Redis

redis 简介 　　REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。 　　Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、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。 　　它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等等类型。 Redis与其他key-value 缓存产品有以下三个特点： Redis支持数据持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 redis 优势 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。 原子 – Redis的所有操作都是原子性的

本文转自互联网 本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章首发于我的个人博客： www.how2playlife.com 本文是微信公众号【Java技术江湖】的《探索Redis设计与实现》其中一篇，本文部分内容来源于网络，为了把本文主题讲得清晰透彻，也整合了很多我认为不错的技术博客内容，引用其中了一些比较好的博客文章，如有侵权，请联系作者。 该系列博文会告诉你如何从入门到进阶，Redis基本的使用方法，Redis的基本数据结构，以及一些进阶的使用方法，同时也需要进一步了解Redis的底层数据结构，再接着，还会带来Redis主从复制、集群、分布式锁等方面的相关内容，以及作为缓存的一些使用方法和注意事项，以便让你更完整地了解整个Redis相关的技术体系，形成自己的知识框架。 如果对本系列文章有什么建议，或者是有什么疑问的话，也可以关注公众号【Java技术江湖】联系作者，欢迎你参与本系列博文的创作和修订。 <!-- more --> 如果你使用过Redis，一定会像我一样对它的内部实现产生兴趣。《Redis内部数据结构详解》是我准备写的一个系列，也是我个人对于之前研究Redis的一个阶段性总结

自定义连接池 这种方式跟普通py文件操作redis一样，代码如下 views.py 1 import redis 2 from django.shortcuts import render,HttpResponse 3 from utils.redis_pool import POOL 4 5 def index(request): 6 conn = redis.Redis(connection_pool= POOL) 7 conn.hset( ' kkk ' , ' age ' ,18 ) 8 9 return HttpResponse( ' 设置成功 ' ) 10 def order(request): 11 conn = redis.Redis(connection_pool= POOL) 12 conn.hget( ' kkk ' , ' age ' ) 13 14 return HttpResponse( ' 获取成功 ' ) View Code 通过第三方组件操作redis 安装 pip3 install django-redis 配置 settings.py # redis配置 CACHES = { " default " : { " BACKEND " : " django_redis.cache.RedisCache " , " LOCATION " : "

redis之django-redis 自定义连接池 这种方式跟普通py文件操作redis一样，代码如下： views.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 import redis from django.shortcuts import render,HttpResponse from utils.redis_pool import POOL def index(request): conn = redis.Redis(connection_pool = POOL) conn.hset( 'kkk' , 'age' , 18 ) return HttpResponse( '设置成功' ) def order(request): conn = redis.Redis(connection_pool = POOL) conn.hget( 'kkk' , 'age' ) return HttpResponse( '获取成功' ) 通过第三方组件操作redis 安装 1 pip3 install django - redis 配置 settings.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 # redis配置 CACHES = { "default" : { "BACKEND" : "django_redis.cache

Redis Cluster介绍 Redis Cluster为Redis官方提供的一种分布式集群解决方案。它支持在线节点增加和减少。 集群中的节点角色可能是主，也可能是从，但需要保证每个主节点都要有对应的从节点， 这样保证了其高可用。 Redis Cluster采用了分布式系统的分片（分区）的思路，每个主节点为一个分片，这样也就意味着 存储的数据是分散在所有分片中的。当增加节点或删除主节点时，原存储在某个主节点中的数据 会自动再次分配到其他主节点。 如图，各节点间是相互通信的，通信端口为各节点Redis服务端口+10000，这个端口是固定的，所以注意防火墙设置， 节点之间通过二进制协议通信，这样的目的是减少带宽消耗。 在Redis Cluster中有一个概念slot，我们翻译为槽。Slot数量是固定的，为16384个。这些slot会均匀地分布到各个 节点上。另外Redis的键和值会根据hash算法存储在对应的slot中。简单讲，对于一个键值对，存的时候在哪里是通过 hash算法算出来的，那么取得时候也会算一下，知道值在哪个slot上。根据slot编号再到对应的节点上去取。 Redis Cluster无法保证数据的强一致性，这是因为当数据存储时，只要在主节点上存好了，就会告诉客户端存好了， 如果等所有从节点上都同步完再跟客户端确认，那么会有很大的延迟，这个对于客户端来讲是无法容忍的

由于国内用户对电商购物的热衷，再加上这些年，商家推出的各种优惠补贴策略和高效快捷的物流，也让大家足不出门享受到了真正的实惠。 但，对于一个 java 程序员 来讲，我更关注的是 系统架构层面 ，从原本的定时秒杀，到现在的各种 活动预热、拼团、定金膨胀、百亿补贴、跨店满减、以及更复杂的组合优惠 ，让用户一时摸不到头脑，虽然扰乱了用户购买的节奏，但也一直保持着持续升温的状态。 那么从 技术层面来分析 的话，这次优惠的复杂程度会造成原本就会有的 集中式秒杀 ，变成了 持续式高并发请求 ，这让我们的技术架构更为复杂，尤其是对 后台系统 而言， 复杂的链路调用 ，更多缓存逻辑和业务叠加给程序员们增加了额外的挑战。 当然像淘宝、京东、拼多多这种体量的用户群，在双十一之前早就做好了应对方案 对于在做 二三线电商 的小伙伴或想要了解淘宝、京东内部架构的小伙伴，我总结了以下几点技术总结： 技术总结： 电商高并发系统架构，SpringCloud Alibaba是如何应对双十一 抗住淘宝双十一的三大利器：Sentinel、Nacos、RocketMQ Sentinel在淘宝双十一洪峰时限流底层实现原理 Alibaba Sentinel对比 Netflix Hystrix区别与优势 Nacos在淘宝中如何抗住百万服务注册发现与配置下发 RocketMQ在双十一秒杀时如何抗住亿级订单数据

