Redis作为一款高性能、内存中的数据存储系统，被广泛应用在各种场景中，如缓存、消息队列、会话存储等。在Redis的架构设计中，其主要分为客户端、网络、数据结构、持久化等四个方面，我们来一起来研析其原理图解析。
1.客户端
Redis客户端包括各种语言的驱动程序和API，它们通过网络协议与Redis 服务器 通信。客户端可以通过TCP/IP协议连接到Redis服务端。
Redis客户端之所以受到广泛使用，是因为它可以在Redis保证性能的同时使用非常简单。下面是一个常用的Python Redis客户端示例：
import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
其中，host为Redis服务的IP地址，默认为localhost；port为Redis的监听端口，默认为6379；db为Redis数据库的编号，默认为0。
2.网络
Redis的网络层负责将客户端发来的请求封装成数据包，并发送给Redis服务器。Redis的网络通信采用了自己的协议，它是基于TCP协议的，而且是ASCII编码的。Redis协议非常简单，具体格式如下：
*\r\n\r\n\r\n...\r\n\r\n
其中，*表示参数个数；表示参数个数的数字；\r\n表示回车换行符；到表示参数列表。
以下是Redis协议的具体示例：
*3\r\n$3\r\nSET\r\n$5\r\nmykey\r\n$7\r\nmyvalue\r\n
上述示例表示，有3个参数，分别是SET、mykey和myvalue。
3.数据结构
Redis支持多种数据结构，包括字符串、列表、哈希表、集合和有序集合等。这些数据结构是Redis的核心部分，我们可以通过它们实现各种应用场景。
（1）字符串
字符串是Redis中最为基础的数据类型，它可以存储任何类型的数据，比如整数、浮点数、文本等。以下是一个Python Redis字符串示例：
import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)r.set('mykey', 'myvalue')
（2）列表
列表是Redis中的一种有序存储结构，可以存储任意数量的元素，每个元素都可以是任何类型的数据。以下是一个Python Redis列表示例：
import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)r.lpush('mylist', 'a', 'b', 'c')r.lrange('mylist', 0, -1) # 获取列表所有元素
（3）哈希表
哈希表是Redis中的一种键值对存储结构，类似于Python中的字典。哈希表的键和值都可以是任何类型的数据。以下是一个Python Redis哈希表示例：
import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)r.hset('myhash', 'field1', 'value1')r.hget('myhash', 'field1')
（4）集合
集合是Redis中的一种无序存储结构，可以存储任意数量的元素，且每个元素都必须是唯一的。以下是一个Python Redis集合示例：
import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)r.sadd('myset', 'a', 'b', 'c')r.smembers('myset') # 获取集合所有元素
（5）有序集合
有序集合是Redis中的一种有序存储结构，每个元素都有一个分数(score)和一个值(value)，分数用于进行排序。以下是一个Python Redis有序集合示例：
import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)r.zadd('myzset', {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})r.zrange('myzset', 0, -1) # 获取有序集合所有元素
4.持久化
Redis支持两种持久化方式，以保证数据在服务器重启或崩溃时不会丢失。其中，RDB持久化方式将Redis当前状态写入磁盘文件中，AOF持久化方式则通过命令重放来恢复状态。
（1）RDB持久化
RDB持久化方式在Redis中被称为快照(Snapshot)持久化方式，因为它能够准确快速地保存Redis服务器在某一时刻的状态。RDB持久化方式通过fork()系统调用创建一个子进程，然后将Redis服务器内存中的数据写入磁盘文件中，最后将子进程终止。
以下是一个Python Redis RDB示例：
import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)r.save() # 手动进行RDB持久化
（2）AOF持久化
AOF持久化方式在Redis中被称为追加(append-only)方式，因为它将每一个写入操作追加到文件中，文件名为appendonly.aof。AOF持久化方式支持三种写入策略，即no、always和everysec。
以下是一个Python Redis AOF示例：
import redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)r.config_set('appendonly', 'yes') # 开启AOF持久化
香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（www.IDC.Net）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。
nginx奇怪的超时110: Connection timed out
很明显是架构问题，nginx本身可能也存在原因，而不是后端，不然另一台nginx就也会爆超时，那么你的2个nginx是做反向代理到后方对吧，你的业务会话超时时间是多少，这个可能要问研发，当nginxA收到数据向后发送代理时，开始进行会话传输，假如说会话超时是10S，断开后，经过5S，数据又到nginxB了，那么先前的会话并没有断开，你再去连肯定会超时，所以解决方案就是看下会话时间还有nginx的会话保持时间是多少，建议改成0或者自己调节，默认记得keepalive_timeout是60，如果架构是一台nginx做反向代理，基本没有这个问题。可能我理解也有不对
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。
关于报考华东理工大学研究生，我想问下化工原理和物理化学哪个比较容易考，有没有推荐的参考。
选物化还是化原关键还是看个人，哪个学的更好选哪个。 物化用的是胡英第五版，参考书可选黑恩成老师的学习指导。 关于化原是陈敏恒第三版，有一本白皮书资料，华理书店有卖，网上也有一本华理出版社的化工原理辅导资料，作者马江权著。 后面还有历年考试真题。 你可以买来看看，那本书有些难度与价值。 望采纳
发表评论