提升可用性-删除redis缓存的可用-性提高redis缓存删除效率 (提升可用性的策略)

随着网络交互速度的不断提高，缓存系统的可用性要求也越来越高，值得提出的是如何提高Redis缓存系统的删除效率，进而提升可用性。

我们需要了解Redis缓存系统的删除原理。Redis缓存系统中采用“时间复杂度最低”的数据结构，即数据结构树，可以实现快速存储数据与获取、删除数据的任务。使用数据结构树时，第一步是遍历查询，查看缓存中是否已存在所需要的数据，若存在，则将数据以指定的key值存入Redis缓存系统；第二步是将所找到的指定内容拷贝出来，以便再次利用；第三步是完成对数据的操作。

具体到提高Redis缓存删除效率，我们可以在缓存查找时将查询范围限定在小范围内，而不是整个缓存，这样可以更快地查找所需数据，从而提高Redis缓存系统的删除效率，例如：

// 从Redis中查询指定key的缓存public Object get(String key) {return redisTemplate.opsForValue().get(key);}// 从Redis中批量删除指定key的缓存public void delete(Collection keys) {redisTemplate.delete(keys);}

此外，我们可以使用了解Redis更多实用技巧，来改善Redis缓存系统删除效率。例如，在操作Redis缓存系统时，可以采用Pipelining（管道化）技术，通过一次性发送多个请求，再一次性收到多个回复，来降低网络消耗，提高Redis缓存系统的删除、更新效率。对于要更新的缓存，可以在空闲时，将旧的缓存先删除，再重新添加新的缓存，这样可以有效提高缓存更新的效率。

要提高Redis缓存删除效率、提升可用性，可以采取的措施有加快查询的速度，限定查询的范围，使用Pipelining技术，以及在空闲时将旧的缓存先删除，重新添加新的缓存。希望本文能够对提高Redis缓存系统可用性有所帮助。

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关于memcache和Redis的区别和总结

aof目的主要是数据可靠性及高可用性，在Redis中有另外一种方法来达到目的：Replication。 由于Redis的高性能，复制基本没有延迟。 这样达到了防止单点故障及实现了高可用。 要想成功使用一种产品，我们需要深入了解它的特性。 Redis性能突出，如果能够熟练的驾驭，对国内很多大型应用具有很大帮助。

oracle 什么时候 使用分区表

1、表的大小超过2GB。 2、表中包含历史数据，新的数据被增加到新的分区中。 (3).表分区的优缺点表分区有以下优点： 1、改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索速度。 2、增强可用性：如果表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用；3、维护方便：如果表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可；4、均衡I/O：可以把不同的分区映射到不同磁盘以平衡I/O，改善整个系统性能。 缺点： 分区表相关：已经存在的表没有方法可以直接转化为分区表。 不过 Oracle 提供了在线重定义表的功能。

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。