随着互联网的发展,实时流式数据的处理变得越来越重要。实际应用中,任务队列是一个把任务排遣、宏观调度的重要组件。在流式任务中,系统中的任务实时写入循环工作交给其他服务完成,为了保障这样一种可靠写入方式,有必要考虑使用缓存队列系统。其中 Redis 就是一种常用的分布式队列系统,可以帮助我们确保任务可靠地写入系统。
Redis 是一种开源的内存数据库,它具有高性能、高扩展性、可进行在线持久化和完全可见的特点,使得它成为缓存队列的首选。基于 Redis 的缓存队列有很多已经实现的方法。首先,我们可以使用 Redis 的 list 数据结构来实现缓存队列。list 数据结构表示为一个链表,它可以有效地实现入队和出队操作。例如,我们可以使用 lpush 和 rpop 命令在队列尾部添加元素和弹出元素。
另外,我们还可以使用 Redis 的 set 数据结构来实现缓存队列。我们可以使用 sadd 和 spop 命令在队列中添加和弹出元素,这样可以保证不会重复添加相同的元素。
最后,还可以使用 Redis 的强大的事务功能来实现多元素同时写入任务处理队列,具体代码如下：
//开启事务MULTI//将任务A添加到队列LPUSH tasks A//将任务B添加到队列LPUSH tasks B//提交事务操作EXEC
我们可以看到,基于 Redis 的队列可以在很短的时间内,毫秒级甚至更短,实现复杂任务的可靠写入。 Redis 的性能和特性使它成为系统运行任务的理想之选。此外,Redis 也可以做到更复杂的任务调度、可靠的任务分发和多服务运行等,可以满足各种实际应用场景。
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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。
一个容量为15的循环队列，头指针frount=6，尾指针rear=9，则该循环队列共有几个元素？
循环队列最主要的表示方法：头尾相同表示空。 例如front=0, rear=0表示空队列。 这时候rear指向下次可以写入的位置，front指向下次读出的位置。 如果用这种方法，rear指向的位置是空的。 所以你的问题的答案是三。 6、7、8三个元素，9是空的，等待写入。 此外还有其它表示方法，例如尾比头大1表示空，不过这些方法都不够直观，也应用得比较少。 当然，无论用任何方法，答案是一样的。 反正不是头空着就是尾空着。
redis中的zadd是啥意思
redis是一个key-value存储系统。 和Memcached类似，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。 与memcached一样，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master-slave(主从)同步。
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