Redis：比关系数据库更快的速度
Redis是一种高性能的内存数据存储系统。它提供有机的数据结构(如列表、集合和哈希表)，并为网络使用提供支持。相比于关系型数据库，它具有更快的读取速度，可以高效地存储和检索数据。
Redis是基于内存的，这意味着它可以在微秒级别内读取数据。与传统的关系型数据库相比，Redis的速度非常快。关系型数据库通常使用磁盘来存储数据，这种写入方式比内存的写入要慢得多。Redis通过使用内存，可以快速地处理读取请求，同时保证数据的一致性和安全性。
与关系型数据库不同，Redis使用单个线程来处理所有客户端请求。虽然这听起来不太合理，但实际上却非常有效。由于Redis使用单个线程，它能够避免多线程竞争的问题，从而提高系统的稳定性和性能。
下面是一个简单的示例，演示了如何使用Redis来存储和检索数据。
1.在Python中安装redis模块
pip install redis
2.在Python中连接到Redis
import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
3.将数据写入Redis
r.set('name', 'Tom')
4.从Redis中读取数据
print(r.get('name'))
上述代码中，我们首先使用pip命令安装了redis模块。接下来，我们使用Python来连接到Redis，并将数据写入Redis。我们从Redis中读取数据，并将结果打印到控制台。
Redis是一个极其快速和高效的内存数据存储系统。它可以用于多种应用场景，如缓存、会话管理和排队系统。与关系型数据库相比，它提供了更快的速度和更高的可扩展性，因此在业务应用中非常受欢迎。
香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（shuyeidc.com）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。
无法使用快速用户切换因为当前启用了脱机文件要对脱机文件设置更改。怎么弄成可以
如果想使用 快速用户切换,需要关闭脱机文件具体设置：控制面板-文件夹选项-脱机文件-去掉那个勾就行了
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。
memcached可以持久化吗
memcached 是缓存系统，通过名字就可以看出来，官网也明确说了（Free & open source, high-performance, distributed memory object caching system），之所以是缓存系统，就说明它不会作为可靠的数据存储，所以并不支持持久化。 另一个是redis，他是一个存储系统，官网也说了。 只不过redis是在内存中存储的，所以速度快，因为是存储系统，所以可以作为一个可靠的数据存储系统。 支持持久化。
发表评论