随着互联网技术的发展，越来越多的系统服务在微服务、分布式的范围内展开，而且这些系统之间有些边界进行了拆分，这样只能实现后，系统之间应当实现跨域数据共享，用于满足数据一致性及可用性等需求，而Redis就是一个能够帮助我们实现跨域数据共享的良师益友。
Redis 是一种高性能内存数据库，它有着极其优秀的读写性能，在分布式系统中可以很好的满足高并发的读写需求，此外，由于 Redis 具备多种数据结构的功能，使得它能够更好的满足跨系统的数据共享的需求，而且它还具备非常完备的以及完善的一致性保护。
它的实现原理是：在相关系统中都增设 Redis 实例来作为缓存，这些 Redis 实例之间通过网络可以互相连接，当系统之间的数据状态发生变更，则通过这些 Redis 实例同步状态的变更，从而可以将数据可用性及一致性的保证，这样每个系统各自负责读写本系统的数据，而 Redis 负责完成系统之间的数据同步，其实现的核心是解决了可用性与一致性的矛盾。
实现跨域数据共享，Redis 也是我们可以在采用了，比如在开发中使用 STOMP 协议，我们可以使用 Redis 作为中间件，使用 Redis 存储消息及其他数据，如果有一些节点需要发布新的消息，那么它可以调用 Redis 来发送数据，并且它可以将消息同步到其他的节点，从而可以实现跨域数据共享。
综上所述，Redis 能够很好的帮助我们实现跨域数据共享，它不仅有着极佳的性能，而且可以完善的保护数据一致性和可用性，使得跨域数据共享变得更加方便及安全。
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redis可以设置生效开始的时间吗
一般是根据需求来进行设置。 redis通过expire命令来设置key的过期时间。 语法(key, expiration)1. 在小于2.1.3的redis版本里，只能对key设置一次expire。 redis2.1.3和之后的版本里，可以多次对key使用expire命令，更新key的expire time。 2. redis术语里面，把设置了expire time的key 叫做：volatile keys。 意思就是不稳定的key。 3. 如果对key使用set或del命令，那么也会移除expire time。 尤其是set命令，这个在编写程序的时候需要注意一下。 4. redis2.1.3之前的老版本里，如果对volatile keys 做相关写入操作(LPUSH,LSET)，和其他一些触发修改value的操作时，redis会删除该key。 也就是说 (key,expiration);(key,field,value);(key) //return nullredis2.1.3之后的版本里面没有这个约束，可以任意修改。 (key,100);(key,expiration);(key)(key)//redis2.2.2 return 101; redis<2.1.3 return 1;5. redis对过期键采用了lazy expiration：在访问key的时候判定key是否过期，如果过期，则进行过期处理。 其次，每秒对volatile keys 进行抽样测试，如果有过期键，那么对所有过期key进行处理。
scrapy使用redis的时候，redis需要进行一些设置吗
1.使用两台机器，一台是win10，一台是centos7，分别在两台机器上部署scrapy来进行分布式抓取一个网站7的IP地址为192.168.1.112，用来作为redis的master端，win10的机器作为的爬虫运行时会把提取到的url封装成request放到redis中的数据库：“dmoz:requests”，并且从该数据库中提取request后下载网页，再把网页的内容存放到redis的另一个数据库中“dmoz:items”从master的redis中取出待抓取的request，下载完网页之后就把网页的内容发送回master的redis5.重复上面的3和4，直到master的redis中的“dmoz:requests”数据库为空，再把master的redis中的“dmoz:items”数据库写入到mongodb中里的reids还有一个数据“dmoz:dupefilter”是用来存储抓取过的url的指纹（使用哈希函数将url运算后的结果），是防止重复抓取的！
如何入门 Python 爬虫
“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。 如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。 另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图。 因为学习A的经验可以帮助你学习B。 因此，你不需要学习怎么样“入门”，因为这样的“入门”点根本不存在！你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西，在这个过程中，你会很快地学会需要学会的东西的。 当然，你可以争论说需要先懂python，不然怎么学会python做爬虫呢？但是事实上，你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python :D看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬，那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。 先长话短说summarize一下：你需要学习基本的爬虫工作原理基本的http抓取工具，scrapyBloom Filter: Bloom Filters by Example如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。 其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。 最简单的实现是python-rq:和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)
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