拍照一样把数据保存下来，因此也被称为Redis的数据库快照（Redis DataBase Dump），简称RDB。该机制使得Redis能够将内存中的数据保存到磁盘上并在需要的时候加载该数据从而恢复Redis的状态。
Redis监视器能够提供实时的性能监控和数据展示，帮助运维人员全面了解Redis数据库的运行情况和性能表现。以下是Redis监视器的实时监控特点：
虽然Redis 支持持久化，但是Redis的数据存储全部都是在内存中，成本昂贵。建议根据业务场景只将高频热数据存储到Redis 中，其他低频数据可以使用es、mongoDb等存储方式，不仅节省内存成本，而且数据量小操作速度更快，效率更高。
最近在项目中使用到Redis做缓存，方便多个业务进程之间共享数据。由于Redis的数据都存放在内存中，如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。那么这两种持久化方式有什么区别呢，改如何选择呢？网上看了大多数都是介绍这两种方式怎么配置，怎么使用，就是没有介绍二者的区别，在什么应用场景下使用。 2、二者的区别
EVAL命令用于执行Lua脚本，而EVALSHA命令则用于执行已经缓存的Lua脚本。
（1）门户系统中的首页内容信息的展示。（商品类目、广告、热门商品等信息）门户系统的首页是用户访问量最大的，而且这些数据一般不会经常修改，因此为了提高用户的体验，我们选择将这些内容放在缓存中； （2）单点登录系统中也用到了redis。因为我们是分布式系统，存在session之间的共享问题，因此在做单点登录的时候，我们利用redis来模拟了session的共享，来存储用户的信息，实现不同系统的session共享； （3）我们项目中同时也将购物车的信息设计存储在redis中，购物车在数据库中没有对应的表，用户登录之后将商品添加到购物车后存储到redis中，key是用户id，value是购物车对象； （4）因为针对评论这块，我们需要一个商品对应多个用户评论，并且按照时间顺序显示评论，为了提高查询效率，因此我们选择了redis的list类型将商品评论放在缓存中； （5）在统计模块中，我们有个功能是做商品销售的排行榜，因此选择redis的zset结构来实现； 还有一些其他的应用场景，主要就是用来作为缓存使用。
每当我们在redis中新建一个键值对的时候，我们至少会创建两个对象：一个是key的对象，一个是value的对象。key对象总是一个字符串类型的对象，而值对象，则会是5种对象类型中的任意一种。 如下图所示：
| 作者 马艺超，腾讯课堂开发工程师，主要负责腾讯课堂的后台相关业务开发。 ---- 在做业务的时候用到了一些redis的特性，发现它的持久化特性特别好用，这个特性也是Redis高可用的重要原因，因此在用过之后，笔者对一些原理进行了简单的梳理。 总的来说，Redis为持久化提供了两种方式： 1. RDB：在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。 2. AOF：记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据。 接下来我们对RDB和AOF的原理和内容进行解读 一、RD
董明鑫，雪球 SRE 工程师，主要负责保障雪球稳定性、提升资源利用率及提高开发效率等方向。
Spring-Data-Redis是Spring-Data项目的一个子项目，主要用于操作Redis，通过Spring-data-redis工具，使得操作Redis以更加面向对象的方式。
在高并发的网络应用中，减少网络往返次数是提升系统性能的关键。Redis，作为一款高性能的键值存储数据库，提供了管道技术，允许客户端连续发送多个命令而无需等待每个命令的响应，从而显著减少了网络延迟，提高了整体的吞吐量。本文将深入探讨 Redis 管道技术的原理、命令使用及其实现细节，通过具体案例展示如何在实际场景中应用管道技术，以达到性能优化的目的。
说明：由于答案篇幅较长，以下文章为索引，具体答案在GitHub上，你可以点击文末阅读原文直达，也可以复制上面的链接到浏览器打开。
redis是一个key-value存储系统。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。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主从同步。简单来说 Redis 就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以存写速度非常快，因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。Redis 也经常用来做分布式锁。Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。
上一篇文章，我们讲的是 Redis 的一种基于内存快照的持久化存储策略 RDB，本质上他就是让 redis fork 出一个子进程遍历我们所有数据库中的字典，进行磁盘文件的写入。
redis是内存中的数据结构存储系统，一个key-value类型的非关系型数据库，可持久化的数据库，相对于关系型数据库（数据主要存在硬盘中），性能高，因此我们一般用redis来做缓存使用；并且redis支持丰富的数据类型，比较容易解决各种问题，因此redis可以用来作为注册中心，数据库、缓存和消息中间件。Redis的Value支持5种数据类型，string、hash、list、set、zset（sorted set）;
Redis 属于键值（key-value）数据库，键值数据库会使用哈希表存储键值和数据，其中 key 作为唯一的标识，而且 key 和 value 可以是任何的内容，不论是简单的对象还是复杂的对象都可以存储。键值数据库的查询性能高，易于扩展。
我们首先要明白，Redis很快！官方表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis
以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式。
转载自 https://www.w3cschool.cn/memcached/question-10231378.html 这两年 Redis火得可以，Redis也常常被当作 Memcac
Redis之父Salvatore Sanfilippo在自己的博客表示，他从来没有想过要成为一个软件维护者，现在Redis项目已经发展到一个阶段，因此他要退出Redis维护人员的行列，交棒给他的同事Yossi Gottlieb和Oran Agra，目前他还未对未来有规划，但会继续在Redis Labs担任顾问为Redis提供想法。
Redis的线程模型具有高吞吐量、低延迟、高并发性和内存操作效率高的优势，但无法充分利用多核CPU、存在长时间阻塞问题、无法处理复杂的计算任务和有限的可扩展性是其相对的劣势。
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