Redis：比本地缓存更高效
随着互联网技术的飞速发展，缓存技术的应用越来越广泛。缓存技术可以缩短数据的访问时间，提升系统的响应速度。而本地缓存是缓存技术中的一种，它通过将数据存储在本地内存中，以达到加快访问速度的目的。虽然本地缓存的效率比数据库要高很多，但在高并发的场景下，它的效率还是有一定瓶颈的。而Redis作为一种高效的缓存技术，可以比本地缓存更高效地解决这个问题。
Redis是一个开源的内存数据存储系统，它支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表等等。它具有高性能、高可扩展性、高并发性和高可用性等特点。相对于本地缓存，Redis有以下几个优点。
第一，Redis可以更快地处理缓存。Redis的数据存储在内存中，读写速度非常快。而本地缓存只能存储在进程内，它的读写速度受限于CPU和内存的限制，所以在高并发的环境下，本地缓存的读写速度会变慢，甚至会阻塞请求。而Redis可以通过多个节点的方式，使得缓存可以分布在多台 服务器 上，从而可以承受更高的并发访问量。
第二，Redis的数据可靠性更高。本地缓存的数据存储在进程内，当应用进程关闭或重启时，本地缓存的数据就会丢失。而Redis的数据存储在内存中，可以通过持久化的方式将数据定期写入到磁盘中，即使服务器宕机或重启，数据也不会丢失。
第三，Redis的数据结构更丰富。Redis支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合等等。这些数据结构可以满足不同的需求，比如可以用来存储用户信息、商品信息、消息列表等等。相比之下，本地缓存只能存储简单的键值对结构的数据。
下面我们来看一下Redis的一个简单实现，以Java语言为例：
public class RedisUtil {private static JedisPool pool = null;static {JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();config.setMaxTotal(200);config.setMaxIdle(8);config.setMaxWtMillis(10000);config.setTestOnBorrow(true);pool = new JedisPool(config, "127.0.0.1", 6379, 10000);}public static synchronized Jedis getJedis() {return pool.getResource();}public static void release(Jedis jedis) {if (jedis != null) {jedis.close();}}}
以上代码连接了Redis服务器，并提供了获取Jedis对象和释放Jedis对象的方法。通过这些方法，我们就可以读写Redis中的数据了。
需要注意的是，Redis虽然能够高效地处理缓存，但并不是适用于所有场景。在一些不需要频繁更新的数据中，Redis的缓存效果会非常明显。但如果数据需要频繁更新，或者数据量过大，那么Redis的效率会受到一定的影响。因此，在使用Redis时，需要根据具体的场景来选择合适的缓存方案。
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CPU的主频不是越高越好吗？为什么笔记本的主频要比台式的低 双核的要比单核的低？
由于在P4时代核心执行效率低下的问题，只有高频率才能带来高效率。 现在核心改变了，执行的效率高了，在较低的频率下就能达到或者超过当年高频率的性能。 降低频率能降低CPU功率和发热量。 笔记本主频低是考虑到了续航的问题。 2级缓是位于CPU与内存之间的临时存储器。 存在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。 由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存+内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。 缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。 二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。 而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异 最后一个问题，也是由于CPU执行效率引起的，AMD的执行率高，在相对较低的情况下就可以达到INTEL CPU较高频率下的性能。 所以AMD的频率较低。 现在频率只能考察同核心的CPU的性能，但是对于不同核心的CPU，频率不能完全说明问题。 有不会的还可以再问我
