使用Redis缓存获得持久化效果
随着网站和应用的数据量不断增长，如何高效地处理和存储数据成为了一个重要的问题。而缓存技术作为一种解决方案，可以通过将经常使用的数据存储在缓存中，从而加速数据的访问和处理速度。Redis作为一种流行的缓存技术，在分布式系统中广泛应用。本文将介绍如何使用Redis缓存来获得持久化效果，以确保数据不会因为异常情况而丢失。
一、Redis缓存简介
Redis是一种开源的内存数据结构存储系统，可以用作数据缓存、消息中间件、持久化等应用。其作为一种键值存储系统，在处理不同数据类型时表现出卓越的性能。Redis支持持久化，也就是在Redis 服务器 重启或宕机的情况下，能够将缓存数据保存在磁盘上，从而确保数据不会因为异常情况而丢失。
二、Redis持久化方式
在Redis中，有两种持久化方式：RDB持久化和AOF持久化。
1.RDB持久化
RDB持久化是指将Redis数据库保存到磁盘上的一种机制，通过将内存中的数据写入磁盘中的RDB文件，从而实现数据的持久化存储。RDB持久化的优点是速度快，能够在Redis服务器宕机的情况下快速恢复数据。但是，其缺点也很明显，即每次进行数据备份的时候需要阻塞Redis服务器，而且需要将整个数据库保存到硬盘上，因此可能会影响服务器性能的表现。
为了实现RDB持久化，可以在redis.conf配置文件中添加如下配置：
#开启RDB持久化
save 900 1 #在900秒内，如果发生了至少1个key的变化，则创建RDB文件
save 300 10 #在300秒内，如果发生了至少10个key的变化，则创建RDB文件
save 60 10000 #在60秒内，如果发生了至少10000个key的变化，则创建RDB文件
#指定RDB文件存储路径，此例为/data/redis/dump.rdb
dbfilename dump.rdb
#指定RDB文件存储路径
dir /data/redis
2.AOF持久化AOF（Append Only File）持久化，是一种将每个写命令追加到磁盘上的文件中的机制。在进行AOF持久化时，Redis服务器将每个写操作记录下来，并将其写入到AOF文件中。因为AOF文件是以追加的形式写入的，所以不会导致服务器的阻塞。AOF持久化的优点是每次只记录增量变化，因此可以更加节省磁盘空间，而缺点是恢复数据的速度比RDB持久化慢。为了实现AOF持久化，可以在redis.conf配置文件中添加如下配置：```conf#开启AOF持久化appendonly yes #指定AOF文件存储路径，此例为/data/redis/appendonly.aofappendfilename appendonly.aof #在不重新启动的情况下，使用fsync（）同步AOF文件到磁盘上的时间间隔，默认为每秒钟执行一次。这意味着，如果每当Redis服务器死机以及500ms内的数据都可能丢失。可以通过将appendfsync设置为always来解决这个问题，但会影响Redis服务器的性能表现。appendfsync always
三、Redis持久化的使用
为了保证数据的持久化，可以在Redis中使用两种持久化方式：手动持久化和自动持久化。
1.手动持久化
Redis提供了两个方法来执行手动持久化：SAVE和BGSAVE。
SAVE方法是执行RDB持久化的一种方法，它将Redis数据库保存到一个RDB文件中。此命令会阻塞Redis服务器，直到RDB文件创建完成。如果数据量较大，执行SAVE命令可能会导致服务器停止响应，因此在实际应用中使用较少。
BGSAVE方法是执行RDB持久化的一种方法，它会将Redis数据库保存到一个新的RDB文件中，并将数据集快照放在后台进行。与SAVE不同的是，BGSAVE是在后台执行的，并且不会阻塞Redis服务器。因此，使用BGSAVE命令会更加安全，但是它可能会产生数据不一致问题。此外，由于BGSAVE是在后台执行的，因此可以在Redis的配置文件中设置最大内存使用限制，以确保BGSAVE操作的成功。
2.自动持久化
Redis提供了两种自动持久化机制：基于时间的（如SAVE和BGSAVE命令）和基于事件的（如AOF持久化）。基于时间的自动持久化指的是，在指定的时间间隔内执行持久化操作。基于事件的自动持久化指的是，在指定的写操作发生时进行持久化操作。
为了使用自动持久化机制，可以在Redis的配置文件中进行如下配置：
#自动RDB持久化，每5分钟执行一次
#自动AOF持久化，每秒同步到磁盘上一次
appendfsync always
四、总结本文介绍了Redis缓存的基本知识，以及Redis持久化方式和使用方法。通过使用Redis持久化，可以确保数据不会因为异常情况而丢失，并且可以提高数据访问和处理的速度。在实践中，需要根据应用场景选择适合的持久化方式，以提高Redis服务器的性能表现。还需要定期备份Redis数据库，并设置合适的自动持久化机制，以确保数据的安全性和可靠性。
