利用Redis加速用户信息的读取和存储-redis用户信息缓存 (利用热电偶测温时热电势不仅与热端温度无关)

教程大全 2025-07-07 23:44:48 浏览次

利用Redis加速用户信息的读取和存储

在现代Web应用中，用户信息的读取和存储是一个非常常见的任务。尤其是在大型网站或应用中，用户数量多，对数据库读写的压力也会随之增加。因此，为了使用户信息的读写更高效、更快速，可以使用Redis来加速用户信息的读取和存储。

Redis是一个高性能、基于内存的数据存储系统，能够进行快速的读写操作。与传统的数据库相比，Redis可以通过预先将数据放在内存中来避免磁盘I/O等慢速操作，从而提升数据读取和写入的速度。因此，适当地使用Redis可以显著地提高Web应用的性能。

接下来，我们来看一下如何在Web应用中使用Redis来加速用户信息的读取和存储。假设我们的应用需要管理用户的姓名、电子邮件和地理位置信息。一般情况下，这些信息都会存储在关系型数据库中。而通过使用Redis，我们可以将这些信息缓存到内存中，从而避免频繁访问数据库的问题。

我们需要在应用中配置Redis的信息。在Java Spring框架中，我们可以使用Spring Boot自动配置Redis。在application.properties文件中添加以下配置信息：

spring.redis.host=localhostspring.redis.port=6379spring.redis.password=nullspring.redis.database=0spring.redis.timeout=5000

这将配置应用程序连接到默认的Redis实例（host:localhost，port:6379）中。

现在，我们可以开始缓存用户信息了。在Spring框架中，我们可以使用RedisTemplate将信息写入Redis缓存。下面是一个简单的示例：

@Autowired

private RedisTemplate redisTemplate;

public User getUserByEml(String eml) {

User user = redisTemplate.opsForValue().get(eml);

if (user == null) {

user = userRepository.findByEml(eml);

if (user != null) {

redisTemplate.opsForValue().set(eml, user);

return user;

在上述示例中，我们使用了RedisTemplate将用户信息缓存在Redis中。对于每个邮件地址（eml），我们先尝试从Redis中获取用户信息，如果没有缓存则从数据库中获取用户信息，并将其写入Redis缓存中以备下次使用。需要注意的是，在使用Redis缓存时需要对过期数据进行处理。为了避免在Redis中存储过期数据，我们可以使用TTL（Time To Live）时间（以秒为单位）来控制每个缓存项的存活时间。例如，我们可以使用以下代码将缓存过期时间设置为60秒：```javaredisTemplate.expire(eml, 60, TimeUnit.SECONDS);

在使用Redis缓存时，我们需要评估应用程序的访问模式。如果我们需要定期更新数据，我们可以缓存数据并在每个更新后立即刷新缓存。如果我们需要频繁访问数据，我们可以使用Redis大规模缓存数据。

利用Redis可以大大提高Web应用程序的性能，特别是在用户信息读写方面。将每个缓存项保存在内存中可以加快访问速度，从而提高应用程序的响应速度。尽管使用Redis需要额外的开发和配置工作，但这对于需要高性能的应用程序是非常值得的。

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如何理解而value对于Redis来说是一个字节数组，Redis并不知道value中存储的是什么

Redis不仅仅是一个简单的key-value内存数据库，Redis官网对自身的定义是“数据结构服务器”。通过用心设计各种数据结构类型的数据存储，可以实现部分的数据查询功能。因为在Redis的设计中，key是一切，对于Redis是可见的，而value对于Redis来说就是一个字节数组，Redis并不知道你的value中存储的是什么，所以要想实现比如‘select * from users where =shanghai’这样的查询，在Redis是没办法通过value进行比较得出结果的。但是可以通过不同的数据结构类型来做到这一点。比如如下的数据定义users:1 {name:Jack,age:28,location:shanghai}users:2 {name:Frank,age:30,location:beijing}users:location:shanghai [1]其中users:1 users:2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users:location:shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。 Jedis jedis = ();Set shanghaiIDs = (users:location:shanghai);//遍历该set//...//通过hgetall获取对应的user信息(users: + shanghaiIDs[0]);通过诸如以上的设计，可以实现简单的条件查询。但是这样的问题也很多，首先需要多维护一个ID索引的集合，其次对于一些复杂查询无能为力(当然也不能期望Redis实现像关系数据库那样的查询，Redis不是干这的)。但是Redis2.6集成了Lua脚本，可以通过eval命令，直接在RedisServer环境中执行Lua脚本，并且可以在Lua脚本中调用Redis命令。其实，就是说可以让你用Lua这种脚本语言，对Redis中存储的key value进行操作，这个意义就大了，甚至可以将你们系统所需的各种业务写成一个个lua脚本，提前加载进入Redis，然后对于请求的响应，只需要调用一个个lua脚本就行。当然这样说有点夸张，但是意思就是这样的。比如，现在我们要实现一个‘所有age大于28岁的user’这样一个查询，那么通过以下的Lua脚本就可以实现public static final String SCRIPT =local resultKeys={};+ for k,v in ipairs(KEYS) do + local tmp = (hget, v, age);+ if tmp > ARGV[1] then + (resultKeys,v);+ end;+ end;+ return resultKeys;;执行脚本代码 Jedis jedis = ();(auth);List keys = (allUserKeys);List args = new ArrayList<>();(28);List resultKeys = (List)(funcKey, keys, args);return resultKeys;注意，以上的代码中使用的是evalsha命令，该命令参数的不是直接Lua脚本字符串，而是提前已经加载到Redis中的函数的一个SHA索引，通过以下的代码将系统中所有需要执行的函数提前加载到Redis中，我们的系统维护一个函数哈希表，后续需要实现什么功能，就从函数表中获取对应功能的SHA索引，通过evalsha调用就行。 String shaFuncKey = (SCRIPT);//加载脚本，获取sha索引(funcName_age, shaFuncKey);//添加到函数表中通过以上的方法，便可以使较为复杂的查询放到Redis中去执行，提高效率。

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。