500g硬盘如何分区
Windows XP中磁盘的分区应用与DOS环境下苦涩难懂的分区操作相比。在Windows XP中，利用图形界面和人性化的操作方式，可对硬盘进行更加高效灵活的分区操作。不仅如此，借用Windows XP强大的磁盘分区管理功能，还可增强磁盘分区的合理使用，并有效提升磁盘的读写速度。 1．一分钟内分区及格式化硬盘 右键点击“我的电脑”，选择“管理”命令。在打开的“计算机管理”窗口中，依次展开“计算机管理”→“存储”→“磁盘管理”项。之后，在右侧窗格中即可看到当前硬盘的分区情况。 在“未指派”的磁盘空间上点击右键，选择“新建磁盘分区”命令。在弹出的磁盘分区向导窗口中，选择分区类型为“扩展分区”，点击“下一步”后，输入新建分区的容量大小，接着在此设置分区的磁盘文件格式，并勾选“不格式化”项，最后点击“完成”按钮即可完成分区操作。再打开“我的电脑”，右键点击新建分区，选择“格式化”命令，使用快速格式化方式，即可在一分钟之内，完成分区到格式化的全部操作。 2．拆分与合并磁盘分区 如果硬盘中的某个分区容量过大，可将其拆分为两个分区。首先将该磁盘分区中的所有文件保存到其它分区中。之后在“磁盘管理”中右键点击该分区，选择“删除逻辑分区”命令。确认后完成分区删除，此时该分区在列表中就会被识别为“未指派”的磁盘空间。 之后，按照如上操作，在“未指派”的磁盘空间上，使用“新建磁盘分区”命令，分别设置新建分区的空间大小，并格式化新建的两个分区即可。 需要合并两个分区时，则可将所有数据保存后，使用“删除逻辑分区”命令，获得两个空白的“未指派”分区。接着选中“未指派”分区，点击右键后选择“新建磁盘分区”命令，即可完成分区的合并。 3．压缩分区增加磁盘空间 如果某个磁盘分区空间紧张，而该分区中的数据并不是经常读取，则可将该分区进行压缩以“增加”可使用空间。由于压缩分区必须在NTFS磁盘格式下进行，所以对于采用FAT32磁盘格式的分区，可先在命令行提示符窗口中，执行“Convert 盘符 /FS:NTFS”命令，将该分区转换为NTFS磁盘格式。之后，右键点击要压缩的分区，选择“属性”命令。在打开窗口中选择“常规”选项卡，勾选“压缩驱动器以节约磁盘空间”项。在关闭窗口后，系统就将进行磁盘压缩操作，完成时便会发现该分区的剩余空间增加了。 4.命令行下为分区扩容 如果某分区中的剩余空间不足，还可以使用分区扩容的方式，来增加可用空间。在命令提示符窗口中，执行“Diskpart”命令，启动命令行磁盘管理工具。接着执行“list partition”命令，即可显示当前系统分区列表。假设要删除第3个分区，为第2个分区扩容，则可执行命令“Select Parttition 3”，使第三个分区具有焦点属性，再执行“Delete Partition”即可删除第3个分区。 接着执行“Select partition 2”命令，使第2个分区具有焦点属性，再执行“Extend”命令，便可将之前被删除分区空间，自动添加到第2分区中。如果被扩容的第2分区采用了NTFS磁盘格式，那么扩容后不会丢失任何数据。最后执行“Exit”命令，回到“我的电脑”中就可看到硬盘分区已被扩容了。 5．双倍提升硬盘传输速度 如果有两块硬盘，配合Windows XP中的动态卷功能，即可极大提升硬盘传输速度。首先，将两个硬盘中的所有分区转换为NTFS磁盘格式。接着打开“磁盘管理”窗口，分别使用右键点击两块硬盘，在弹出菜单中选择“转换到动态磁盘”命令，将两块硬盘都转换为动态磁盘。 右键点击第二块硬盘后的黑色区域，选择“新建卷”命令。在打开的对话框中，点击“下一步”，出现3个选项，选择“带区卷”。点击“下一步”，第二块硬盘将出现在“可以选的”列表中，在下面的选择空间量中，输入要支配单个硬盘的空间。单击“下一步”，为建立的分区指派一个盘符。点击“下一步”，选择使用NTFS磁盘格式，来快速格式化该分区，最后单击“完成”。此时在“磁盘管理”窗口的分区列表中显示出的灰色区域，就是新建的带区卷。 打开“我的电脑”，将会看到新建的分区，当在此分区进行数据读取时，即可达到近两倍的数据传输率。使用同样步骤，将剩余空间均新建为带区卷，即可变相享受磁盘阵列所带来的高数据传输率优势。 1回答者： hqlin665
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
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