redis用什么存储-Redis采用什么数据格式存储 (redis用来干嘛的)

redis采用什么数据格式存储

Redis是一种高性能、基于内存、可持久化的非关系型数据库。作为一种常用的存储方案，Redis采用了多种数据格式存储数据。

1.字符串类型（String）

Redis中最常用的数据类型是字符串类型，即String。字符串可以存储任何类型的数据，包括一段文本、一个数字、一个图片等。在Redis中，字符串类型的存储方式是将字符串以二进制的形式存储在内存中。为了方便操作，Redis还提供了很多字符串操作的函数，比如对字符串进行增删改查等操作。

例如，可以使用以下代码将字符串类型的数据存储到Redis中：

redis-cli> set name "John"OK

使用以下代码获取该字符串类型数据：

redis-cli> get name"John"

2.哈希类型（Hash）

哈希类型是一种存储键值对的数据结构，即键值对被存储在哈希表中。在Redis中，哈希表是一块连续的内存空间，每一个键值对被存储在其中一段连续的内存空间中。哈希类型数据在Redis中常常用于存储对象，这种存储方式可以方便地对对象进行增删改查操作。

例如，可以使用以下代码将哈希类型数据存储到Redis中：

redis-cli> hmset user:1 name "John" age 30OK

使用以下代码获取该哈希类型数据：

redis-cli> hgetall user:11) "name"2) "John"3) "age"4) "30"

3.列表类型（list）

列表类型是一种存储多个元素的数据结构。在Redis中，列表是一个双向链表，数据存储在链表节点中，每个节点包含了一个指向前驱节点和后继节点的指针。Redis提供了很多操作列表的函数，包括从列表头部或尾部添加和弹出元素、根据索引获取元素等。

例如，可以使用以下代码将列表类型数据存储到Redis中：

redis-cli> lpush list 1 2 3 4(integer) 4

使用以下代码获取该列表类型数据：

redis-cli> lrange list 0 -11) "4"2) "3"3) "2"4) "1"

4.集合类型（Set）

集合类型是一种无序元素组合的数据结构，其中每个元素都是唯一的。在Redis中，集合类型是基于哈希表实现的，其中每个元素都是哈希表中的一个键。Redis提供了很多操作集合的函数，包括从集合中添加或删除元素、获取集合中元素个数等。

例如，可以使用以下代码将集合类型数据存储到Redis中：

redis-cli> sadd set 1 2 3 4(integer) 4

使用以下代码获取该集合类型数据：

redis-cli> smembers set1) "1"2) "2"3) "3"4) "4"

5.有序集合类型（Sorted Set）

有序集合类型是一种无序元素组合的数据结构，其中每个元素都有一个分数，根据分数的大小进行排序。在Redis中，有序集合类型是基于跳表实现的，其中每个元素都被存储在跳表节点中。Redis提供了很多操作有序集合的函数，包括添加或删除元素、获取元素的排名、获取指定排名范围内的元素等。

例如，可以使用以下代码将有序集合类型数据存储到Redis中：

redis-cli> zadd zset 1 "one" 2 "two" 3 "three"(integer) 3

使用以下代码获取该有序集合类型数据：

redis-cli> zrange zset 0 -1 withscores1) "one"2) "1"3) "two"4) "2"5) "three"6) "3"

总结

Redis采用多种数据结构对数据进行存储，不同的数据结构适用于不同的场景。通过了解这些数据结构的特点和使用方法，可以更好地应对实际应用中的数据存储需求。

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redis 不支持android吗

Redis与其他key-value缓存产品有以下三个特点：Redis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。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 Redis优势性能极高–Redis能读的速度是次/s,写的速度是次/s。 丰富的数据类型–Redis支持二进制案例的Strings,Lists,Hashes,Sets及OrderedSets数据类型操作。 原子–Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。 丰富的特性–Redis还支持publish/subscribe,通知,key过期等等特性。

redis java 有什么用

Java连接redis的使用示例 Redis是开源的key-value存储工具，redis通常用来存储结构化的数据，因为redis的key可以包含String、hash、listset和sorted list。 Redisclient支持多种语言，包括：c、C++、C#、php、java、python、go等语言，根据自己的开发语言，选择合适的redis client版本类型即可。 我是使用java语言开发的，针对java语言，redis client也提供了多种客户端支持，按照推荐类型依次是：Jedis、Redisson、JRedis、JDBC-Redis、RJC、redis-protocol、aredis、lettuce。 前两种类型是比较推荐的，我们采用了Redisson类型版本作为redisclient的使用。 Redisson版的redis可发工程搭建1.新建maven工程2.在文件的dependencies节点下增加如下内容：redisson1.0.2 4j slf4j-log4j12 1.7.7 3.保存后，等eclispe工程构建完成后即可进行开发了开发示例下面是演示连接redis服务器、保存读取concurrentMap对象、保存读取set对象和保存读取Queue对象的示例代码，代码比较简单，这里就不再详细讲解了，代码如下：[java] view plaincopypackage ;import ;import ;import ;import ;import ;public class RedisExample {/** * @param args */public static void main(String[] args) {// 1.初始化Config config = new Config();(10);(127.0.0.1:6379);Redisson redisson = (config);(reids连接成功...);// 2.测试concurrentMap,put方法的时候就会同步到redis中ConcurrentMap map = (FirstMap);(wuguowei, 男);(zhangSAN, nan);(lisi, 女);ConcurrentMap resultMap = (FirstMap);(resultMap== + ());// 2.测试Set集合Set mySet = (MySet);(wuguowei);(lisi);Set resultSet = (MySet);(resultSet=== + ());//3.测试Queue队列Queue myQueue = (FirstQueue);(wuguowei);(lili);(zhangsan);();();Queue resultQueue=(FirstQueue);(resultQueue===+resultQueue);// 关闭连接();}}

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。