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redisset多值原理,redis操作set

时间:2023-12-29 本站 点击:0

redis缓存原理

Redis是一种内存高速cache,如果使用redis缓存,那经常被访问的内容会被缓存在内存中,需要使用的时候直接从内存调取,不知道比硬盘调取快了多少倍,并且支持复杂的数据结构,应用于许多高并发的场景中。

AOF  是以appendonly方式进行数据的储存的,开启AOF模式后,所有存进redis内存的数据都会进入os cache中,然后默认1秒执行一次fsync写入追加到appendonly.aof文件中。

redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面,用户查询的时候先去redis查询,没有查到就执行sql语句查询,同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作,在内存中查询速度快。

内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后,redis提供缓存淘汰机制。

缓存穿透的原理缓存的正常使用如图:如图所示,缓存的使用流程:先从缓存中取数据,如果能取到,则直接返回数据给用户。这样不用访问数据库,减轻数据库的压力。如果缓存中没有数据,就会访问数据库。

mysql:数据放在磁盘 redis:数据放在内存。

redis工作原理是什么

Redis是一种内存高速cache,如果使用redis缓存,那经常被访问的内容会被缓存在内存中,需要使用的时候直接从内存调取,不知道比硬盘调取快了多少倍,并且支持复杂的数据结构,应用于许多高并发的场景中。

redis缓存原理是sql语句时key值,查询结果resultSet是value,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的时间。

哨兵,就是站岗放哨的,时刻监控周围的一举一动,在第一时间发现敌情并发出及时的警报。Redis中的哨兵(Sentinel), 则是一个特殊的Redis实例 ,不过它并不存储数据。也就是说,哨兵在启动时,不会去加载RDB文件。

redis数据结构

1、list(双向链表)list是一个链表结构,主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等。

2、Redis中的链表结构主要是List。 Redis的List数据结构实际上是一个双向链表,这意味着我们可以在链表中的任何位置进行插入或者删除操作。

3、Redis中值的数据结构有String(字符串)、List(列表)、Hash(哈希)、Set(集合)和 Sorted Set(有序集合)五种,使用可参考 https:// 。

4、String是redis中最基础的数据结构,你可以把它用作缓存最基础的kv(key-value)类型的缓存(value最大为512MB),只需要把需要缓存的对象进行string的编解码即可。

5、String——字符串 String 数据结构是简单的 key-value 类型,value 不仅可以是 String,也可以是数字(当数字类型用 Long 可以表示的时候encoding 就是整型,其他都存储在 sdshdr 当做字符串)。

Redis中hash、set、zset的底层数据结构原理

1、Redis中值的数据结构有String(字符串)、List(列表)、Hash(哈希)、Set(集合)和 Sorted Set(有序集合)五种,使用可参考 https:// 。

2、string作为redis中常用对象之一,普遍用于用户信息缓存等场景。

3、Redis的hash类型其实就是一个缩减版的redis。它存储的是键值对,将多个键值对存储到一个redis键里面。hash类型的底层主要也是基于字典这种数据结构来实现的。

4、Redis高性能的根本原理

1、(1)redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中,内存读取速度非常快,如果只是简单的key-value,内存不是瓶颈。一般情况下,hash查找可以达到每秒数百万次的数量级。(2)采用单线程,避免了不必要的上下文切换和竞争条件。

2、redis作为一个网络内存缓存数据库,在实现高性能时,主要有4个点。网络高并发,高流量的数据处理。

3、如果执行一个命令过长,那么会造成其他命令的阻塞,对于Redis是十分致命的 ,所以Redis是面向快速执行场景的数据库。除了Redis之外,Node.js也是单线程,Nginx也是单线程,但他们都是服务器高性能的典范。

4、Redis是一种内存高速cache,如果使用redis缓存,那经常被访问的内容会被缓存在内存中,需要使用的时候直接从内存调取,不知道比硬盘调取快了多少倍,并且支持复杂的数据结构,应用于许多高并发的场景中。

5、Redis的高并发能力与其缓存、队列、单线程模型等技术密切相关。这些技术共同保证了Redis在高并发场景下的高性能和稳定运行。

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