池构建
《Two-Centers-Three-Middle：Constructing Connection Pool Based on Redis》
《两地三中心：基于Redis的连接池构建》
近年来，随着原来的两种部署模式——经典的单例模式和集群模式（主从）的发展，Redis从一种大规模分布式架构全面进入两地三中心（Two-Centers-Three-Middle）架构，这也意味着Redis将大幅提升其可用性，并大大提高其数据处理能力。
Two-Centers-Three-Middle（TC3M）架构由三个节点组成，分别为两个中心节点和一个中间节点。中心节点在一个地方部署，但一定有多个节点，表示flover。中间节点位于另一个地方，负责数据的接收和发送，以及传输时的安全性和透明性。两个中心节点平等对待，可以互相主从复制，用于连接池和仲裁服务。有效地利用这一结构，可以确保数据在不同地方之间双向传输，并且数据在不同地方可以高效地保存。
两地三中心架构为实现高可用性提供了可能，但是架构的实际应用仍然需要可靠的技术保证，如基于Redis的连接池。连接池不仅可以极大地提高Redis的性能，还可以减少网络来回的单词数量，减少操作的复杂度，并且有效地管理实例内存，保障内存安全。
在实际应用中，构建一个基于Redis的连接池，可以用下面的代码段方便地实现：
import redis#创建redis连接池pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, decode_responses=True)#创建Redis连接r = redis.Redis(connection_pool=pool)#根据key查询valuevalue = r.get('key-name')#根据key删除valuer.delete('key-name')
以上就是建立基于Redis的连接池的步骤。通过这种方式，可以在Two-Centers-Three-Middle架构中，有效地实现高可用性，更有效地管理内存，提升系统的数据处理能力。
随着Two-Centers-Three-Middle架构的出现，Redis的可用性将得到大大的提升，而基于Redis的连接池则可以为这种架构实现高可用性提供可靠的技术手段。
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小学一年级的思维导图怎样画？
不知道思维导图怎么画？看完就明白了首先我们按思维导图的绘制步骤来回想，当我们打开思维导图软件以后，我们是怎么开始制作的呢？回答：当然是选模板啦！或许，模板就是病因呢。 已经绘制过一些思维导图的你，却仍然觉得不会画思维导图，你是否全是使用的模板呢？当然，使用模板可以提升效率无可厚非，但在你没有理清思路的情况下一昧的套用模板，后果便是一团糟。 比如做数学练习题，还没有开始思考如何解题，就去看答案。 跟着答案的思路你以为你懂了，再次碰到同样的题时，你还是不会，因为你根本没有思考过。 再比如，学画画时，临摹可以临摹得很好，丢掉摹本自己创作时却造型都造不准。 模仿能力强固然是好事，但没有创造能力，模仿便不值一提。 在绘制思维导图前，应该要找到适合自己的思维方式，然后根据这个思路一步步的将内容扩充完整。 新手就应该从空白画布开始，先学习思维导图的思维方式，再去了解思维导图的展现形式。 模板是有提升效率、提供灵感的用处，但不可过分依赖。 从思维方式举个例子，比如我们现在要制作一个关于你为什么依然单身的思维导图。 从问题来看，我们知道这是一个探寻原因的思维导图，那么可以结合分析原因的鱼骨图的制作就更清晰明了。 然后，我们可以遵循一定的规律来列出大致的原因：比如由内到外、现象到本质的的思路。 然后从每个子主题去展开探索，深入挖掘每一个概括理由下的原因。 像这样用正确的思维方式做引导，从简单的问题开始着手去思考，慢慢的会将思维导图运用得越来越灵活。 那时，你可以将你满意的思维导图作品分享到各个社交平台让别人参考。 届时，你的作品或许就是别人手里的参考模板！
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。
如何在linux下安装redis及客户端的连接
1、安装编译工具2、安装tcl组件包（安装Redis需要tcl支持）3、安装Redis4、设置redis开机启动 5、设置redis配置文件参数6、测试redis数据库7、通过php程序连接redis数据库 #php必须先安装Redis扩展至此，Linux下Redis服务器安装配置完成。转载，...
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