一、redis介绍 1、软件获取和帮助获取 Redis.io //官网 Download/redis.io //下载页面， https://redis.io/download/ Redisdoc.com //文档 redis.cn //中文官方网站 2、redis的核心特性 高速读写 数据类型丰富 支持持久化 多种内存分配及回收策略 支持事务 消息队列、消息订阅 支持高可用 支持分布式分片集群 与memeched区别 支持事务 数据类型丰富 支持持久化 支持高可用 支持分布式分片集群 二、Redis安装部署： 下载： wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.12.tar.gz 解压： 上传至 /data tar xzf redis-3.2.12.tar.gz mv redis-3.2.12 redis 安装： cd redis make 修改环境变量 vim /etc/profile export PATH=/application/mysql/bin/:/data/redis/src:$PATH source /etc/profile 启动和简易连接： redis-server & redis-cli 三、Redis基本管理操作 3.1基础配置文件介绍： mkdir -p /data/6379 vim /data/6379

NoSQL最早起源于1998年，但从2009年开始，NoSQL真正开始逐渐兴起和发展。回望历史应该说NoSQL数据库的兴起，完全是十年来伴随互联网技术，大数据数据的兴起和发展，NoSQL在面临大数据场景下相对于关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新思维的注入。 接下来本文重点梳理下NoSQL领域最新发展趋势以及阿里云NoSQL最新现状，以飨读者。 云NoSQL数据库成为数据库领域重要增长引擎 云化趋势不可避免，根据Gartner的报告，2017年超过73%的DBMS增长来自云厂商，Gartner象限里面AWS在领导者象限上升趋势明确，老牌厂商下滑严重。在2018年Gartner报告中，阿里云数据库更是中国唯一首次入围远见者象限。而在众多云厂商里面增长最快的又是NoSQL数据库，云NoSQL成为数据库领域重要增长引擎。 阿里云覆盖了主流的NoSQL引擎 阿里云集团是国内最早提出数据战略，本身也拥有最大体量的数据，是最早投入NoSQL数据库技术研发，目前也拥有国内最大的专家团队。在持续十年技术加持下，阿里云NoSQL目前覆盖了所有主流的NoSQL数据库，如Redis/mongodb/HBase/图等等。下表是目前阿里云目前覆盖的主流的NoSQL数据库。 NoSQL数据库 存储类型 典型场景 Redis/Memcache Key/Value 缓存，搭配所有数据库使用；直播

NoSQL最早起源于1998年，但从2009年开始，NoSQL真正开始逐渐兴起和发展。回望历史应该说NoSQL数据库的兴起，完全是十年来伴随互联网技术，大数据数据的兴起和发展，NoSQL在面临大数据场景下相对于关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新思维的注入。 接下来本文重点梳理下NoSQL领域最新发展趋势以及阿里云NoSQL最新现状，以飨读者。 云NoSQL数据库成为数据库领域重要增长引擎 云化趋势不可避免，根据Gartner的报告，2017年超过73%的DBMS增长来自云厂商，Gartner象限里面AWS在领导者象限上升趋势明确，老牌厂商下滑严重。在2018年Gartner报告中，阿里云数据库更是中国唯一首次入围远见者象限。而在众多云厂商里面增长最快的又是NoSQL数据库，云NoSQL成为数据库领域重要增长引擎。 阿里云覆盖了主流的NoSQL引擎 阿里云集团是国内最早提出数据战略，本身也拥有最大体量的数据，是最早投入NoSQL数据库技术研发，目前也拥有国内最大的专家团队。在持续十年技术加持下，阿里云NoSQL目前覆盖了所有主流的NoSQL数据库，如Redis/mongodb/HBase/图等等。下表是目前阿里云目前覆盖的主流的NoSQL数据库。 NoSQL数据库存储类型典型场景Redis/MemcacheKey/Value缓存，搭配所有数据库使用；直播、视频等各种在线场景

摘要：随着工业互联网时代的到来，数据库这门已经具有接近五十年历史的学科又绽放出新的生命活力，其中扮演着重要角色的NoSQL数据库也出现了更多的发展趋势。 在第十一届中国数据库技术大会（DTCC2020）上 ，阿里云资深产品专家朱洁为大家介绍了NoSQL数据库业界最新趋势以及阿里云NoSQL技术的创新实践和阿里云NoSQL生态开放实践。 本文内容根据演讲录音以及PPT整理而成。 嘉宾简介： 朱洁（花名：所在），阿里云资深产品专家，目前负责阿里云的RDS和NoSQL数据库产品。 本次分享的内容主要包括以下三个方面： NoSQL数据库业界新趋势 阿里云NoSQL技术创新实践 阿里云NoSQL生态开放实践 NoSQL数据库业界新趋势 数据库发展历程 首先，简单回顾一下数据库的发展历程。其实，数据库是一个具有非常悠久历史的行业。从上世纪五十年代开始数据库技术就开始启蒙，但是一般通用说法是从上世纪70年代关系模型诞生起算，因此数据库的诞生到现在也有接近五十年的历史了，而数据库一直在技术、业务以及应用场景等方面不停地演进和发展。比如上世纪九十年代，针对个人办公、个人娱乐以及企业信息化的场景，基于X86服务器诞生了像SQL Server、PG这些非常著名的数据库。今天所要分享的NoSQL数据库则是在2000年左右随着整个互联网的发展和推动而诞生的