提升Redis短数据性能：看看这个!
Redis是广泛使用的开源内存数据存储系统，它被广泛用于高性能数据缓存、会话存储和消息队列等。它具有快速查询和高可用性的特点，使其成为许多开发人员和企业选择的首选工具之一。
然而，当处理大量短数据时，Redis的性能可能会受到影响。因为短数据存储有一定的开销，这可能会导致Redis存储类似于短字符串、哈希表等小型数据时变慢。据报道，Redis 4.0版本中的”Quicklist”功能可以提高短数据存储的性能，让我们来探究一下。
Quicklist是Redis新的数据结构，用于优化短数据存储的性能。它是一种存储小型数据的方式，可以在Redis使用哈希表或列表储存短数据时使用。
它是一个由多个不同的列表组成的数据结构。每个列表中存储着一组称为节点的实际元素，其中每个节点都是一个字节数组。由于这些节点是连续存储的，各节点之间是通过指针链接起来的，因此能够有效地利用内存，提高处理短数据的效率。
引入Quicklist后，当Redis存储短字符串、哈希表等小型数据时，它会将它们存储在Quicklist中，而不是使用通常的方式储存在内存中。
应用
接下来我们将给大家介绍一些用于测试Redis性能的代码，我们将演示使用两个不同的Redis实例存储字符串键值对，其中一个使用Quicklist存储，另一个使用列表存储。 我们将测试它们的速度，看看Quicklist对Redis性能的影响。
安装Redis
您需要在本地或远程 服务器 上安装Redis。在Ubuntu上，您可以运行以下命令：
sudo apt-get update
sudo apt-get install redis-server
设置Redis实例
接下来，我们将使用两个Redis实例。第一个实例将使用Quicklist，而第二个实例将使用通常的列表存储数据。
我们将创建两个Redis.conf配置文件：quicklist-redis.conf和normal-redis.conf。quicklist-redis.conf包含以下内容：
protected-mode no
daemonize yes
dir /var/lib/redis-quicklist
pidfile /var/run/redis-quicklist/redis-server.pid
appendonly no
maxmemory-policy allkeys-lru
maxmemory 100mb
list-max-ziplist-entries 512
list-max-ziplist-value 64
hash-max-ziplist-entries 512
hash-max-ziplist-value 64
quicklist-max-zip-entry 64
normal-redis.conf包含以下内容：
protected-mode no
daemonize yes
dir /var/lib/redis-normal
pidfile /var/run/redis-normal/redis-server.pid
appendonly no
maxmemory-policy allkeys-lru
maxmemory 100mb
list-max-ziplist-entries 512
list-max-ziplist-value 64
hash-max-ziplist-entries 512
hash-max-ziplist-value 64
您需要创建存储目录：
mkdir /var/lib/redis-quicklist
mkdir /var/lib/redis-normal
mkdir /var/run/redis-quicklist
mkdir /var/run/redis-normal
然后分别启动这两个实例：
redis-server /path/to/quicklist-redis.conf
redis-server /path/to/normal-redis.conf
现在两个实例都在运行，并准备好测试。
测试性能
在测试之前，我们需要生成一些随机的字符串作为测试数据。以下Python代码生成1000个随机的8字节字符串：
import random
import string
def random_string(length):
return ”.join(random.choice(string.ascii_lowercase) for i in range(length))
def generate_data():
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vod_cache_data文件夹是什么？
vod_cache_data是迅雷看看的数据缓存文件夹，这个版本的迅雷会自动选择用户机器剩余空间最大的分区进行保存，该文件夹从支持迅雷看看的第一个版本就存在，只是放在操作系统的临时目录而已，大家没注意到，现在我们开放了设置，大家可以任意设置他的所在目录，如果你不使用迅雷看看，那么它里面不会存在数据文件。
怎样将EXCEL数据表导入到SQL中
方法/步骤1打开SQL Server Management Studio，按图中的路径进入导入数据界面。 2导入的时候需要将EXCEL的文件准备好，不能打开。 点击下一步。 3数据源：选择“Microsoft Excel”除了EXCEL类型的数据，SQL还支持很多其它数据源类型。 4选择需要导入的EXCEL文件。 点击浏览，找到导入的文件确定。 5再次确认文件路径没有问题，点击下一步。 6默认为是使用的WINODWS身份验证，改为使用SQL身份验证。 输入数据库密码，注意：数据库，这里看看是不是导入的数据库。 也可以在这里临时改变，选择其它数据库。 7选择导入数据EXCEL表内容范围，若有几个SHEET表，或一个SHEET表中有些数据我们不想导入，则可以编写查询指定的数据进行导入。 点击下一步。 8选择我们需要导入的SHEET表，比如我在这里将SHEET表名改为price，则导入后生面的SQL数据库表为price$。 点击进入下一步。 9点击进入下一步。 10在这里完整显示了我们的导入的信息，执行内容，再次确认无误后，点击完成，开始执行。 11可以看到任务执行的过程和进度。 12执行成功：我们可以看看执行结果，已传输1754行，表示从EXCEL表中导入1754条数据，包括列名标题。 这样就完成了，执行SQL查询语句：select * FROM price$就可以查看已导入的数据内容。
为什么大专生的工作那么难找呢？
不仅仅是大专生的工作难找，客观的数据显示，我国GDP增长1.7倍，社会就业人员总数仅仅增长9%，大学应届毕业生人数却增长了3.6 倍，就业形势怎么可能不恶化？有专家介绍，2009年之前，由于我国大学毕业生人数还将逐年增长，供给增长率每年约为 7%，预计需求增长率每年不超过5%，供需缺口还会扩大。 从这个数据来说，找工作有压力。 如果是应届毕业生，你应该提早计划，并为自己设定合理的职业目标，这个时候你面临从校园到工作的转型，提早的参于工作和面试将会帮助你明确未来的工作的雇主种类和工作职位。 具体的，你应该是以下几个方面来做准备：1. 为你的第一分工作做准备，和你的校友交流他们在第一年工作的经历，这样你可以预期未来的一些挑战。 2. 使用你之前几年积累的通讯薄找到那些可以给你写推荐信或者可能给你提供工作机会的人群。 不管是你的师兄师姐还是你的老师或者你的亲朋好友。 3. 留意所有的机遇：招聘会和校园宣讲会，网站，报纸和各种媒体4.制作一份得体的简历，一份好的简历会给你代来更多的面试机会。 关于写简历的问题，你可以到千里马个人简历网去看看，多看看那些专家提供的写简历的方法我想，对你找工作是很有好处的。
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