香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（www.IDC.Net）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云服务器和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。
Web后端开发面试应该注意些什么
web后端开发面试应该注意些什么?有哪些题目是值得我们注意的？下面就让小编告诉你:面试这几家公司所遇到的面试/笔试题，目前还能记住的如下。 虽然可能绝大部分都是基础，但希望大家不要只是看看就过去了，最好还是假装你被问到这个问题，你来把答案说出来或写出来：（不按公司分了）python语法以及其他基础部分可变与不可变类型；浅拷贝与深拷贝的实现方式、区别；deepcopy如果你来设计，如何实现；__new__() 与 __init__()的区别；你知道几种设计模式；编码和解码你了解过么；列表推导list comprehension和生成器的优劣；什么是装饰器；如果想在函数之后进行装饰，应该怎么做；手写个使用装饰器实现的单例模式；使用装饰器的单例和使用其他方法的单例，在后续使用中，有何区别；手写：正则邮箱地址；介绍下垃圾回收：引用计数/分代回收/孤立引用环；多进程与多线程的区别；CPU密集型适合用什么；进程通信的方式有几种；介绍下协程，为何比线程还快；range和xrange的区别（他妹的我学的py3…）；由于我有C/C++背景，因此要求用C来手写：将IP地址字符串（比如“172.0.0.1”）转为32位二进制数的函数。 算法排序部分手写快排；堆排；几种常用排序的算法复杂度是多少；快排平均复杂度多少，最坏情况如何优化；手写：已知一个长度n的无序列表，元素均是数字，要求把所有间隔为d的组合找出来，你写的解法算法复杂度多少；手写：一个列表A=[A1，A2，…,An]，要求把列表中所有的组合情况打印出来；手写：用一行Python写出1+2+3+…+10**8 ；手写python：用递归的方式判断字符串是否为回文；单向链表长度未知，如何判断其中是否有环；单向链表如何使用快速排序算法进行排序；手写：一个长度n的无序数字元素列表，如何求中位数，如何尽快的估算中位数，你的算法复杂度是多少；如何遍历一个内部未知的文件夹（两种树的优先遍历方式）网络基础部分TCP/IP分别在模型的哪一层；socket长连接是什么意思；select和epoll你了解么，区别在哪；TCP UDP区别；三次握手四次挥手讲一下；TIME_WAIT过多是因为什么；http一次连接的全过程：你来说下从用户发起request——到用户接收到response；http连接方式。 get和post的区别，你还了解其他的方式么；restful你知道么；状态码你知道多少，比如200/403/404/504等等；数据库部分MySQL锁有几种；死锁是怎么产生的；为何，以及如何分区、分表；MySQL的char varchar text的区别；了解join么，有几种，有何区别，A LEFT JOIN B，查询的结果中，B没有的那部分是如何显示的（NULL）；索引类型有几种，BTree索引和hash索引的区别（我没答上来这俩在磁盘结构上的区别）；手写：如何对查询命令进行优化；NoSQL了解么，和关系数据库的区别；Redis有几种常用存储类型；Linux部分讲一下你常用的Linux/Git命令和作用；查看当前进程是用什么命令，除了文件相关的操作外，你平时还有什么操作命令；（因为我本人Linux本身就很水，只会基本的操作，所以这部分面试官也基本没怎么问。 。 反正问了就大眼瞪小眼呗）django项目部分都是让简单的介绍下你在公司的项目，不管是不是后端相关的，主要是要体现出你干了什么；你在项目中遇到最难的部分是什么，你是怎么解决的；你看过django的admin源码么；看过flask的源码么；你如何理解开源；MVC / MTV；缓存怎么用；中间件是干嘛的；CSRF是什么，django是如何避免的；XSS呢；如果你来设计login，简单的说一下思路；session和cookie的联系与区别；session为什么说是安全的；uWSGI和Nginx的作用；上面就是小编为大家整理的关于web后端开发 面试的文章，希望对大家有帮助。 在实际的操作过程中大家可以根据实际情况进行灵活的调整。
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。
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。
发表评论