什么情况下倾向于使用redis
1、会话缓存（Session Cache）最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。
2、无论使用何种方式，由于 Redis 拥有持久化功能，也不需要担心由于服务器故障导致消息丢失的情况。（推荐：《Redis视频教程》）如果对于数据一致性要求高的话还是用RocketMQ等专业系统。
3、常见的说法是，有N多热点数据，又是临时用一下，又想提高并发速度，吞吐量，那就可以考虑，如淘宝的节假日的销售活动。提前把数据准备好，活动完后失效。我的看法，有足够多的内存，我又想让系统极快。
4、缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力。通过将频繁访问的数据存储在Redis中，可以加速数据的获取，提升系统的响应性能。
面试问题redis有哪些集群方案
了增加集群的可访问性，官方推荐的方案是将node配置成主从结构，即一个master主节点，挂n个slave从节点。这时，如果主节点失效，Redis Cluster会根据选举算法从slave节点中选择一个上升为主节点，整个集群继续对外提供服务。
Redis 的集群模式是如何实现的？Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，在 Redis 0 版本正式推出的。Redis Cluster 去中心化，每个节点保存数据和整个集群状态，每个节点都和其他所有节点连接。
以Java语言为例，简单说一下，除了一些公司自主开发的集群外。
Redis优点
1、移动云云数据库Redis在数据安全方面有以下几个优点：数据加密：Redis通过对数据进行加密保护，防止数据被窃取或篡改。其支持的数据加密方式包括对称加密、非对称加密、哈希加密等。
2、移动云云数据库Redis具备三大优点。一是数据持久化存储，云数据库Redis支持数据秒级持久化到云盘，在提供高速数据读写能力的同时能够满足数据持久化需求，实现服务重启后数据不丢失。
3、日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用。
4、Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。
5、redis是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库。是NoSQL(非关系型数据库)的典型代表，也是时下是最流行的键值对存储数据库。
redis对比memcached有哪些优缺点
1、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。
2、它们在性能方面差别不是很大，读取方面尤其是针对批量读取性能方面memcached占据优势。当然redis也有他的优点，如持久性、支持更多的数据结构。所以在选择方面如果有持久方面的需求或对数据类型和处理有要求的应该选择redis。
3、性能对比：由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。
4、Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。
5、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的优缺点
缺点： （1）对于同一份数据来说，AOF的日志文件通常要比RDB的数据快照文件要大。
Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。
Redis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。分布式--设定memcache集群，利用magent做一主多从；redis可以做一主多从。
redisjson优点：速度快，完全基于内存，使用C语言实现，网络层使用epoll解决高并发问题。缺点：短时间内大量增加数据，可能导致内存不够用。
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