Redis在大数据中的使用技巧
redis的应用场景
redis的应用场景Redis是一个高性能的键值对存储系统，因为它拥有非常高的性能和可靠性，因此在许多不同的应用场景中都得到了广泛的应用。
下面是一些Redis应用场景的具体介绍。
1. 缓存服务Redis最常用的场景就是缓存服务，在Web应用中，通常需要频繁地读取数据库内容，而从数据库中读取数据较慢，因此，将数据缓存到Redis中可以大大提高数据的读取速度。
Redis的缓存服务不仅快速，而且可靠，可以有效避免出现大量的请求导致服务器宕机或响应延迟的情况。
2. 计数器Redis的计数器功能非常实用，它可以用来实现概率算法，比如统计用户的访问次数或者某个广告的点击次数等，统计方式可以根据实际业务需求来自定义。
3. 分布式锁Redis还可以用来实现分布式锁，通常的分布式锁实现方式是在数据库中的记录上加锁，但是这种方式会让请求变慢，因此使用Redis存储分布式锁会更快。
4. 数据存储Redis还可以用来存储数据，它支持多种数据类型，比如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。
因为Redis的性能非常高，因此它可以用来保存应用程序中的一些常用的数据，也可以用来存储进程间的数据等。
5. 消息队列Redis还可以用来实现消息队列，比如在异步任务的处理中，可以将任务数据先放入Redis中，供后续的处理程序异步获取，以避免出现任务堆积等问题。
6. 实时系统在某些实时系统中，如广告系统，Redis的实时性十分重要，它可以快速地存储和查询实时数据，如点击次数、曝光次数等，从而使实时系统的效率和准确性得到更好的保障。
7. 应用状态存储Redis还可以用于存储应用状态，比如在线用户状态、用户购物车状态等，这些状态存在于应用程序内存中，可以随时被访问。
综上所述，Redis拥有非常强的性能和可靠性，能够满足各种不同应用场景的需求，基于Redis处理的应用程序通常具有速度快、可靠性高、性能稳定等优点，因此Redis广泛应用于缓存服务、分布式锁、数据存储、消息队列、实时系统、状态存储等多个领域。
Redis中遍历大数据量的key：keys与scan命令
Redis中遍历⼤数据量的key：keys与scan命令keys命令keys * 、keys id:* 分别是查询全部的key以及查询前缀为id:的key。
缺点：1、没有 offset、limit 参数，⼀次返回所有满⾜条件的 key。
2.keys算法是遍历算法，复杂度是O(n)，也就是数据越多，时间复杂度越⾼。
3.数据量达到⼏百万，keys这个指令就会导致 Redis 服务卡顿，因为 Redis 是单线程程序，顺序执⾏所有指令，其它指令必须等到当前的keys 指令执⾏完了才可以继续。
scan命令那我们如何去遍历⼤数据量呢？我们可以采⽤redis的另⼀个命令scan。
我们看⼀下scan的特点复杂度虽然也是 O(n)，但是它是通过游标分步进⾏的，不会阻塞线程提供 count 参数，不是结果数量，是redis单次遍历字典槽位数量(约等于)同 keys ⼀样，它也提供模式匹配功能;服务器不需要为游标保存状态，游标的唯⼀状态就是 scan 返回给客户端的游标整数;返回的结果可能会有重复，需要客户端去重复，这点⾮常重要;单次返回的结果是空的并不意味着遍历结束，⽽要看返回的游标值是否为零scan命令格式SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]命令解释：scan 游标 MATCH <返回和给定模式相匹配的元素> count 每次迭代所返回的元素数量SCAN命令是增量的循环，每次调⽤只会返回⼀⼩部分的元素。
所以不会让redis假死。
SCAN命令返回的是⼀个游标，从0开始遍历，到0结束遍历。
redis > scan 0 match user_token* count 51) "6"2) 1) "user_token:1000"2) "user_token:1001"3) "user_token:1010"4) "user_token:2300"5) "user_token:1389"从0开始遍历，返回了游标6，⼜返回了数据，继续scan遍历，就要从6开始redis > scan 6 match user_token* count 51) "10"2) 1) "user_token:3100"2) "user_token:1201"3) "user_token:1410"4) "user_token:5300"5) "user_token:3389"Redis的结构Redis使⽤了Hash表作为底层实现，原因不外乎⾼效且实现简单。
