为什么redis在java是同步缓存,而在nodejs是异步缓存
1、redis缓存原理是sql语句时key值nodejs对象存储到redis，查询结果resultSet是valuenodejs对象存储到redis，当同一个查询语句访问时（select * from t_product），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据nodejs对象存储到redis的时间。
2、这是因为缓存nodejs对象存储到redis的目的是为了减少数据库的压力，而且 Redis 支持事务处理机制，请求优先命中 Redis，缓存中没有在命中数据库，所以优先删除缓存，然后更新数据库。如果删除缓存成功，但是更新数据库失败，那么数据依然存在 。
3、缓存和数据库没有关系吧，你加个memcached或者redis，两台服务器可以共用同一套缓存。
4、Nodejs可以使用redis缓存。Redis数据库采用极简的设计思想，最新版的源码包还不到2Mb。其在使用上也有别于一般的数据库。
5、Redis 是由意大利人Salvatore Sanfilippo（网名nodejs对象存储到redis：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库。
关于nodejs下redis/mysql需不需要连接池的问题
nodejs是个单线程的过程，异步处理很方便，redis又支持pipelining，通过异步处理，可以在复用一个连接的情况下完成大部分任务。
node.js使用redis也是应该配置连接池的。
建议使用中间件连接，操作数据库的代码更加简单。我们的后台接口就是用的中间件连接。nodejs的设计特点，使得他本身就很快，即使是读写数据库这样耗时的操作。用连接池的目的其实就是想就加快数据库的IO速度。
MySQL数据库系统允许的最大可连接数max_connections。这个参数是可以设置的。如果不设置，默认是100。最大是16384。数据库当前的连接线程数threads_connected。这是动态变化的。
不是，因为你一个页面现在就是你一个人在用，上纲上线了多人在用，这里连接池是为多人使用的。
redis是个单线程的程序,为什么会这么快呢?
第一，单线程简化算法的实现，并发的数据结构实现不但困难且测试也麻烦。第二，单线程避免了线程切换以及加锁释放锁带来的消耗，对于服务端开发来说，锁和线程切换通常是性能杀手。
Redis之所以快，是因为它采用了单进程单线程模型的KV数据库，由C语言编写。这个模型的优点在于，它完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。此外，Redis采用单线程避免了不必要的上下文切换和竞争条件。
Redis快的主要原因是：完全基于内存数据结构简单，对数据操作也简单使用多路 I/O 复用模型第二点不细讲，主要围绕第三点采用多路 I/O 复用技术来展开。
Redis存储格式?
1、redis使用了两种文件格式：全量数据和增量请求。
2、redis的存储 redis使用了两种文件格式：全量数据和增量请求。全量数据格式是把内存中的数据写入磁盘，便于下次读取文件进行加载。
3、整体存储格式：Redis在存储集合时，如果集合内只包含整数且数目较少时，会采用IntSet来存储。
nodejs怎么引入redis
基于Redis的setnx的操作nodejs对象存储到redis，给指定的key设置nodejs对象存储到redis了过期实践。基于Redis的数据结构zset，将请求打造成一个zset数组。基于Redis的令牌桶算法，输出速率大于输入速率，就要限流。
甚至现在部分NoSQL也可做消息队列，如Redis。
nodejs对象存储到redis你要清楚一点，Nodejs是服务端语言，它有很多的库来构成方方面面的功能，比如nodejs对象存储到redis你要的请求数据库，这里给你一个Mysql的库（也称为包）nodejs对象存储到redis：https：//，当然还有Oracle、mongoDB、Redis等等。
内存方面，在高峰期5G 以内，总体非常平稳没多大波动，其中redis内存使用为800MB以内，但机器是16G，还有很大余量保障。NodeJS 的脚本中，logger的CPU占用更小，3条进程，每条才3%，每条内存占用不到100MB。
如何将数组存储在Redis哈希中
Redis通过对KEY计算hash，将KEY映射到slot，集群中每个节点负责一部分slot的方式管理数据，slot最大个数为16384。
一般我们操作IO流读取数据会创建一个1024容量大小的byte1024字节数组用于接收读取出来的数据。然而我们读取出来的数据可能无法填满1024个字节，这样就导致在转化成String类型的时候，空出的位置将会自动被填充为\u0000。
可以看出， SDS 的结构有点类似于 Java 中的 ArrayList 。
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