数据存不到redis中-深陷苦海数据存储问题缠身 (数据存不到数据库)

数据存储问题是当今各行各业最深陷苦海的一类问题，也是各大企业让技术人员最头疼的一道题。究其原因，主要在于传统的数据存储模式有其局限性：无法灵活地满足业务快速变化的需求；缓慢的查询速度，令业务实时性急剧下降；状态管理及变更记录繁复耗时；安全性较前较弱。可以看出，当今企业数据存储的问题不仅仅在于单体的传统模式不行，而且在于他们的数据存储架构的升级不足。

为了解决当前的数据存储问题，搭建数据架云结构，混合云成为一种可取之策，该结构模式是将几种公有云与私有云结合起来，以应对数据访问安全性、数据可靠性、数据完整性及可维护的要求，以及各种数据访问技术和应用，如大数据分析、机器学习、客户关系管理系统等，来满足业务的可扩展性。同时，这种混合云结构又可以与传统的单体数据存储形式互补，以满足伝统行业的业务需求。在大数据处理和数据挖掘方面，混合云架构能支持实时流处理，提供基于MapReduce技术进行大数据处理，利用SQL On Hadoop技术实现集群数据采集分析，发掘潜在企业数据价值，满足业务的核心价值。

以上就是关于数据存储的深陷苦海的一个概括，解决当前企业面临的数据存储问题，最佳的方案是搭建混合云结构，可以解决企业安全性、可靠性及可维护性等问题。

public class HybirdCloudStructure{public static void mn(String[] args) {HybirdCloud hybirdCloud = new HybirdCloud();hybirdCloud.setPublicCloud(new PublicCloud());hybirdCloud.setPrivateCloud(new PrivateCloud());// 设置参数hybirdCloud.setDataAccessSecurity();hybirdCloud.setDataReliability();hybirdCloud.setDataIntegrity();hybirdCloud.setMntnability();// 使用mapreduce处理大数据hybirdCloud.useMapReduce();// 使用SQL on Hadoop分析集群数据hybirdCloud.useSqlOnHadoop(); }}class HybirdCloud {// 使用公有云private PublicCloud publicCloud;// 使用私有云private PrivateCloud privateCloud;public void setPublicCloud(PublicCloud publicCloud) {this.publicCloud = publicCloud;}public void setPrivateCloud(PrivateCloud privateCloud) {this.privateCloud = privateCloud;}public void setDataAccessSecurity(){// 设置数据访问安全性}public void setDataReliability(){//设置数据可靠性}public void setDataIntegrity(){// 设置数据完整性}public void setMntnability(){// 设置可维护性}public void useMapReduce(){// 使用mapreduce处理大数据publicCloud.useMapReduce();privateCloud.useMapReduce();}public void useSqlOnHadoop(){// 使用SQL on Hadoop分析集群数据publicCloud.useSqlOnHadoop();privateCloud.useSqlOnHadoop();}}class PublicCloud{public void useMapReduce(){// 使用mapreduce处理大数据}public void useSqlOnHadoop(){// 使用SQL on Hadoop分析集群数据}}class PrivateCloud{public void useMapReduce(){// 使用mapreduce处理大数据}public void useSqlOnHadoop(){// 使用SQL on Hadoop分析集群数据}}

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注销跟关机有什么区别？

关机：就是电脑会自己切断电源，下次按电源键重新开机。 重启：就是把电脑关掉，然后系统重新启动.如果您要重启的话还是建议直接使用重启命令比较好，避免电源寿命的减损。 关机后还想打开电脑，最好等3分钟左右再打开。 注销：是指退出当前用户，原用户的进程被结束，然后再选择用户进入系统。 将电脑的正常耗电状态转为低耗能状态。 待机：就是将当前处于运行状态的数据保存在内存中，机器只对内存供电，而硬盘、屏幕和CPU等部件则停止供电。 由于数据存储在速度快的内存中，因此进入等待状态和唤醒的速度比较快。 不过这些数据是保存在内存中 ，如果断电则会使数据丢失。 待机是用最小电源模式运行，但进入系统要按启动按钮，比启动要快。 进入待机要重启，是由于你的电脑有些驱动不符合最小电源模式。 待机是系统将当前状态保存于内存中，然后退出系统，此时电源消耗降低，维持CPU、内存和硬盘最低限度的运行；一旦移动鼠标或者敲击键盘、按计算机上的电源就可以激活系统，电脑迅速从内存中调入待机前状态进入系统，这是重新开机最快的方式，但是系统并未真正关闭，适用短暂关机。 有时，每当进入待机状态时，温度会超过60摄氏度，原因是由于CPU进入待机状态时关闭了散热风扇，如果Bios里没有“CPU进入待机状态时不关闭风扇”选项，可在“控制面板”的“电源管理”设置项中，将“电源使用方案”设为“始终打开”，将“系统等待”设为“从不”。 休眠：就是将当前处于运行状态的数据保存在硬盘中，整机将完全停止供电。 因为数据存储在硬盘中，而硬盘速度要比内存低得多，所以进入休眠状态和唤醒的速度都相对较慢，在休眠时可以完全断开电脑的电源。 在使用休眠模式时，你可以关掉计算机，并确信在回来时所有工作（包括没来得及保存或关闭的程序和文档）都会完全精确地还原到离开时的状态。 内存中的内容会保存在磁盘上，监视器和硬盘会关闭，同时也节省了电能，降低了计算机的损耗。 休眠与待机区别：Windows XP 中的电源功能功能包括“休眠”和“待机”。 “休眠”将保存一份桌面及所有打开文件和文档的映像，然后关闭计算机电源。 打开电源时，文件和文档就会按原来离开时的样子在桌面上打开。 “待机”功能则切断所用硬件组件的电源，从而减少计算机的电源消耗。 “待机”可切断外围设备、显示器甚至硬盘驱动器的电源，但会保留计算机内存的电源，以不至于丢失工作数据。 当你的计算机进入休眠状态后，内存中的内容将保存到硬盘上。 当你将计算机唤醒时，进入休眠状态前打开的所有程序与文档都将恢复到桌面上。 这样可使开机和关机的速度大大提高。

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。

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。