理解Redis实战解析的有效推荐（推荐redis书深入） (理解热电偶的测温原理)

技术教程 2025-05-13 10:18:37 浏览次

Redis是一种使用NoSQL数据库的高性能、内存数据库。它可以用于快速检索、存储和管理大量数据。它包括许多工具，可以用于快速开发、部署和标准化的应用程序。它的性能有利于提高应用性能，同时也为用户提供了更多的构建和定制功能。

Redis主要用于数据缓存，大量数据可以存储在内存中，减少从持久层获取信息的次数和时间。这降低了读取持久层数据的时间，提高了读取速度和数据缓存的功能。Redis还可以用于快速排序，因为它可以将数据按照多个字段存储和检索，以更快的速度实现排序。

使用Redis实现有效的推荐服务的途径如下：

（1）需要提取用户的特征。通过计算历史浏览记录、评论等信息，可以收集用户的特征。例如，一个用户喜欢科幻电影，那么它可能会具有预测喜欢此类电影的向量，另外一个用户喜欢冒险电影，它可能会具有预测喜欢冒险电影的向量。有了这些特征，就可以很容易的将用户的特征与推荐的文章的特征进行比较，找出更为准确的推荐内容。

（2）在利用Redis存储这些特征的基础上，可以利用脚本实现快速检索。例如，可以使用以下的Lua脚本在Redis中实现快速检索：

local result = redis.call('zinterstore', 'outkey', 2, 'key1', 'key2')local result = redis.call('zrange', 'outkey', 0, -1)for i，v in iprs(result) do print(v) end

keys *

通过上述操作，可以获得所有的推荐文章的键，以便快速获取更多的文章，实现有效的推荐。

理解Redis可以帮助我们实现有效的推荐服务，特别是利用它的性能优势，可以更加迅速地获得用户的特征和推荐文章，从而实现快速检索和数据缓存功能，一定程度上提高应用性能。

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关于memcache和Redis的区别和总结

aof目的主要是数据可靠性及高可用性，在Redis中有另外一种方法来达到目的：Replication。由于Redis的高性能，复制基本没有延迟。这样达到了防止单点故障及实现了高可用。要想成功使用一种产品，我们需要深入了解它的特性。 Redis性能突出，如果能够熟练的驾驭，对国内很多大型应用具有很大帮助。

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。