Redis缓存解决访问频繁的数据计算问题
Redis缓存解决访问频繁的数据计算问题随着互联网的快速发展，大数据时代已经来临。
许多应用程序面临着访问频繁的数据计算问题。
在这种情况下，使用缓存技术可以有效提升系统性能。
Redis作为一种高性能的键值存储系统，被广泛应用于解决访问频繁的数据计算问题。
本文将重点讨论如何使用Redis缓存来解决这类问题。
一、Redis缓存的基本原理Redis是一种内存数据库，它将数据存储在内存中，以实现高速的读写性能。
常见的应用场景之一就是将热点数据缓存到Redis中，以减轻数据库的访问压力。
当需要访问数据时，应用程序首先尝试从Redis缓存中获取，如果缓存中有对应的数据，则直接返回给应用程序；如果缓存中没有对应的数据，则从后端数据库中获取，同时将数据存储到Redis缓存中，以供以后使用。
二、Redis缓存的优势1. 高速读写：Redis将数据存储在内存中，避免了磁盘IO的开销，因此具有极快的读写性能。
这对于需要频繁读写的数据计算问题非常重要。
2. 数据持久化：Redis支持数据持久化，可以在服务器重启后将数据恢复到内存中。
这样即便服务器发生故障，也能保证数据的完整性。
3. 支持多种数据结构：Redis支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，使得开发人员可以根据不同的业务场景选择合适的数据结构。
三、Redis缓存的使用方法1. 确定缓存键名：在使用Redis缓存时，需要为每个缓存对象设置唯一的键名。
一般可使用业务相关的ID作为键名，如用户ID、商品ID等。
2. 设置缓存超时时间：在将数据存储到Redis缓存中时，需要设置一个适当的超时时间。
超时时间的设置应根据数据变化的频率和对数据的实时性要求来进行调整。
3. 编写缓存逻辑：在访问数据之前，首先查询Redis缓存，如果缓存中有对应的数据，则直接使用缓存中的数据；如果缓存中没有对应的数据，则从数据库中获取数据，并将数据存储到Redis缓存中。
四、Redis缓存的适用场景1. 热点数据缓存：将访问频繁的热点数据存储到Redis缓存中，可以大大提升系统的性能。
redis数据库应用场景
redis数据库应用场景Redis数据库应用场景Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、基于内存的数据结构存储系统，常用于构建高性能、可扩展的应用程序。
它支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等，并提供了丰富的操作命令，使得开发人员可以灵活地使用和操作数据。
由于其高速读写能力和丰富的功能特性，Redis在许多应用场景下得到了广泛的应用。
一、缓存系统Redis最常见的应用场景之一就是作为缓存系统。
由于Redis是基于内存的数据库，读写速度非常快，非常适合用来缓存频繁读写的数据。
在大部分应用中，数据库是整个应用的瓶颈，而将数据缓存在Redis中可以减轻数据库的压力，提高系统的性能和响应速度。
当应用需要查询某个数据时，先在Redis中查找，如果找不到再查询数据库，并将查询结果存入Redis，下次查询时直接从Redis中获取，避免了频繁访问数据库，提高了响应速度和并发能力。
二、会话缓存在Web应用中，会话管理是一个非常重要的功能。
传统的会话管理方式是将会话数据存储在Cookie中或者通过URL传递，这种方式存在安全性和可扩展性的问题。
而使用Redis作为会话存储可以解决这些问题。
当用户登录成功后，将会话数据存储在Redis中，并将会话ID返回给客户端，客户端在后续的请求中携带会话ID。
服务器通过会话ID从Redis中获取会话数据，实现了会话的无状态化，提高了系统的可扩展性和安全性。
三、排行榜和计数器Redis提供了有序集合数据结构，可以很方便地实现排行榜和计数器功能。
排行榜是一个常见的应用场景，如游戏中的玩家排名、网站中的热门文章排行等。
通过将排名作为有序集合中的分数，将玩家或文章作为成员存储在有序集合中，可以快速地获取排名和分数，并支持增加或减少分数来调整排名。
计数器是另一个常见的应用场景，如统计网站的访问量、商品的销量等。
通过将计数器存储在Redis的字符串数据结构中，并使用INCR命令进行自增操作，可以实现高效的计数功能。
redis数据类型及常用方法
redis数据类型及常用方法Redis是一种高性能的键值存储系统，它支持多种数据类型。
以下是一些常见的Redis数据类型及其常用方法。
