Redis的读者客户端拆分是一种将Redis分解成若干独立的客户端实例，以满足不同业务层面的性能需求的技术方案。Redis读客户端拆分是一种有效地满足多种不同场景性能要求的技术方案。将Redis实例拆分为多个单独的实例，有效解决了跨机实例之间的内存，CPU，磁盘资源竞争问题，更好地满足不同业务场景性能要求，从而助力业务发展。
例如在Redis实例上拆分读，写分离，将pipeline延迟以及重试机制改为不同的客户端实例。我们可以把读的部分拆分到 slave1 上，把写的部分拆分到 master 1 上。这样，slave 1 就可以拥有更多的 CPU 和内存，而 master 1 就有更多的 IO 吞吐量。通过拆分后，在不影响任何服务的情况下，master 写请求就可以得到优化，slave 读请求也可以得到优化。
由于Redis是一种基于内存的idc.com/xtywjcwz/32970.html" target="_blank">存储系统，在吞吐量和性能有所挑战的情况下拆分是一个有效的解决方案。经过拆分，可以使不同性能要求的终端服务分别部署在不同的Redis实例上，这样无疑能够有效地提高Redis的吞吐量和性能。
下面是一段使用python语言对Redis客户端拆分的一个实现：
import redis #服务器信息 master_info = {'host': '192.168.1.1','port': 6379 } slave_info_list = [{'host': '192.168.1.2','port': 6379},{'host': '192.168.1.3','port': 6379}, ] # 连接Master master = redis.Redis(connection_pool=redis.ConnectionPool(host=master_info['host'], port=master_info['port']) ) #将读线程拆分到从属机 slave_connect_pool_list = [] for slave_info in slave_info_list:pool = redis.ConnectionPool(host=slave_info['host'], port=slave_info['port'])slave_connect_pool_list.append(pool) # 获取读客户端 slaves = [redis.Redis(connection_pool=slave_pool) for slave_pool in slave_connect_pool_list] # 读写操作 master.set('key', 'value')# 写操作 for slave in slaves:print(slave.get('key'))# 读操作
通过上面的业务示例，大家可以看到Redis客户端拆分的优势指日可待，通过这种拆分有效满足多种不同场景性能要求。尤其是在大型应用系统中，Redis客户端拆分的发挥机会更多，可以让不同性能场景获得更好的优化，从而带来更优质的用户体验，无疑可以进一步助力业务发展。
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为什么我学完英语记不住
《赢在单词》一书指出：词汇、语音和语法是构成语言的三大要素。 其中，词汇是思维概念的基本单位，也是语言的基本构成单位，掌握好一门语言首先必须掌握一定量的词汇。 如何学好英语单词，能够以较少的精力、较快的速度、较好的效果来大量识记英语单词，迅速扩大词汇量，这与有效的学习方法有密切关系。
学习探源法？阅读《赢在单词》一书，定能帮你解决词汇问题！总结起来本书有以下几个明显区别于其它记忆单词书的特点：（1）本书所讲的“探源法”不仅仅是一种记忆单词的方法，当你真正全部掌握它时，你获得的就是一种“记忆单词的能力”；（2）本书提出“单词不需要记忆”的观点，并很好的说明此观点的正确性；（3）本书总结了英语单词记忆方法在我国发展的基本历程，让每位读者清晰的知道各种方法的优劣得失，同时通过各种方法与探源法的比较，说明探源法是目前中国记忆单词最科学、合理、有效、快速、实用的方法；（4）本书对每一个字母、前后缀、词根和部分词汇都进行了“探源”；（5）本书在第四部分：探源法英语词汇基础认知篇的词根部分，对相应的词汇进行了详细的分析，目前国内没有一本同类书籍做过这种全面分析；（6）本书编写比较全面，基本包含了有关记忆单词方面所有能出现的所有问题；（7）本书第二部分是如何学习英语的方法总结，这些科学方法的总结是独一无二的，在市面上没有出现过；（8）本书编排过程特别合理，在给读者复制“记忆单词能力”时，遵循了循序渐进的过程（9）本书适合人群：一切英语学习者和想学英语的人。 读者范围特别广泛，市场潜力大；（10）本书不但汇编了构词法，而且对构词法的延伸法也进行提炼归纳，目前国内同类书籍还没有出现过此种提炼。 如：sol-/uni-→都表示“一”
【引申】单/单独/唯一
【属性】母义：sol-/uni-=one单/一
【分析】
unicycle→单轮脚踏车
unite→结合/合并/联合/团结
uniform→一样的/同一的
unicorn→独角兽
solo→独奏曲/单独的
solve→解决/解答
sole→单独的/唯一的
solid→固体/立体
-draw-→表示“拉”
【引申】拖/拽着
【属性】母义：-draw-=draw/pull拉/拖
【分析】属于基础词（应熟记的词汇，即拉/拖/拔出/抽出/引出）
un-否定（不能在往外拉了，即拉开/拉回）
out-超过（超过其他拉拉队的吸引力，即比…更能吸引人/拔枪速度比…快）
back后/后面（把自己的缺点不断往后拉，即缺点/欠缺/不利条件）
over-超出/过（已经超出拖拉的范围了，即把…过度往后拉/夸张/透支）
with离开（他们拉着马车离开了作战前线，即收回/撤销/撤退）
draw→拉/拖/拔出/抽出/引出
undraw→拉开/拉回
outdraw→比…更能吸引人/拔枪速度比…快
drawback→缺点/欠缺/不利条件
overdraw→把…过度往后拉/过分描述/夸张/透支
withdraw→收回/撤销/撤退
-du-/-dupl-→都表示“二”
【引申】双/两倍
【属性】母义：-du-/-dupl-=two/twofold二/两倍
【其他】-doub-/-dub-为-du-的变体
【分析】属于基础词（应熟记的词汇，即两倍/双(两)倍的）
-al(a.)表示“…的”（形容与二有关的词汇，即二元的/二重的/双重的）
-e-眼睛、l(象形)数字：1（两帅哥同时看上一美女，于是争夺起来，即决斗）
-ious(a.)表示“…的”（对任何事都有双重标准的，即半信半疑的）
pl倍、-(ic)ate(n.)名词后缀（一的两倍也就是再重复/复制一次，即复制/重复）
pl倍、-(ic)ity(n.)名词后缀（一个人演正反两个角色，太棒了！即两面派）
double→两倍/双(两)倍的
dual→二元的/二重的/双重的
duel→决斗
dubious→半信半疑的
duplicate→复制/重复
duplicity→两面派/口是心非/表里不一
理解的记忆才科学、快速、不宜忘记？哈
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。
redis可以装在windows上吗
1下载安装文件,选择稳定版本2解压后找到bin目录下的3点击安装exe文件，进行安装。 选择好路径，一直到安装结束即可。 4点击Service查看Redis服务是否正确的安装。 Windows--》。 默认的端口为6379。 服务已启动。 5使用客户端工具进行连接，出现如下画面即成功。 6使用CMD工具，安装另一个Redis实例服务，端口为6369.需要提前建好6369端口使用的conf文件如：C:\Users\Gray>E:\redis-2.8.17\ --service-installE:\redis-2.8.17\ --service-name RedisServer6369 --port 6369试验了几次都没有提示成功的信息，但是查看服务成功了，而且用客户端连接也成功了。 7查看6369端口的redis服务8使用客户端连接6369 redis服务，出现如下界面表示成功9至此，大功告成。
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