加速网页用Redis简单提升网页访问速度
随着互联网的不断发展，网页访问速度已成为一个不容忽视的问题。为了提高用户体验和用户黏度，需要加速网页的访问速度，而使用Redis可以实现快速优化网页速度。
Redis是一个提供key-value存储的NoSQL数据库，它能够将键值存储于内存中，从而提高存储和访问速度。由于Redis能够快速地存取数据，它被广泛应用于加速数据存储和访问的场景中。在加速网页访问速度的过程中，Redis有以下几种应用场景。
1. 前端缓存加速
前端静态资源的请求是网页访问速度最慢的环节之一。当浏览器请求前端资源时， 服务器 需要从磁盘或数据库中取出相应的文件，并将静态资源传输至浏览器端。这个过程耗时较长，容易造成访问速度过慢。为了缓解这个问题，可以将前端静态资源存储于Redis中，从而提高静态资源传输速度。
具体实现代码如下：
require 'Redis.php';$redis = new Redis();$r = $redis->connect('127.0.0.1', 6379); //连接Redis$file_path = './a/test.jpg';$content = file_get_contents($file_path); //获取文件内容$key = md5($file_path); //生成Redis中的key$redis->set($key,$content); //将文件内容存储于Redis中$data = $redis->get($key); //从Redis中获取文件内容，以供浏览器使用 header('Content-Type: image/jpg'); //设置浏览器渲染内容的类型echo $data; //输出文件内容，供浏览器使用?>
2. 后端缓存加速
具体实现代码如下：
// 定义具体的业务回调函数function get_page_html($page_id){$html = render($page_id); // 根据page_id渲染出对应的HTML字符串return $html;}// 将需要缓存的数据存储到Redis中function cache_page($page_id,$html){$redis = new Redis();$r = $redis->connect('127.0.0.1', 6379);$redis->set("page_id_".$page_id, $html, $ttl); //将渲染好的HTML存入Redis中}// 从Redis中读取缓存的数据function get_page_cache($page_id){$redis = new Redis();$r = $redis->connect('127.0.0.1', 6379);$html = $redis->get("page_id_".$page_id); //从Redis中获取渲染好的HTMLreturn $html;}// 根据请求参数取得缓存的数据$page_id = $_GET['page_id'];$cache_data = get_page_cache($page_id);if($cache_data){// 如果Redis中有缓存的数据，则直接返回echo $cache_data;}else{// 如果Redis中没有缓存，则需要新建数据$html = get_page_html($page_id); // 重新生成需要的HTMLcache_page($page_id,$html); // 把生成的HTML存入Redis中echo $html; // 返回数据到客户端}
3. 频率和访问流量限制
为了保护网站的安全，常常需要对访问频率和访问流量进行限制。Redis提供了incrby等命令，可以快速实现对用户访问次数的统计和限制。具体实现代码如下：
$user_id = 10001;$redis = new Redis();$r = $redis->connect('127.0.0.1', 6379);$key = "user_count_".$user_id; //使用用户ID作为Redis中的Key$redis->incrby($key,1); //用户每次访问自增1$count = $redis->get($key); //获取访问次数if($count > 10){ //如果访问次数超过10次，则禁止用户访问die("您已超过访问限制！");}
通过上述三个使用场景的应用，可以有效加速网页的访问速度。同时，Redis的高效稳定也为网页优化提供了可靠的支持。综上，使用Redis来加速网页的访问速度是一种十分有效且简单易用的方法。
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网页整体居中？
样式：
{width:1003px;height:auto;margin:auto;overflow-x:hidden;font-family:Arial, Helvetica, sans-serif;}
在所有body里面的用一个div包住，样式是class=bodyer上面的样式
这样就能全部居中
简单一点
width:1003px;
margin:0 auto;
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！
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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