通过Redis的Key索引存取高效的数据-redis的key索引 (通过热点可以窃取信息吗)

通过Redis的key索引存取高效的数据

Redis是一款高性能的键值存储系统，它提供了快速的数据检索和存取能力，支持多种数据类型处理和丰富的数据操作命令，成为了互联网应用开发中常用的存储方案。其中，通过Redis的Key索引存取数据可以提高数据读写效率，更加高效地管理和利用数据。

一、Redis的Key索引及其优势

Redis的Key是存储在内存中的唯一标识符，它可以是任何字符串类型，长度最大可以达到512MB。在Redis中，不同类型数据的Key会被存储在不同的数据结构里面，如字符串类型的Key会被存储在散列表中，列表类型的Key会被存储在链表中等。通过Key索引，我们可以快速地找到需要的数据，而无需遍历全部数据。

相比于传统的数据库系统，Redis的Key索引存取方式具有以下优势：

1. 高速读写性能：Redis使用内存作为数据存储介质，Key索引存取方式可以快速定位所需数据，实现高速读写性能。

2. 简单而灵活的数据结构：Redis支持字符串、散列、列表、集合、有序集合等多种数据结构，具有灵活性和可扩展性。

3. 丰富的数据操作命令：Redis提供了丰富的数据操作命令，包括增删改查、批量操作、事务处理等，支持更多的数据处理需求。

二、Redis的Key索引存取方式

在Redis中，我们通过Key来访问或者操作数据，可以使用多种数据类型的Key。以下是其中一些常用的方式。

1. 字符串类型Key

字符串类型的Key是Redis最常用的一种数据类型，它能够存储任意类型的字符串数据。通过Get和Set命令可以快速的存取该类型数据，例如：

set myKey "Hello Redis!"get myKey

2. 散列表类型Key

散列表是Redis中的一种常用数据结构，其中每个键值对是一个散列表的元素。创建散列表类型Key的命令是HSET（hash set），可以用来给散列表添加字段值。使用HGET可以获取指定的字段值。例如：

hset myHash name "john"hset myHash age 20hget myHash age

3. 列表类型Key

列表类型Key是Redis中的一种基本数据类型，它存储的数据是一个有序的列表。利用lpush和rpush命令，可以分别在列表的左侧和右侧插入数据，利用lrange命令，可以查看列表中的所有元素。例如：

rpush myList "John"rpush myList "Mike"rpush myList "Tom"lrange myList 0 -1

以上是三种常用的Redis Key索引方式，通过对不同数据类型Key的使用，我们可以快速、高效地存取数据，提高数据的管理和利用效率。

三、结语

Redis是一个功能强大的键值存储系统，提供了高速读写性能和灵活的数据操作命令，在互联网应用中得到了广泛的应用。通过Key索引存取数据是Redis的一项重要特性，它可以帮助我们快速、高效地管理和利用数据，实现数据应用的优化与升级。因此，在开发过程中熟练掌握Redis的Key索引存取方式，是我们提高应用效率和用户体验的必要技能之一。

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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。

合成器 编曲键盘 MIDI键盘 这几种有什么不同？一般乐队的键盘手用的是哪种电子琴？

1. 电子音乐合成器：带有可调的 双/多 振荡、滤波器单元，可“自造”音色，其采样、模拟的音色波形容量大（甚至巨大），因此，它的音色“还原度”很高（甚至极高）。 其音色存贮方式为 RAM（随机存取）。 其音色储存库的体积、数量、复音数、样本分层等非常丰富、巨大，大多都有音色的扩展口设置。 电子合成器 分基本两大类：1）单纯演奏版，适于舞台演奏；2）自带“音序器”模块，可以进行多轨编曲、数据交换、外传（甚至具备内置硬盘），可与电脑内部的MIDI 、DAW 进行交互遥控、对话等。 2. 因此，自带“音序器”模块的硬件合成器，就 = “编曲键盘”，也 = 硬件版的“ 数字音乐工作站”。 3. 无论电子琴，还是合成器，进入本世纪后，均带有 MIDI 接口，因此，二者均可作为“MIDI 键盘”。 当然，也有本身不带任何音色的、独立的“哑巴”MIDI 键盘，它们是通过其 MIDI 接口，连接其他硬件、软件合成器，并命令硬、软合成器的音源、乐器发声。

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。