总结redis在节省内存开销方面做过哪些设计1、存储为 JSON 格式是种不错的选择 。对包含中文的内容来说，设置 ensure_ascii=False 可以节省大量内存 。ujson 比 json 性能好很多 ， 后者在设置 ensure_ascii=False 后性能急剧下降 。
2、优化方案是使用 Hash 结构，由于 Hash 结构会在单个 Hash 元素在不足一定数量时进行压缩存储 ， 所以可以大量节约内存 。
3、可以通过合理设置整数值的范围来优化内存占用 。调整集合的rehash阈值，避免频繁rehash 。当集合中元素数量超过这个阈值时，才进行rehash操作，减少rehash的开销 。
关于商品的存储到redis的设计问题1、我们先在Redis中拿到当前的库存值，然后check是否已经扣减到了零 ， 如果已经扣减到了零，则直接return；否则 ， 就利用Redis的decr原子操作进行扣减，同时返回扣减后的库存值 。
2、Redis 是一个开源的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息代理 。Redis 的架构设计采用了多种模式，包括单机、主从、哨兵、集群等 。
3、我们期望将key1=value1存储在redis中，那么可以按照如下过程去存储 。
【redis key设计技巧 redis设计方案】4、Redis在内存中设计了各种数据类型，让业务能够高速原子的访问这些数据结构，并且不需要关心持久存储的问题，从架构上解决了前面两种存储需要走一些弯路的问题 。
5、情况1 ， 数据数量不多，可以用 情况2，数据量多，但存的数据是激活码这样简单值一类，可以用 。情况3 ， list存的是要获取数据的索引，大量数据的值已经存在redis的KV结构中 。
6、Redis是一个开源的，基于内存的结构化数据存储媒介，可以作为数据库、缓存服务或消息服务使用 。Redis支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、链表、集合、有序集合、位图、Hyperloglogs等 。
利用Redis设计库存系统的苦与乐1、我们先在Redis中拿到当前的库存值，然后check是否已经扣减到了零 ， 如果已经扣减到了零，则直接return；否则，就利用Redis的decr原子操作进行扣减 ， 同时返回扣减后的库存值 。
2、库存全部放在redis是可取的 。商品的库存全部放入redis，库存的读取直接读取redis，到了下单环节 ， 库存的扣除也直接在redis扣除，通过消息队列通知后端数据库，最终把库存的扣减异步同步到后台数据库，避免了对数据库的瞬时压力 。
3、Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好 ， 非常适用于这些计数场景 。
如何用Java和Redis设计一个高效的先入先出的队列用①Java的队列先进先出获取下一个key或者②使用预先规定好的键生成的规则，让键是有规则有顺序的，比如自增ID，然后每次获取都是ID++ ， 而直接从redis.get（ID.next（）；来获取值 。
序列化：一般我们向Redis发送一个消息定义的Java对象，这个对象需要序列化 。
首先，采取正确更新策略，先更新数据库，再删缓存 。其次 ， 因为可能存在删除缓存失败的问题，提供一个补偿措施即可，例如利用消息队列 。
Redis百亿级Key存储设计方案缓存方案：在上面的测试可以知道，要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中 ， 瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU，就算是千万级的并发下也可以完全无压力 ， 带个用户很好的 。
集合（Set）：集合类型存储的是一组唯一的无序元素，支持添加、删除和查询操作 。有序集合（Sorted Set）：有序集合类型存储的是一组有序的元素，每个元素都有一个分数（score） ， 可以根据分数进行排序 。
Redis官方集群方案 Redis ClusterRedis Cluster是一种服务器Sharding技术，0版本开始正式提供 。Redis Cluster中，Sharding采用slot（槽）的概念，一共分成16384个槽 ， 这有点儿类似前面讲的pre sharding思路 。
我们也承认，在多核设备上运行单一 Redis 进程（这类设备往往提供几十个核心和数百 GB 内存）确实存在资源无法充分利用的问题 。
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