Redis结构探究与应用场景分析
Redis是一种开源的高性能键值对NoSQL数据库。它支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。本文将探究Redis的数据结构以及其在不同场景中的应用。
1. Redis数据结构
1.1 字符串(String)
字符串是Redis中最简单的数据结构。它们被视为二进制安全的，这意味着它们可以包含任何类型的数据，包括ASCII和非ASCII字符。字符串用于存储用户的SessionID、缓存操作等。
1.2 哈希表(Hash)
哈希表是Redis中的一个高级数据类型，它类似于普通的散列表，由多个键值对组成，其中每个键值对的键和值都可以是任何Redis支持的数据类型。典型的应用场景是在Redis中缓存对象，使用哈希表存储对象属性，这样可以避免对象序列化的开销，并且在访问某个对象的属性时也很方便。
1.3 列表(List)
列表是由多个按顺序排列的元素组成的数据结构。它们是最适合用于按顺序访问元素的情况。Redis的列表支持在列表两端添加和删除元素，因此它们非常适合实现消息队列、管道和简单的任务队列。如下是列表的API示例：
LPUSH key value [value …] //在列表左侧添加一个或多个值
RPUSH key value [value …] //在列表右侧添加一个或多个值
LPOP key //移除并获取列表的左端第一个元素
RPOP key //移除并获取列表的右端第一个元素
LINDEX key index //获取列表的指定索引处的元素
1.4 集合(Set)
集合是不重复元素的无序数据结构。Redis的集合支持添加、删除、查找元素等操作，它们在实现数据集合操作比较方便。可以使用集合存储用户的操作权限、排行榜或者点赞。
1.5 有序集合(SortedSet)
有序集合是在集合基础上增加了一个可以排序的分数，而元素是不允许重复的。Redis的有序集合非常适合存储排名数据，如排行榜、热门文章等。
2. Redis应用场景
Redis支持多种数据结构，可以用于不同的场景。下面将介绍Redis在常见场景中的应用。
2.1 缓存
Redis最常见的用法是作为缓存层。Web应用程序可能需要访问关系型数据库，这会增加处理时延。为了加快读取速度，可以使用Redis作为缓存 服务器 ，提高数据访问速度。由于Redis本身就是一个内存数据库，因此可以极快地获取缓存数据。
2.2 会话管理
Redis作为会话存储，也是一种常见的应用场景。当用户登录时，应用程序可以将用户数据存储在Redis中，以便在整个Web应用程序会话期间访问。使用Redis可以有效减少cookie和其他会话服务器的负载，还可以通过在Redis中存储会话数据来刷新应用程序的高可用性。
2.3 队列
队列是一种常见的数据结构，尤其是在需要高并发处理的情况下。Redis的列表非常适合作为任务队列或消息队列处理。例如，可以使用Redis来实现一个简单的任务队列，队列中的所有任务都具有相同的执行优先级，可以方便地进行添加、删除和处理。
2.4 发布/订阅模式
Redis还支持发布/订阅模式，它是一种用于在多个进程间进行消息传递的模式。Redis的发布/订阅模式中，发布者发送消息，所有订阅者都可以接收。这种模式适用于实时消息传递，例如聊天应用程序、推送通知等。
3. 结论
本文探讨了Redis的数据结构以及它们在不同场景中的应用。Redis是一个高性能的NoSQL数据库，支持多种数据结构和应用场景。它可以在缓存、队列、会话管理和发布/订阅等场景中发挥作用。
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物联网到底是什么，不太理解？
物联网卡主要是为了解决物体之间的通讯，它和我们常见的SIM卡并没有本质区别，它们的不同在于卡之间的功能和资费。 SIM卡能实现语音、短信和上网功能，而物联网卡仅仅能实现上网，且流量费用非常之低。
物联网卡能解决很多智能硬件的联网难题，它的特点随时随刻保持设备的正常通讯，在移动监测、智能可穿戴、POS机、气象、医疗和能源等行业用途很大，而且是实现设备联网不可或缺的产品，不少相关的域名都被注册。
我国物联网卡行业面临的痛点
物联网卡虽然有着很多优势，但目前普及的程度并不高，这是由于整个行业面临着很多难题，如物联网卡很难查询资费历史、停卡断网、流量黑洞等。 目前整个行业处于一种“不正规”的状态，尚未形成统一的标准。 如有人卖的物联网卡可以以极低的价格享受所谓的“无限流量”，但是当使用一段时间以后会突然出现无法联网和其他的各种问题。
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。
人像摄影中逆光摄影技巧在哪？？
根据相机、被摄体和光源所处的方位，可从任何-面捕捉到被摄体。 当主光源很强时（如明亮的阳光），从相机来看光落在被摄体不同部位，会产生出不同的效果。 可分为四种基本类型的光线：正面光，45°侧光，90°侧光，逆光。 正面光这种类型的光线，是拍摄证件照所使用的光线，拍照时光源在身前。 正面光使被摄体对象没有一点阴影。 被摄体的所有部分都直接沐浴在光线中，朝向相机部分全有光。 其结果是展现出一个几乎没有色调和层次的影像。 由于深度和轮廓靠光和阴影的相线互作用来表现，正面光制造出一种平面的二维感觉。 因此通常被称为平光。 正面光可以是低位的，像清晨或傍晚的太阳；也可以是高位的，像正午的太阳。 每种位置都产生出不同的效果。 当拍摄面部时你会发现，使用高位正面光线可能在眼窝和鼻子下面投下很深的阴影。 而使用低位正面光时，可以平射脸部，不会引起眯眼。 45°侧光在室外，这种光出现在上午九十点钟和下午三四点钟，被许多人认为是人像摄影的最佳光线类型。 事实上，室内拍摄人像使用的主要光线，多数为45°侧光。 45°侧光能产生良好的光和影的相互作用，比例均衡。 形态中丰富的影调体现出一种立体效果，表面结构被微妙地表现出来。 为此，45°侧光被看作是“自然”光。 45°侧光90°侧光这是常用来强调光明和黑暗强烈对比的戏剧性光线。 被摄体朝向光线的一面沐浴在强光之中；而背光的那一面掩埋进黑暗之中，阴影深重而强烈。 表面结构由于每一个微小突起而突出地表现出来。 因此，这种光有时被称作“结构光线”。
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