redis使用场景有哪些【redis实现接口幂等 redis接口幂等】云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析 。缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力 。
常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁 。虽然其是基于内存读写 ， 但底层也有持久化机制；同时具备集群模式；不用担心其可用性 。
常见应用场景 redis中的pub/sub可以实现广播功能 ， 类似rocketmq中的broadcast 常见应用场景 除了上述最基本的数据结构外，redis还提供了一些其他的数据结构 ， 有的是需要安装相关redis stack来使用的 。
redis教程）redis的应用场景，它都能做什么众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快 ， 所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据，这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销 ， 更重要的是可以极大提升速度 。
Redis是一个开源的底层使用C语言编写的key-value存储数据库 。可用于缓存、事件发布订阅、高速队列等场景 。
缓存击穿、穿透、雪崩及Redis分布式锁缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿都是缓存系统中的问题，但是它们之间有所不同 。- 缓存雪崩：指Redis中大量的key几乎同时过期，然后大量并发查询穿过redis击打到底层数据库上，此时数据库层的负载压力会骤增 。
缓存穿透是指一个请求要访问的数据，缓存和数据库中都没有，而用户短时间、高密度的发起这样的请求 ， 每次都打到数据库服务上，给数据库造成了压力 。一般来说这样的请求属于恶意请求 。
内存限制：Redis是基于内存的存储系统 ， 当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能 。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性 。
预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题 ， 大量无效的空值将占用空间，非常浪费 。
支付业务的幂等如上文问题一中示例所述，可知，如果支付相关接口不保证幂等性 。可能会造成很严重的后果，例如：所以说保证接口的幂等性是非常重要的 。如何保证幂等性 幂等需要 通过唯一的业务单号 来保证 。
幂等性 ：就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用 。接口幂等性不只是分布式事务方便回滚的保证，同时也是SOA服务实现中摒除重复消息的保证 。
幂等需要通过唯一的业务单号来保证 。也就是说相同的业务单号，认为是同一笔业务 。使用这个唯一的业务单号来确保，后面多次的相同的业务单号的处理逻辑和执行效果是一致的 。
幂等：是一个数学概念，表示N次变换和1次变换的结果相同 。幂等操作：其特点是任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同（不会改变资源状态，对数据没有副作用） 。幂等性：一系列操作都是幂等操作 。
支付系统对这个支付订单号做交易的幂等 。如果不存在该支付订单号，则记库，并标记状态为支付中，然后调用渠道进行支付落地 。
redis有哪些api1、Redis（Remote Dictionary Server ） ， 即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API 。Redis是一个高性能的key-value数据库 。
2、整合sanic和celery就很有必要 。sanic提供api，celery处理异步任务和定时任务 。flower作任务监控工具 。
3、redis定义redis是一个key-value存储系统 。和Memcached类似，支持存储的value类型相它对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）、zset（sorted set --有序集合）和hash（哈希类型） 。
4、中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰 。Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API 。
5、redisv8和redis最大的区别在于redisv8具有更好的兼容性，能够进行更为复杂的运算 。
6、可选持久性的键值对（Key-Value）存储数据库，并提供多种语言的 API 。Redis 通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是字符串（String）、哈希（Hash）、列表（list）、集合（sets）和有序集合（sorted sets）等类型 。
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