近几年，随着互联网应用的不断发展，Redis数据库也被越来越多的研究者和开发者使用。在开发过程中，有时我们会面临如何在不同地方开启Redis数据库的问题。
作为一种常用的关系型数据库，Redis是一种非关系型内存数据库，它既可以作为一种常规内存数据库存储，又可以作为一种缓存数据库来存储数据。 开启Redis就意味着它可以为Web应用提供实时可读、可写的数据库服务，这样，Redis就可以方便的就在远程 服务器 上运行我们的应用服务，从而极大的减少了本地服务器的负载。
那么，如何远程开启Redis数据库呢？下面将介绍2种方式。
第一种方法是使用ssh协议，使用ssh协议来远程安装Redis，可以使用以下方式：
`You can ssh into your server with the following command:`
`$ ssh root@IP_Address`
登陆完毕之后，在终端窗口输入命令，即可通过ssh直接访问远程Redis服务：
`$ redis-server –port 6379`
第二种方法是使用在线服务管理工具，例如Redis Cloud，它是一款可以在线部署Redis服务的工具，它可以从网络任意地方进行访问，使我们可以快速、安全的去开启Redis数据库服务。
因此，为了让Redis数据库实现远程访问，我们既可以使用ssh协议，也可以使用第三方Redis服务工具来进行操作，从而快速方便的实现Redis数据库远程访问。
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redis可以设置生效开始的时间吗
一般是根据需求来进行设置。 redis通过expire命令来设置key的过期时间。 语法(key, expiration)1. 在小于2.1.3的redis版本里，只能对key设置一次expire。 redis2.1.3和之后的版本里，可以多次对key使用expire命令，更新key的expire time。 2. redis术语里面，把设置了expire time的key 叫做：volatile keys。 意思就是不稳定的key。 3. 如果对key使用set或del命令，那么也会移除expire time。 尤其是set命令，这个在编写程序的时候需要注意一下。 4. redis2.1.3之前的老版本里，如果对volatile keys 做相关写入操作(LPUSH,LSET)，和其他一些触发修改value的操作时，redis会删除该key。 也就是说 (key,expiration);(key,field,value);(key) //return nullredis2.1.3之后的版本里面没有这个约束，可以任意修改。 (key,100);(key,expiration);(key)(key)//redis2.2.2 return 101; redis<2.1.3 return 1;5. redis对过期键采用了lazy expiration：在访问key的时候判定key是否过期，如果过期，则进行过期处理。 其次，每秒对volatile keys 进行抽样测试，如果有过期键，那么对所有过期key进行处理。
电脑中的Bois，pin 各是什么意思 ？
全称是ROM－BIOS，是只读存储器基本输入／输出系统的简写，它实际是一组被固化到电脑中，为电脑提供最低级最直接的硬件控制的程序，它是连通软件程序和硬件设备之间的枢纽，通俗地说，BIOS是硬件与软件程序之间的一个“转换器”或者说是接口（虽然它本身也只是一个程序），负责解决硬件的即时要求，并按软件对硬件的操作要求具体执行 DOS命令，一般用于检测网络通与不通 ，也叫时延，其值越大，速度越慢PING (Packet Internet Grope)，因特网包探索器，用于测试网络连接量的程序。 Ping发送一个ICMP回声请求消息给目的地并报告是否收到所希望的ICMP回声应答。 它是用来检查网络是否通畅或者网络连接速度的命令。 作为一个生活在网络上的管理员或者黑客来说，ping命令是第一个必须掌握的DOS命令，它所利用的原理是这样的：网络上的机器都有唯一确定的IP地址，我们给目标IP地址发送一个数据包，对方就要返回一个同样大小的数据包，根据返回的数据包我们可以确定目标主机的存在，可以初步判断目标主机的操作系统等。 Ping 是windows系列自带的一个可执行命令。 利用它可以检查网络是否能够连通，用好它可以很好地帮助我们分析判定网络故障。 应用格式：Ping IP地址。 该命令还可以加许多参数使用，具体是键入Ping按回车即可看到详细说明。 ping指的是端对端连通，通常用来作为可用性的检查，但是某些病毒木马会强行大量远程执行ping命令抢占你的网络资源，导致系统变慢，网速变慢。 严禁ping入侵作为大多数防火墙的一个基本功能提供给用户进行选择。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，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： 1Redis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。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis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。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you WANt, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
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