Redis和Memcache的区别总结1、数据支持类型：redis在数据支持上要比memecache多的多 。使用底层模型不同：新版本的redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话 ， 会浪费一定的时间去移动和请求 。
2、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 。
3、Redis跟memcache不同的是，储存在Redis中的数据是持久化的，断电或重启后，数据也不会丢失 。
4、性能 都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈 。总体来讲 ， TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb 。操作的便利性 memcache 数据结构单一 。
5、总的来说Redis作者是一位非常勤奋的开发者 ， 可以经常看到作者在尝试着各种不同的新鲜想法和思路，针对这些方面的功能就要求我们需要深入了解后再使用 。总结： Redis使用最佳方式是全部数据in-memory 。
6、redis是一个key-value存储系统 。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）、zset（有序集合）和hash（哈希类型） 。
docker部署redis弊端docker的弊端就是网络IO开销 。所以高度网络IO的请避免，磁盘IO的请用Volume挂载 。docker的优势就是随其即灭的不用悉心呵护的牛群特性 。所以无状态很重要 。如果你希望享受docker的牛群特性 ， 那么请你自己保管好你的状态 。
会的，docker的弊端就是网络IO开销 。所以高度网络IO的请避免 ， 磁盘IO的请用Volume挂载 。
问题挑战：对于大型企业级项目来说，其系统规模和架构复杂度远高于中小型项目 。这意味着在使用Docker时，需要考虑的问题和挑战更多 。镜像管理难度：随着应用数量的增加，镜像管理变得愈发困难 。
linuxredis内存默认多大1、体积 Redis是一个基于内存的键值数据库，它由C语言实现的 ， 以单线程异步的方式工作，与Nginx/ NodeJS工作原理近似 。所以文件非常小 。编绎出来的主文件还不到 2Mb，在 Linux 服务器上初始只需要占用1Mb左右的内存 。
2、所以redis中可以进行哨兵的配置 ， 具有高可用性，即是在主挂了之后，哨兵检测到后 ， 会在从中进行投票，投票数多的晋升为主 。
3、③Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份 。
4、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 。
5、所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中 。
「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、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 。
4、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”） 。
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 。
redis是个单线程的程序,为什么会这么快呢?完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作 ， 非常快速 。
Redis之所以快，是因为它采用了单进程单线程模型的KV数据库，由C语言编写 。这个模型的优点在于，它完全基于内存 ， 绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速 。此外，Redis采用单线程避免了不必要的上下文切换和竞争条件 。
Redis本身是内存数据库 ， 内存读取速度优势是绝对的；Redis存储结构上讲，key-value存储 。Redis本身结构设计上 。
【redis镜像启动 redis镜像为啥这么小】Redis很快的原因：完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速 。数据存在内存中 ， 类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O（1） 。
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