redis模式详解-红色风暴深入剖析Redis模式 (redis模糊查询key前缀)

教程大全 2025-07-14 07:27:13 浏览次

redis是一个快速高效的分布式键值存储数据库，它支持多种存储模式，这些模式中最常见的就是键值存储和哈希存储。但是，除了这些常见的存储模式之外，Redis还支持许多其他的存储模式，包括列表存储、集合存储和有序集合存储等。在本文中，我们将深入剖析Redis的不同存储模式，以及如何使用适当的存储模式来优化我们的应用程序，并探索其中的一些实际用例。

1.键值存储模式

Redis最常见的存储模式之一就是键值存储模式。在Redis中，键是一个字符串，而值可以是任何类型的数据。当我们需要存储一个简单的字符串或数字时，我们可以使用键值存储模式。下面是一个使用Java语言操作Redis的例子：

Jedis jedis = new Jedis(“127.0.0.1”, 6379);

jedis.set(“name”, “Tom”);

String name = jedis.get(“name”);

System.out.println(“name：” + name);

在这个例子中，我们使用了Jedis Java库操作Redis服务器。我们首先创建了一个Jedis对象，然后使用set方法将一个字符串键值对保存到Redis中。我们接着使用get方法获取之前保存的值，name就是我们存储的字符串数据。2.哈希存储模式哈希存储模式是Redis中另一种常见的存储模式，它允许我们在一个键中存储idc.com/xtywjcwz/22826.html" target="_blank">多个字段和对应的值，就像Java中的Map一样。下面是一个Java语言操作Redis哈希存储的例子：```javaJedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);Map fields = new HashMap();fields.put("name", "Tom");fields.put("age", "18");jedis.hmset("student", fields);Map result = jedis.hgetAll("student");System.out.println("name: " + result.get("name") + ", age: " + result.get("age"));

在这个例子中，我们使用了hmset方法将一个哈希表保存到Redis中。这个哈希表有两个字段，分别是name和age，对应的值分别为”Tom”和”18″。我们接着使用hgetAll方法获取这个哈希表，使用get方法分别获取name和age字段的值。

3.列表存储模式

列表存储模式允许我们将一系列值存储在Redis中的一个列表中，并对列表进行操作。这些操作包括插入、删除、查找等。下面是一个Java语言操作Redis列表存储模式的例子：

Jedis jedis = new Jedis(“127.0.0.1”, 6379);

jedis.lpush(“mylist”, “a”, “b”, “c”);

List result = jedis.lrange(“mylist”, 0, -1);

for(String str : result) {

System.out.println(str);

在这个例子中，我们使用了lpush方法将三个字符串"a"、"b"、"c"插入到一个名为mylist的列表的头部。我们接着使用lrange方法获取这个列表的范围，这个列表中的所有元素。4.集合存储模式集合存储模式允许我们在Redis中使用一个集合来存储一组不同的值，并对集合进行操作。这些操作包括添加、删除、交集计算等。下面是一个Java语言操作Redis集合存储模式的例子：```javaJedis jedis = new Jedis("127.0.0.1", 6379);jedis.sadd("myset", "a", "b", "c");Set result = jedis.smembers("myset");for(String str : result) {System.out.println(str);}

在这个例子中，我们使用了sadd方法将三个字符串”a”、”b”、”c”添加到一个名为myset的集合中。我们接着使用smembers方法获取这个集合中的所有元素。

5.有序集合存储模式

有序集合存储模式类似于集合存储模式，但是每个元素有一个相关的分数。这些元素按照分数排序，并可以使用分数来查找和过滤元素。下面是一个Java语言操作Redis有序集合存储模式的例子：

Jedis jedis = new Jedis(“127.0.0.1”, 6379);

Map members = new HashMap();

members.put(“a”, 1.0);

members.put(“b”, 2.0);

members.put(“c”, 3.0);

jedis.zadd(“myzset”, members);

Set result = jedis.zrange(“myzset”, 0, -1);

for(String str : result) {

System.out.println(str);

在这个例子中，我们使用了zadd方法将三个元素"a"、"b"、"c"添加到一个名为myzset的有序集合中，并分别赋予了1.0、2.0、3.0的分数。我们接着使用zrange方法获取这个有序集合中的元素，从小到大排序。总结Redis有多种不同的存储模式，我们可以根据应用程序的需求来选择适当的存储模式。无论是键值存储模式、哈希存储模式、列表存储模式、集合存储模式，还是有序集合存储模式，都可以快速方便地操作Redis数据库。在实际使用中，我们还可以结合不同的存储模式，来构建我们的应用程序。

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轩辕黄帝坐骑是不是祖龙

虚空龙是70级TBC时代的飞行坐骑，是在外域的虚空风暴地图上，龙喉要塞做日常任务，声望崇拜了以后就可以买虚空龙了。始祖幼龙有绿色，是在索拉查盆地，神谕者声望每天开龙蛋开出来的，红色始祖幼龙是5人副本做成就给的，龙眠神殿是红色龙，而不是始祖幼龙，和50个坐骑给的龙是一样的，只不过是红色的。蓝色始祖幼龙是是英雄乌特加德之巅副本3号BOSS随机掉落的。铁锈始祖幼龙和铁箍始祖幼龙分别是10人和25人奥杜尔团队成就得到的310%飞行速度的龙，挺拉风的，虽然奥杜尔是T8副本，但是英雄模式（也就是成就模式）下的BOSS要比现在的TOC更考验团队的配合

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。