「实用教程」在配备持久内存的实例上部署Redis应用1、说明 本步骤中涉及从GitHub（https：//github.com/）相关地址下载资源时，请确保下载成功后再进行后续操作 。如果下载失败，请重复执行相关命令直至下载成功 。
2、如果你没有数据持久化的需求，也完全可以关闭RDB和AOF方式，这样的话，redis将变成一个纯内存数据库，就像memcache一样 。redis配置文件 daemonize no # 默认情况下，redis并不是以daemon形式来运行的 。
3、推荐：redis视频教程）Redis的所有数据都是保存在内存中，然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上（这称为“半持久化模式”）；也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file（aof）里面（这称为“全持久化模式”） 。
4、在redis的配置里有着这样的一段配置：save 900 1save 300 10save 60 10000很关键的一段配置，这时RDB持久化的核心 。
5、Redis数据都是缓存在计算机内存中并且它会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，实现数据的持久化 。
6、在自动驾驶项目中，Redis通常用作高速缓存和持久化存储的解决方案 。Redis可以将数据存储在内存中以提高读写速度，同时还提供了不同的持久化选项以确保数据持久性 。
redis的set方法耗时高Set适合经常地随机储存，插入，删除 。但是在遍历时效率比较低 。Set对每个对象只接受一次，并使用自己内部的排序方法（通常，你只关心某个元素是否属于Set，而不关心它的顺序--否则应该使用List） 。
Redis将所有数据放在内存中，非数据同步正常工作中，是不需要从磁盘读取数据的，0次IO 。内存响应时间大约为100纳秒，这是Redis速度快的重要基础 。
在Redis中 ， 这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效 。所以 ， 如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作 ， 那么Redis会是不错的选择 。
性能极限：在seckill场景下，性能总是被要求越高越好 我们来看下如何利用Redis来解决上面的三个问题 。库存安全 利用Redis来做库存扣减，避免超限的方法很多，坑也很多，我们先来看下常用的陷阱有哪些 。
如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小，一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高 ， 取决于机器性能 。锁不是影响性能的主要因素 。
说明：set数据类型内部数据如果全部是数值型，且包含多少节点以下会采用紧凑格式存储 。
为什么Redis数据库内存不宜过大1、如果此时主库内存体积过大那么从库重做速度就会很慢，而发送到从库的读请求就会受到严重影响，同时由于传输的rdb文件的体积过大，主库的网卡在相当长的一段时间内都会受到严重影响 。
2、单台Redis的存放数据必须比物理内存小 Redis的数据全部放在内存带来了高速的性能，但是也带来一些不合理之处 。比如一个中型网站有100万注册用户，如果这些资料要用Redis来存储，内存的容量必须能够容纳这100万用户 。
3、在数据库方面，mysql是关系型数据库主要用于存放持久化数据，redis是NOSQL ， 即非关系型数据库，也是缓存数据库，缓存的读取速度快，能够大大的提高运行效率，但是保存时间有限 。
4、缺点主要是运行容易内存不足，行完整重同步时占用主机CPU，并消耗现网的带宽，硬盘中的数据加载进内存，时间比较久 。redissearch的缺点有三个，第一个是由于是内存数据库，所以单台机器存储的数据量跟机器本身的内存大小 。
5、因为redis的数据都是存储在内存当中 。内存数据库相比一般的关系型数据库，读取速度要更快，但是消耗的内存资源会更多 。对象内存（推荐学习：Redis视频教程）对象内存是Redis内存占用最大的一块，存储着用户所有的数据 。
6、Redis和Memcache都是将数据存放在内存中 ， 都是内存数据库 。不过memcache还可用于缓存其他东西，例如图片、视频等等 。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 。
浅析Redis的BigKey(阿里巴巴技术协会ATA同步发送)常用的做法是通过./redis-cli --bigkeys命令对整个redis中的键值对进行统计 ， 输出每种数据类型中最大的 bigkey 的信息 。一般会配合-i参数一起使用，控制扫描间隔，避免长时间扫描降低 Redis 实例的性能 。
Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行（row）的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型（Wide Column Stores） 。
Redis早期的主从架构原理分析,早期如何实现读写分离的?读写分离： 可以用于实现读写分离，主库写、从库读，读写分离不仅可以提高服务器的负载能力，同时可根据需求的变化，改变从库的数量 。
主从复制可以将写操作集中在主节点，仅让从节点负责读取数据，从而实现读写分离，并提高Redis集群的性能 。
利用主从复制，可以实现读写分离、数据备份等功能 。但如果主库宕机后，需要运维人员手动地将一个从库提升为新主库，并将其他从库slaveof新主库，以此来实现故障恢复 。
针对完整的重同步的缺陷，Redis提供了部分的重同步功能 。
传统的Redis集群采用的主从复制模式 ， 一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限 。主节点会定期将数据同步到从节点中 ， 保证数据一致性的问题 。
Redis通过主从架构，实现读写分离 ， 主节点负责写，并将数据同步给其他从节点 ， 从节点负责读，从而实现高并发 。
Redis-Clusterredis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]个 slot 上 ， 基本上采用平均分配和连续分配的方式 。
CLUSTER REPLICATE node_id 将当前节点设置为 node_id 指定的节点的从节点 。CLUSTER SAVECONFIG 将节点的配置文件保存到硬盘里面 。
在redis-cluster集群中，每一个主节点可以添加多个从节点，主节点和从节点遵循主从模式的特性 。当用户需要处理更多的读请求时，添加从节点可以扩展系统的读性能 。
【redishash扩容 redis实例扩容】Redis集群把所有的数据映射到16384个槽中 。每个key会映射为一个固定的槽，只有当节点分配了槽，才能响应和这些槽关联的键命令 。通过cluster addslots命令为节点分配槽 。
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