相应结果利用Redis快速缓存返回结果
当网站的用户数量增加时，其过程处理时间也会随之增加。特别是当网站上的访问量激增时，处理时间的增加将会导致响应时间减慢，访问缓慢乃至崩溃。因此，缓存是一种提高网站响应速度的有效方式。而Redis则是一款高效可拓展的开源缓存工具，被广泛用于Web应用程序中的缓存层。那么，在Web应用程序中如何利用Redis来加速相应结果返回呢？
在相应结果之前就需要决定缓存哪些类型的数据。值得注意的是，缓存数据并不是越多越好。缓存数据需要满足以下几个方面的要求：（1）数据使用率高，如果一个数据项没有被访问，那么缓存它是没有意义的。（2）数据不易变，如果一个数据项频繁更改，那么缓存它的意义不大。（3）数据不复杂，如果一个数据项需要做复杂的计算才能筛选出结果，那么缓存它后只会浪费计算时间。因此，需要明确缓存哪些数据。
接着，需要了解如何在Python中使用Redis缓存。其具体代码如下：
import redis
class Redis:
def __init__(self,host=’localhost’,port=6379,db=0):
self.host = host
self.port = port
self.db = db
self.pool = redis.ConnectionPool(host=self.host,port=self.port,db=self.db)
self.redis = redis.Strictredis(connection_pool = self.pool)
def key(self,values):
return ‘_’.join(str(e) for e in values)
def set(self,name,values,data):
key = self.key(values)
return self.redis.hset(name,key,data)
def get(self,name,values):
key = self.key(values)
return self.redis.hget(name,key)
该代码定义了一个Redis类，其中包括了set和get方法。set方法将key，value和data值存入Redis中，get方法会根据key值获取value值。接着，将Redis应用到相应结果的返回中。假设计算圆的面积为例，以下代码演示了如何利用Redis加速相应结果的返回：```pythonfrom redis import Redisredis = Redis()def get_area(radius):# 如果缓存中存在数据，从缓存中获取数据并返回if redis.get('area_cache', (radius)):print("return from cache")return redis.get('area_cache',(radius))# 如果缓存中不存在数据，则计算面积并存入Redis中print("Calculate area and save to cache")pi = 3.14area = pi*(radius**2)redis.set('area_cache',(radius),area)return area
在该代码片段中，如果缓存中存在数据，代码所返回的响应结果将从Redis缓存中取出。如果缓存中不存在数据，响应结果计算完成后将储存在Redis中，以便下一次请求需要时可以更快地获取结果。该技术可以显著减少Web应用程序的响应时间，尤其是在需要重复计算的情况下。
综上所述，使用Redis缓存响应结果可以加速Web应用程序的响应时间，避免了在每次请求时都进行计算的时间浪费。此外，Python中的Redis库还提供了许多功能用于快速缓存，如队列操作和分布式锁。使用这些功能，可以定制最适合自己Web应用程序的缓存策略。
香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（www.IDC.Net）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云 服务器 和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。
Redis和Memcache的区别分析
1、 Redis和Memcache都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。 不过memcache还可用于缓存其他东西，例如图片、视频等等。 2、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3、虚拟内存--Redis当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的value 交换到磁盘4、过期策略--memcache在set时就指定，例如set key1 0 0 8,即永不过期。 Redis可以通过例如expire 设定，例如expire name 105、分布式--设定memcache集群，利用magent做一主多从;redis可以做一主多从。 都可以一主一从6、存储数据安全--memcache挂掉后，数据没了；redis可以定期保存到磁盘（持久化）7、灾难恢复--memcache挂掉后，数据不可恢复; redis数据丢失后可以通过aof恢复8、Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
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。
java~socket编程~~
//建立通道Socket sk = new Socket(指定IP, 端口号);//建立输出流DataOutPutStream dos = new DataOutputStream(());//发送数据(发数据过来!);//建立输入流DataInputStream dis = new DataInputStream(());//判断通道没有关闭,并且连接着if (!() && ()) {//读数据String str=();(str);//关闭IO流();();//关闭通道();}
发表评论