1. 字符串(String)-常用方法：- SET key value：设置键的值- GET key：获取键的值- INCR key：增加键对应的数字值- APPEND key value：将值追加到键的末尾- STRLEN key：获取键的值的长度2. 列表(List)-常用方法：- LPUSH key value1 [value2]：将一个或多个值插入列表的头部- RPUSH key value1 [value2]：将一个或多个值插入列表的尾部- LPOP key：移除并返回列表的头元素- RPOP key：移除并返回列表的尾元素- LLEN key：返回列表的长度- LRANGE key start stop：返回列表指定范围内的元素3. 集合(Set)-常用方法：- SADD key member1 [member2]：向集合添加一个或多个成员- SMEMBERS key：返回集合中的所有成员- SISMEMBER key member：判断成员是否是集合的成员- SREM key member1 [member2]：移除集合中的一个或多个成员- SCARD key：返回集合的长度- SINTER key1 [key2]：返回给定集合的交集4. 有序集合(ZSet)-常用方法：- ZADD key score1 member1 [score2 member2]：向有序集合添加一个或多个成员，按照分数排序- ZRANGE key start stop [WITHSCORES]：按照索引范围返回有序集合的成员- ZSCORE key member：返回有序集合中成员的分数- ZRANK key member：返回有序集合中成员的排名- ZREM key member1 [member2]：移除有序集合中的一个或多个成员- ZCARD key：返回有序集合的基数5. 哈希(Hash)-常用方法：- HSET key field value：将哈希表中指定字段的值设置为指定值- HGET key field：获取哈希表中指定字段的值- HDEL key field1 [field2]：删除哈希表中一个或多个字段- HGETALL key：获取哈希表中所有字段和值- HKEYS key：获取哈希表中的所有字段- HVALS key：获取哈希表中的所有值这些是Redis的常见数据类型及其常用方法。
redis 的应用场景
redis 的应用场景Redis是一种高性能的键值存储系统，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍Redis的应用场景，探讨其在不同场景下的优势和特点。
一、缓存系统Redis最常见的应用场景就是作为缓存系统。
由于其高速的读写性能和丰富的数据结构支持，Redis可以将热点数据存储在内存中，快速响应用户的查询请求，减轻后端数据库的压力。
在大型网站中，常常使用Redis作为缓存系统，将经常查询的数据存储在Redis中，加速网页的加载速度，提升用户体验。
二、消息队列Redis还可以作为消息队列系统使用。
其发布订阅机制和原子性操作的特性，使得Redis可以快速地实现消息的发布和订阅。
在分布式系统中，可以利用Redis的消息队列功能实现不同服务之间的解耦，提高系统的可扩展性和性能。
三、计数器由于Redis具有原子性操作的特性，因此非常适合用来实现计数器。
例如，网站的访问量统计、点赞数统计等都可以使用Redis的计数器功能来实现。
通过Redis的INCR命令，可以快速地对某个键的值进行原子性的自增操作，保证计数的准确性。
四、排行榜Redis的有序集合数据结构非常适合用来实现排行榜功能。
通过将用户的得分作为有序集合的分值，用户的ID作为有序集合的成员，可以快速地获取用户的排名和排行榜的前几名。
这在游戏、社交网络等场景中非常常见。
五、分布式锁在分布式系统中，经常需要使用分布式锁来保证多个节点之间的数据一致性。
Redis可以利用其原子性操作和过期时间的特性来实现分布式锁。
通过SETNX命令设置一个键值对，如果设置成功，则获取到锁，执行业务逻辑；如果设置失败，则表示锁已被其他节点获取，需要等待或进行其他处理。
六、会话管理在Web应用中，为了实现用户登录状态的管理，通常需要使用会话管理机制。
Redis可以将用户的登录信息存储在内存中，实现快速的会话管理。
通过将用户ID作为键，用户信息作为值，可以快速地获取用户的登录状态和相关信息。
Redis缓存与MongoDB的结合应用
Redis缓存与MongoDB的结合应用随着互联网的快速发展和数据量的急剧增加，对于数据存储和查询的效率要求也越来越高。
在这种背景下，不少企业开始采用缓存技术来优化数据库查询性能。
Redis作为一种高性能的内存数据库，已经在很多场景中被广泛应用。
而MongoDB则是一种灵活而强大的非关系型数据库，被用于存储大量的数据。
