redis为什么适合做缓存1、单机时代，存储只用一台机器装mysql，如果每次存储成千上万条数据，这样很会导致mysql的性能很差，存储以及读取速度很慢，然后就演变成缓存 mysql 垂直拆分的方式 。
2、所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行 ， 要么全部不执行(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除redis可以通过expire来设定过期策略 ， 比较适用于验证码的场景 。
3、，redis是一种内存性的数据存储服务，所以它的速度要比mysql快 。2，redis只支持String，hashmap，set，sortedset等基本数据类型，但是不支持联合查询，所以它适合做缓存 。
4、我们也可以在数据库与应用之间构建一块比数据库速度更快存储区域——缓存 。
5、Redis支持主从模式，可以配置集群，这样更利于支撑起大型的项目，这也是Redis的一大亮点 。
数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?redis可以作为存储的扩展部分，但是不能直接替换掉mysql 。redis对事务的支持还是比较简单的 。但是redis的性能和扩展性比较好 ， 使用起来比较方便 。不会的 。只能是一种互补 。
类型不同 MySQL是关系型数据库；而Redis是非关系型数据库 。作用不同 mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢 。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中 ， 读取速度快 。
mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用 。
redis是缓存数据库（2）作用上mysql用于持久化的存储数据到硬盘 ， 功能强大，但是速度较慢redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中 ， 读取速度快（3）需求上mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用 。
当数据量超过内存空间时，需扩充内存，但内存价格贵 。在需求方面，mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用 。需要高性能的地方使用Redis，不需要高性能的地方使用MySQL 。存储数据在MySQL和Redis之间做同步 。
【为什么要用redis做缓冲层，为什么要用 redis 而不用 mapguava 做缓存?】不会的 。只能是一种互补 。redis把数据存在内存里读的速度快，但内存空间小 。mysql是存放在硬盘上的 。数据大 。但是读硬盘肯定比读内存慢 。
为什么windows要装redis原因就是redis虽然读写很快，但是不适合做数据持久层，主要原因是使用redis做数据落盘是要以效率作为代价的，即每隔制定的时间，redis就要去进行数据备份/落盘 ， 这对于单线程的它来说，势必会因“分心”而影响效率，结果得不偿失 。
推荐：虚拟机专用win7系统下载具体方法如下：在D盘新建文件夹【redis】 ， 右键解压RedisZIP包，把所有文件解压到redis文件夹中 。
linux下性能和稳定性较好，apache php mysql是最佳组合，再加上phpmyadmin管理数据库，要比sql简介不少 。从漏洞和磁盘运行的状态，linux要比windows下优异的多 。在linux下无论从安装到配置到定制，很容易上手 。
为什么要使用Redis因为Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后，Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中 ， 这些可以通过配置文件对其进行配置，正因为这样，Redis才能实现持久化 。
Windows上安装Redis的原因可能有很多，以下是一些常见的原因：缓存数据：Redis是一个高性能的内存数据存储系统，它可以用来缓存各种数据 ， 如用户信息、商品数据、会话信息等 。通过使用Redis，可以提高系统的响应速度和性能 。
原因就是redis虽然读写很快，但是不适合做数据持久层 ， 主要原因是使用redis做数据落盘是要以效率作为代价的，即每隔制定的时间，redis就要去进行数据备份/落盘，这对于单线程的它来说，势必会因“分心”而影响效率，结果得不偿失 。
为什么用redis集群1、Redis 集群还在分区期间提供一定程度的可用性，即在实际情况下能够在某些节点发生故障或无法通信时继续运行 。但是，如果发生较大故障（例如 ， 大多数主站不可用时），集群会停止运行 。
2、其次 ， 目前硬件资源成本降低，多核CPU，几十G内存的主机很普遍 ， 对于主进程是单线程工作的Redis，只运行一个实例就显得有些浪费 。同时，管理一个巨大内存不如管理相对较小的内存高效 。
3、是的 。Redis集群是通过分片来实现横向扩展的，即将数据分散存储在不同的节点上，每个节点只负责一部分数据的读写操作 。
4、Redis集群则是一种分布式的Redis解决方案 ， 可以将数据分散到多个节点上，提高数据存储和读取的性能 。Redis集群适用于大规模的数据存储和高并发读写的场景，可以通过数据分片和节点复制来实现数据的高可用和负载均衡 。
5、互联网公司 ， 即使流量不是很大的情况下，也基本上都不会是单台服务器，一般至少是两台服务器组成集群 。
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