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使用Redis缓存实现各种场景

Redis是一种基于内存的数据结构存储系统，在缓存开发领域有着广泛的应用。它不仅支持常规的字符串、哈希和列表类型，还支持有序集合和位图等复杂类型。下文将介绍通过Redis缓存实现各种场景的方法。

1. 缓存常规数据

常规数据指的是单个数据或简单数据类型，例如字符串、数字、布尔值等。以高并发查询场景为例，使用Redis缓存可以有效减小数据库查询压力。如下示例代码：

import redis# 连接Redis数据库r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)# 查询缓存value = r.get('key')if value is not None:return value# 查询数据库value = query_database(key)# 插入缓存r.set('key', value)return value

2. 缓存结构化数据

结构化数据指的是复杂类型，例如嵌套的字典和列表等。以查询用户信息场景为例，使用Redis缓存可以避免频繁访问数据库。如下示例代码：

import redisimport json# 连接Redis数据库r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=1)# 查询缓存value = r.get('user:1')if value is not None:return json.loads(value)# 查询数据库user = query_database_user(1)# 插入缓存value = json.dumps(user)r.set('user:1', value)return user

3. 缓存数据列表

import redisimport json# 连接Redis数据库r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=2)# 查询缓存value = r.get('articles')if value is not None:return json.loads(value)# 查询数据库articles = query_database_articles()# 插入缓存value = json.dumps(articles)r.set('articles', value)return articles

4. 缓存频繁查询数据

有些数据在业务中需要频繁查询，例如查询商品库存场景。使用Redis缓存可以不必每次都查询数据库，节省了时间和性能。如下示例代码：

import redis# 连接Redis数据库r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=3)# 查询缓存value = r.get('goods:1:stock')if value is not None:return int(value)# 查询数据库goods = query_database_goods(1)# 插入缓存r.set('goods:1:stock', goods.stock)return goods.stock

5. 缓存频繁写入数据

有些数据在业务中需要频繁写入，例如商品交易场景。使用Redis缓存可以不必每次都写入数据库，提高了性能和并发能力。如下示例代码：

import redis# 连接Redis数据库r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=4)# 新建商品交易记录trade = Trade(goods_id=1, user_id=1, price=100)# 查询缓存value = r.get('goods:1:stock')if value is not None:stock = int(value)else:# 查询数据库goods = query_database_goods(1)stock = goods.stock# 检查库存if stock rse Exception('Out of stock')# 写入缓存r.decr('goods:1:stock')r.rpush('goods:1:trades', trade.to_dict())# 写入数据库write_database_trade(trade)

总结

Redis缓存可以实现各种场景，包括缓存常规数据、缓存结构化数据、缓存数据列表、缓存频繁查询数据和缓存频繁写入数据等。使用Redis可以减小数据库查询压力、避免频繁访问数据库、提高性能和并发能力。当然，缓存也需要考虑缓存命中率、缓存更新和缓存清理等问题。

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一起来看流星雨（一起又看流星雨）的歌词歌名。

歌名：《拾忆》翻开日记准备破碎的心情不知怎么你什么都已记不清但我相信只要相爱就有魔力但是换来一次又一次失意你我的爱像融化的冰淇凌虽然很甜却没有了那种晶莹我会每天反反复复给你温习找回那份遗失的专属甜蜜怎么会忘了情让我丢了你傻傻的还以为能够在一起划过了流星身边没有你就算梦实现也没意义你我的爱像融化的冰淇凌虽然很甜却没有了那种晶莹我会每天反反复复给你温习找回那份遗失的专属甜蜜怎么会忘了情让我丢了你傻傻的还以为能够在一起划过了流星身边没有你就算梦实现也没意义还以为能够在一起划过了流星身边没有你就算梦实现也没意义一起来看流星雨主题曲：《让我为你唱首歌》张翰 魏晨 俞灏明 朱梓骁　片头曲：《星空物语》张翰 魏晨 俞灏明 朱梓骁　片尾曲：《我要的飞翔》 许飞　插曲：　01.《分身情人》魏晨　02.《拾忆》张翰　03.《想念的歌》朱梓骁　04.《一个人的浪漫》俞灏明　05.《爱的华尔兹》（一）郑爽 俞灏明　06.《爱的华尔兹》（二）郑爽　07.《雨痕》魏晨　08.《我要的飞翔》 许飞　09.《多余的流星》曾轶可　10.《专属回忆》（纯音乐）　11.《头条任务》（纯音乐）　12.《让我为你唱首歌》张翰 魏晨 俞灏明 朱梓骁　13.《星空物语》张翰 魏晨 俞灏明 朱梓骁一起又看流星雨的歌曲星空物语　演唱：俞灏明 魏晨 朱梓骁 张翰片尾曲　左半边翅膀　演唱：许飞插曲1、友情的界线（i me 、张远）　2、练习题（江映蓉）　3、流星雨又来临（魏晨）　4、我要的飞翔（许飞）　5、拾忆（张翰）　6、一个人的浪漫（俞灏明）7、分身情人（魏晨）　8、爱的华尔兹（郑爽）　9、雨痕（魏晨）　10、想念的歌(朱梓骁）　11、让我为你一唱首歌（H4）　12、专属回忆（纯音乐）　13、tik tok(街舞曲)　14、Fallin Out（Keyshia Cole）端木教舞时的音乐　15、向日葵的微笑（魏晨）楚雨荨天台练舞时的背景音乐这是所有歌曲了哦！

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。

餐饮店适合做小程序吗？

微信小程序有很强的社交属性，易于传播。 内容共享也是一种新的协作方式，小程序的分享功能已经被优化设计，通过微信小程序可以实现口碑传播，横向扩散。 分享的形式也更加动态多元化，个性化实现了所见即所得。 微信小程序相当于一种新的应用形态，具有使用方便，用完即走的特点，其用户体验比普通h5更加顺畅、快捷。 微信小程序的这些特性，可以为餐饮店带来更多的流量、更多的顾客，增加用户体验度。 比如我可以通过附近的小程序就可以找到就近、符合自己口味的餐厅。 进入餐厅不用排队，直接打开餐厅小程序就可以点单，用完餐直接支付，一气呵成。 不用下载，用完就走，下次使用时在打开。 这样的体验相信没有人不喜欢。 餐饮行业属于线下行业，如今众多的线下行业所面临的共同痛点是如何将线上流量引流到线下。 随着人们消费习惯的改变，越来越多人更倾向于线上消费。 而微信小程序也可以充当一个引流通道，比如可以关联公众号，通过公众号进行内容营销，进行推广宣传；再通过微信小程序进行转化，引导流量走向，实现线上线下的对接。 按照我们惯有的思维，餐饮店的服务从顾客踏进店门一刻开始，顾客离开就随之结束。 所以很多商户将重心放在店内的服务，设备、装修、产品等这些看得见的因素被尤为重视。 然而，与同行之间的竞争，远远不止这些。 顾客进店之前已经开始，消费完还没结束。 比如附近的小程序能让更多人知道你的店，促进用户餐前的到店转化。 而高质量的用户体验促使二次回访、消费后分享等，这些都是竞争中不可忽视的环节。