存储Redis超越百亿次存储开启新契机-redis-百亿级key (存储redis)

在当今数字化时代，存储系统是计算机技术中不可或缺的组成部分。而随着数据量不断增加，如何高效、安全地存储海量数据，成为了各个行业技术人员共同关注的问题。在这其中，Redis无疑是最为炙手可热的开源存储系统之一。

Redis是一个基于键值对的存储系统，常常被用在高速缓存、消息队列、分布式锁等场景中。作为最受欢迎的NoSQL数据库之一，Redis在性能和速度方面都表现出色，并且支持多种数据结构，包括字符串、列表、集合、哈希表、有序集合等。此外，Redis支持的命令也非常全面，能够满足大部分存储需求。

但在实际应用中，Redis的性能、可靠性和扩展性还远远不足，尤其是在存储海量数据时，其受限于内存大小的特性使得其的扩展性面临一定的挑战。为了解决这些问题，各种技术团队也在不断探索和尝试新的方法来优化Redis的存储和使用效率。

其中，RedisCluster是一种分布式Redis解决方案，能够帮助Redis实现水平扩展、高可用性等特性。另外，内存网格技术（例如Hazelcast、GridGn、Infinispan等）也被用来解决Redis内存限制的问题，可以将数据存储在大规模内存网络中。此外，近年来热度不断升级的云存储技术也使得Redis应用变得更加容易和灵活。

然而，Redis在存储方面的优化远不止于此。在代码实现层面，各种技术创新也取得了重大突破。例如，通过对Redis的源代码进行优化（如使用更快的哈希函数、优化IO操作等），使得其PV性能得到了巨大提升。此外，各种开源工具（如RedisBloom、RedisGears等）也被用来解决Redis在存储、计算、分析等方面的问题，推动Redis的应用场景不断扩展。

Redis的存储、计算和分析能力在各个方面都有了极大的进步。随着技术的不断创新和突破，Redis能够帮助企业们优化内存使用、加速数据读写速度，并实现更高效、更灵活的数据存储方案。这无疑将激发更多创新项目、更广泛的应用场景以及更丰富的技术发展前景。

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什么是redis呢，求通俗解释

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。 redis是一个key-value存储系统。 和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。 这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。 在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。 与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。 区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。 Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。 它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。 [1]Redis支持主从同步。 数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。 这使得Redis可执行单层树复制。 从盘可以有意无意的对数据进行写操作。 由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。 同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

如何学习Python爬虫

其实网络爬虫就是模拟浏览器获取web页面的内容的过程，然后解析页面获取内容的过程。 首先要熟悉web页面的结构，就是要有前端的基础，不一定要精通，但是一定要了解。 然后熟悉python基础语法，相关库函数（比如beautifulSoup），以及相关框架比如pyspider等。 建议刚开始不要使用框架，自己从零开始写，这样你能理解爬虫整个过程。 推荐书籍：python网络数据采集 这本书，比较基础。

如何理解而value对于Redis来说是一个字节数组，Redis并不知道value中存储的是什么

Redis不仅仅是一个简单的key-value内存数据库，Redis官网对自身的定义是“数据结构服务器”。 通过用心设计各种数据结构类型的数据存储，可以实现部分的数据查询功能。 因为在Redis的设计中，key是一切，对于Redis是可见的，而value对于Redis来说就是一个字节数组，Redis并不知道你的value中存储的是什么，所以要想实现比如‘select * from users where =shanghai’这样的查询，在Redis是没办法通过value进行比较得出结果的。 但是可以通过不同的数据结构类型来做到这一点。 比如如下的数据定义users:1 {name:Jack,age:28,location:shanghai}users:2 {name:Frank,age:30,location:beijing}users:location:shanghai [1]其中users:1 users:2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users:location:shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。 这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。 Jedis jedis = ();Set shanghaiIDs = (users:location:shanghai);//遍历该set//...//通过hgetall获取对应的user信息(users: + shanghaiIDs[0]);通过诸如以上的设计，可以实现简单的条件查询。 但是这样的问题也很多，首先需要多维护一个ID索引的集合，其次对于一些复杂查询无能为力(当然也不能期望Redis实现像关系数据库那样的查询，Redis不是干这的)。 但是Redis2.6集成了Lua脚本，可以通过eval命令，直接在RedisServer环境中执行Lua脚本，并且可以在Lua脚本中调用Redis命令。 其实，就是说可以让你用Lua这种脚本语言，对Redis中存储的key value进行操作，这个意义就大了，甚至可以将你们系统所需的各种业务写成一个个lua脚本，提前加载进入Redis，然后对于请求的响应，只需要调用一个个lua脚本就行。 当然这样说有点夸张，但是意思就是这样的。 比如，现在我们要实现一个‘所有age大于28岁的user’这样一个查询，那么通过以下的Lua脚本就可以实现public static final String SCRIPT =local resultKeys={};+ for k,v in ipairs(KEYS) do + local tmp = (hget, v, age);+ if tmp > ARGV[1] then + (resultKeys,v);+ end;+ end;+ return resultKeys;;执行脚本代码 Jedis jedis = ();(auth);List keys = (allUserKeys);List args = new ArrayList<>();(28);List resultKeys = (List)(funcKey, keys, args);return resultKeys;注意，以上的代码中使用的是evalsha命令，该命令参数的不是直接Lua脚本字符串，而是提前已经加载到Redis中的函数的一个SHA索引，通过以下的代码将系统中所有需要执行的函数提前加载到Redis中，我们的系统维护一个函数哈希表，后续需要实现什么功能，就从函数表中获取对应功能的SHA索引，通过evalsha调用就行。 String shaFuncKey = (SCRIPT);//加载脚本，获取sha索引(funcName_age, shaFuncKey);//添加到函数表中通过以上的方法，便可以使较为复杂的查询放到Redis中去执行，提高效率。