Redis是一种非关系型数据库，它用来存储临时、不经常更新的数据，特别适合缓存等用途，它拥有快速查询和高效操作处理的能力，使用Redis可以有效减少对数据库的访问量，提升网站性能，保证高效访问。不过，正如我们所知的，随着用户量的增加，突发性的大流量访问是一个非常常见的问题，例如雪崩、穿透和链接等，如果大量用户同时访问网站，就可能会把网站崩溃，这就是所谓的雪崩穿透。
对于网速雪崩穿透的问题，经常采用Redis缓存服务来解决，简单地说，Redis缓存的原理就是将数据库的数据缓存到Redis 服务器 上，用户访问数据时，先从Redis服务器上查找，如果找到了，就直接返回结果，如果没有找到，就再从数据库中查找，将查询结果放到Redis上，供下次查询使用。
由于Redis缓存是在本地服务器上，只有缓存命中时才会访问数据库，因此可以大幅减少数据库的访问频次，有效降低网站被雪崩穿透的可能性，保护网站的稳定运行。
具体实现方法如下：
– 我们需要安装Redis服务器，然后使用Redis软件包与Redis客户端实现数据的访问；
– 在应用程序中，我们可以使用 Redis 对热点数据进行缓存，这样，用户在访问数据时不再直接查询数据库，而是先从缓存中读取，减少了直接访问数据库的压力，进而达到雪崩穿透的防御作用；
– 在Redis缓存服务器准备就绪后，就可以解决网络雪崩对系统稳定性的威胁，让网站防御变得更牢固。
使用Redis缓存和缓存优化技术，可以有效减少直接访问数据库所带来的压力，降低出现雪崩穿透的几率， 来保护网站的稳定性。未来的网络环境变得更加复杂，建议大家积极采用Redis及其相关技术，结合即时分析和缓存控制来防范雪崩穿透，使网站防御更牢固，网站性能更好。
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scrapy使用redis的时候，redis需要进行一些设置吗
1.使用两台机器，一台是win10，一台是centos7，分别在两台机器上部署scrapy来进行分布式抓取一个网站7的ip地址为192.168.1.112，用来作为redis的master端，win10的机器作为的爬虫运行时会把提取到的url封装成request放到redis中的数据库：“dmoz:requests”，并且从该数据库中提取request后下载网页，再把网页的内容存放到redis的另一个数据库中“dmoz:items”从master的redis中取出待抓取的request，下载完网页之后就把网页的内容发送回master的redis5.重复上面的3和4，直到master的redis中的“dmoz:requests”数据库为空，再把master的redis中的“dmoz:items”数据库写入到mongodb中里的reids还有一个数据“dmoz:dupefilter”是用来存储抓取过的url的指纹（使用哈希函数将url运算后的结果），是防止重复抓取的！
登山紧急救援有哪些？
第一步：控制局面。 每一个团队最好事先指派一个负责救援的领队(不同于负责登山的领队)。 或是临时指派一个领队。 当事故发生，这个领队的任务是立刻对当前的局面有一个初步的估计，分派不同的人承担不同的任务，或是照顾不同的伤者。 这样能最有效地使整个团队在最短的时间内作出最有效地反应。 避免发生一窝蜂地去干一件事，或是都去照顾看上去伤得最重的伤员的情况，却忽视了实际上最需要急救的伤员。 第二步：以最安全的方式接近伤员。 这一步的宗旨在于防止进一步的伤亡。 往往在出事现场，尤其是在刚出事之后，危险的因素还存在，譬如说，落石，雪崩，其他还在掉落的物件，或是易被雷电击中的地形。 在接近伤员的同时，要防止自己的人员和伤员进一步受伤。 第三步，对威胁生命的重伤实施紧急救援。 1，检查呼吸和脉搏。 呼吸如果停止，生命就危在旦夕。 呼吸的暂时终止，有如下的可能原因，雷击，被重物击中，被绳子勒窒息，雪洞或帐篷里通风不足引起的二氧化碳中毒，或是胸膜被穿破。 如果伤员不及时得到治疗，有生命危险。 有时，把伤员转移到安全的地方（如二氧化碳中毒），或除去另伤员窒息的物件，伤员就会自动恢复呼吸。 如果呼吸困难是由于胸膜被戳穿造成胸负压被破坏，那应当立即先用手堵住伤口，然后再用纱布密封包扎伤口。 2，当发现伤员还不能呼吸，应当立刻将伤员的呼吸通道打开，为实施人工呼吸作准备。 具体操作如下。 如果没有颈椎受伤的迹象，将一支手放在伤员的额头，轻轻将额头向后扳。 另一支手轻微的抬起伤员的下颚直到下颚几乎与地面垂直。 如果有颈椎受伤的迹象，应省略把额头后扳的步骤，直接将下颚向上向前抬起。 实施正确的人工呼吸最好参考有关的专门书籍或参加培训，这里只简约提一下大致步骤。 捏住伤员的鼻子，深吸一口气，用嘴盖住伤员的嘴，将气慢慢（用2秒的时间）吹入伤员的嘴中直到看到胸部隆起。 重复一次。 然后实施胸部挤压：以100次/秒的速率挤压胸部正中两乳之间，挤压深至约4-5厘米，做15次。 重复这个两次吹气，15次胸部挤压的程序，直到伤员恢复呼吸。 3，对严重出血的伤口立即实施包扎止血。 如果伤员正在大出血，可以立即用手施压按住伤口，或是抬高受伤的肢体，待血流被控制住，再去找消毒纱布裹扎伤口。 当伤口处理完后，救护者自己应立刻尽量清除手上的血液，避免感染疾病，更不要不作处理就去看护其他的伤员。 4，保证在实施这一步骤时，伤员和救护者都处在安全的地方。 必要的话，在实施救护前，将伤员做一次转移。 如果是要移动脊椎受伤的伤员，一定要小心不要挪动脊椎，保持头和脖子和颈椎的相对位置。 第四步，保护伤员，减少伤员生理和心理上的压力。 受伤时，人的身体消耗很大，对外界环境的冷，热刺激也更敏感。 此时要尽量保护伤员，在冷的环境中要尽量保持伤员的体温，尽可能地满足伤员此时的要求。 并尽量用放松的口吻与伤员交谈，告诉他救援正在进行中，让他安心。 第五步，检查其他伤势。 当性命攸关的大伤已经被关照了之后，伤员也被稳妥安置后，此时应当对伤员从头到脚进行一次全面的检查。 有些伤，尤其是内伤，一开始时看不出来，或者在极度紧张的情况下没有表露出来，只有当进行全身检查的时候才有可能察觉。 第六步，制定行动方案：撤离，或是遣人报信并原地留守等待外援。 此时作为救护领队，已对所有的伤员伤势有了全面的了解。 这时应花一些时间，和大家一起，针对本队的现有资源和人力，结合伤员的伤情，当时的地形，及天气等客观条件和有无外援等因素，制定出一个最有效的撤离方案。 指导原则是，在最短的时间内，使伤员得到最有效最快的治疗。 第七步，执行行动方案。 无论实施哪种方案，都要保持对伤员进行密切的观察，并对天气和地形小心留意，当情况发生变化，应对制定的方案进行相关的改变.该答案来自极限户外网官方网站
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。
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