借助Redis搭建稳定的架构
Redis是一个基于内存的数据结构存储系统，被广泛应用于许多互联网公司的数据库、缓存、队列等场景。它具有快速读写能力、持久化、高可用性等特点，可以帮助我们快速搭建高效稳定的架构。下面介绍如何借助Redis搭建稳定的架构。
1. Redis应用于缓存
Redis最大的优点就是快速的读写能力，这使得它非常适合用来做缓存。我们可以将经常被访问的数据放在Redis中，大大加速了数据的读取速度。下面是一个示例代码。
import redis
# 连接Redis 服务器
redis_client = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
# 将数据存入Redis中
redis_client.Set(‘key’, ‘value’)
# 从Redis中读取数据
value = redis_client.get(‘key’)
print(value)
上述代码连接到本地的Redis服务器，并将一个key-value对存入了Redis中。我们可以通过get方法读取该key对应的value值，这比从数据库中查询要快很多。2. Redis应用于队列Redis也可以作为队列来使用，可以解决一些后台任务异步处理的问题。比如，我们可以将需要后台处理的任务放入Redis队列中，然后由后台程序逐个取出任务进行处理。下面是一个示例代码。```pythonimport redis# 连接Redis服务器redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)# 将任务加入队列redis_client.rpush('task_queue', 'task1')# 取出任务task = redis_client.lpop('task_queue')print(task)
上述代码将一个任务加入Redis队列中，然后从队列中取出任务进行处理。这种方式还可以通过多线程来实现并发处理多个任务，从而提高处理效率。
3. Redis实现分布式锁
在多线程并发操作时，为了保证数据的一致性，我们需要用到锁机制。Redis可以实现分布式锁，这种锁机制可以不仅可以保证进程内的同步，还可以在不同进程之间进行同步。下面是一个示例代码。
import redis
class RedisLOCK:
def __init__(self, redis_client, lock_name, acquire_timeout=10):
self.redis_client = redis_client
self.lock_name = lock_name
self.acquire_timeout = acquire_timeout
def acquire(self):
while True:
# 尝试获取锁
if self.redis_client.setnx(self.lock_name, 1):
self.redis_client.expire(self.lock_name, self.acquire_timeout)
return True
time.sleep(0.1)
def release(self):
# 释放锁
self.redis_client.delete(self.lock_name)
# 使用方法
redis_client = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
redis_lock = RedisLock(redis_client, ‘test_lock’)
if redis_lock.acquire():
print(“Locked!”)
redis_lock.release()
上述代码实现了一个Redis分布式锁，并在用例中展示了如何使用它。这种分布式锁可以保证多个进程在同一时间只有一个进程能够访问临界区，从而保证了数据的一致性。综上所述，Redis作为一款高性能的内存数据库，可以帮助我们快速搭建高效稳定的架构。无论是缓存、队列还是分布式锁等场景，Redis都能提供可靠的解决方案。我们可以通过上述示例代码学习如何使用Redis，进而借助Redis搭建稳定的架构。
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。
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。
windows可以部署redis吗
1下载安装文件,选择稳定版本2解压后找到bin目录下的release下的redis-2.8.173点击安装exe文件，进行安装。 选择好路径，一直到安装结束即可。 4点击Service查看Redis服务是否正确的安装。 Windows--》。 默认的端口为6379。 服务已启动。 5使用客户端工具进行连接，出现如下画面即成功。 6使用CMD工具，安装另一个Redis实例服务，端口为6369.需要提前建好6369端口使用的conf文件如：C:\Users\Gray>E:\redis-2.8.17\ --service-installE:\redis-2.8.17\ --service-name RedisServer6369 --port 6369试验了几次都没有提示成功的信息，但是查看服务成功了，而且用客户端连接也成功了。 7查看6369端口的redis服务8使用客户端连接6369 redis服务，出现如下界面表示成功9至此，大功告成。
SD-WAN有什么好处？
一旦组织采用SaaS和IaaS形式的基于云的应用程序，其WAN架构就会经历遍及全球的流量访问应用程序的爆炸式增长，这些变化对IT有着多种影响：SaaS应用程序性能问题可能会损害员工的生产力；WAN开销可能会因未充分利用专用和备用电路而增加；IT部门每天都在进行复杂的战斗，将多种类型的用户和多种类型的设备连接到多种云环境。 借助SD-WAN，IT可以提供路由，威胁防护，有效卸载昂贵电路的工作，并简化WAN网络管理。 所以好处可以包括以下内容：
降低网络成本
SD-WAN通过允许您使用业务采取最经济的连接方式来帮助降低网络成本。 无论在该区域中哪种效果最佳，都不必强迫所有位置使用相同的连接类型，而您的站点可以使用不同的连接类型，通过一个SD-WAN维护。 这意味着您的企业不再需要为每个站点的专线和防火墙，您可以选择最适合您的连接类型。
提高生产力和效率
能够快速上线并全天保持在线状态。 借助SD-WAN，您可以通过智能路由确保做到这一点，该路由通过现有Internet连接，从而为每位员工提供最佳的应用程序性能和快速的用户体验。
网络连续性
SD-WAN支持通过冗余系统和安全措施确保您的网络始终运行且始终可用，以确保24/7全天候运行。 系统通过根据位置，一天中的时间，系统延迟和其他性能阈值自动路由流量来实现此目的。 如果一个站点出现故障，则另一位置的Internet服务将减少负担。
自动配置
SD-WAN支持远程安装维护
更简单的安全性
SD-WAN涵盖所有功能，包括防火墙功能，数据加密和网络安全性，不需要每一个办公区域单独进行网络维护。
发表评论