Redis和Memcached的区别
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不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。
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（我个人是这么认为的）。
使用底层模型不同：新版本的redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。
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。
内存空间的大小和数据量的大小 redis 在 0 版本后增加了自己的 VM 特性，突破物理内存的限制；可以对 key value 设置过 期时间（类似 memcache）memcache 可以修改最大可用内存，采用 LRU 算法。
和memcached更为接近的是redis。它们都是内存型数据库，数据保存在内存中，通过tcp直接存取，优势是速度快，并发高，缺点是数据类型有限，查询功能不强，一般用作缓存。
redis主要消耗什么资源
1、redis主要消耗内存物理资源。Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、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。
2、A、Redis主要消耗内存物理资源。B、Redis中tt1命令是查看键剩余生存时间。C、Redis中适合存储对象的是hash数据类型。D、如果想要把key中存储的数字值加1，使用incr命令。
3、redis存储的所有数据都是存在内存中的，包括json数据，因此如果大量存储json数据会占用较多的内存。json数据还需要进行序列化和反序列化操作，这也会增加redis中使用的CPU和内存负载。
4、这个工具会给我们一个内存占用分析，示例如下图：我们在使用Redis的时候，String 类型是我们使用最多的，他也是唯一的一个非集合类型。
5、内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。
6、性能指标关于redis的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。
redis存储几个g的数据
1、redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。
2、redis集群模式整体缓存的数据量应控制在20G以下。根据查询相关信息显示，服务端有1000多个Redis实例，100加个实例的内存控制在20G以下。所以控制在20G以下。
3、首先看到 Redis 官方的说法是：『A String value can be at max 512 Megabytes in length.』。过大的 key 和 value 有两个问题：Redis 是一个内存数据库，如果容量过大的 key 和 value 首先会导致服务器中的内存碎片。
4、Redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据，一主多从，每个实例都容纳了完整的数据，比如redis主机就10G的内存量，其实你就最多只能容纳10g的数据量。
Redis4.0如何自动清理内存碎片
1、通过在redis.conf配置文件中的选项no-appendfsync-on-rewrite可以设置是否开启重写，这种方式会在每次fsync时都重写，影响服务器性能，因此默认值为no，不推荐使用。 客户端向服务器发送bgrewriteaof命令，也可以让服务器进行AOF重写。
2、redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来。
3、Redis可以用使用 expire 指令设置过期时间，在Redis内部，每当我们设置一个键的过期时间时，Redis就会将该键带上过期时间存放到一个过期字典中。
4、由于Redis的数据都存放在内存中，如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。
5、LRU （less recently used）是Redis唯一支持的回收算法，当缓存占用的内存空间达到设置的最大空间时，会自动驱逐老的数据。
6、直接删除掉这个Key；主动删除（定期删除）：Redis会定期巡检，来清理过期Key；当内存达到maxmemory配置时候，会触发Key的删除操作；另外，还有一种基于触发器的删除策略，因为对Redis压力太大，一般没人使用。
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