本文将介绍Redis缓存与MongoDB的结合应用，探讨如何利用Redis缓存来提升MongoDB的性能。
一、Redis缓存Redis是一个基于键值对的内存数据库，具有高速读写和内存存储的特点。
它能够将数据存储在内存中，大大提高数据的访问速度。
Redis支持多种数据类型，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。
我们可以将经常被查询的数据存储到Redis中，以减少对MongoDB的访问次数，从而提升整体的性能。
二、Redis与MongoDB的结合在将Redis与MongoDB结合应用时，一种常见的方案是将热点数据存储到Redis中。
热点数据是指一些频繁被访问的数据，通常是经常被查询的数据。
当有查询请求到来时，我们首先在Redis中查找所需数据。
如果Redis中存在该数据，我们直接返回结果。
如果Redis中不存在该数据，我们再去MongoDB中查询，并将查询结果存储到Redis中，以备后续查询使用。
三、缓存更新与数据一致性当数据更新时，我们需要保证Redis中的缓存数据与MongoDB中的数据保持一致。
一种常见的方案是利用发布与订阅机制，当MongoDB中的数据发生变化时，通过发布消息通知Redis更新相应的缓存数据。
这样可以确保Redis中的数据与MongoDB中的数据保持同步。
四、缓存的淘汰策略由于Redis中的数据是存储在内存中的，因此内存的容量是有限的。
为了保证Redis的性能和稳定性，需要采取一定的缓存淘汰策略。
常见的策略有LRU（最近最少使用算法）和TTL（生存时间算法）。
Redis缓存实现实时数据统计和计数的良方
Redis缓存实现实时数据统计和计数的良方Redis作为一种高性能的键值对数据库，被广泛应用于各种场景中。
其中，使用Redis缓存进行实时数据统计和计数是一种非常有效的方法。
本文将介绍使用Redis实现实时数据统计和计数的良方，并探讨其中的优势和应用场景。
一、Redis缓存基本原理Redis是一种基于内存的高性能键值对数据库，它将数据存储在内存中，因此具有很低的读写延迟。
而且，Redis的数据结构非常丰富，例如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。
这些数据结构为我们提供了丰富的数据操作方式。
二、实时数据统计的需求在很多应用场景中，我们需要对某些数据进行实时统计，例如网站的点击量、用户的在线人数、商品的销量等。
而且，这些统计数据通常是实时更新的，因此需要一种高效的方式来进行统计和计数。
三、使用Redis进行实时数据统计的步骤下面将介绍使用Redis进行实时数据统计的步骤：1. 定义统计字段：首先，我们需要定义要进行统计的字段，例如网站的点击量可以定义为一个字符串类型的键，用户的在线人数可以定义为一个有序集合等。
2. 更新统计数据：每当有相应的事件发生时，我们就需要更新相应的统计数据。
例如，用户访问网站时，我们可以通过Redis的命令将点击量加1，或者将用户标识添加到有序集合中。
3. 查询统计结果：当需要查询统计结果时，我们可以直接通过Redis的命令进行查询，例如获取点击量、用户在线人数等。
四、实时数据计数的需求除了实时数据统计外，实时数据计数也是一种常见的应用需求。
例如，我们需要统计某个事件发生的次数、用户操作的次数等。
使用Redis进行实时数据计数同样是非常高效和可靠的方法。
五、使用Redis进行实时数据计数的步骤下面将介绍使用Redis进行实时数据计数的步骤：1. 定义计数字段：首先，我们需要定义要进行计数的字段，例如事件发生的次数可以定义为一个字符串类型的键，用户操作次数可以定义为一个哈希表等。
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Redis在大数据中的使用技巧今天将会跟大家讨论一些Redis在大数据中的使用，包括一些Redis的使用技巧和其他的一些内容。
一、Redis封装架构讲解实际上NewLife.Redis是一个完整的Redis协议功能的实现，但是Redis的核心功能并没有在这里面，而是在NewLife.Core里面。
这里可以打开看一下，NewLife.Core里面有一个NewLife.Caching的命名空间，里面有一个Redis类，里面实现了Redis的基本功能;另一个类是RedisClient是Redis的客户端。
Redis的核心功能就是有这两个类实现，RedisClient代表着Redis客户端对服务器的一个连接。
Redis真正使用的时候有一个Redis连接池，里面存放着很多个RedisClient对象。
所以我们Redis的封装有两层，一层是NewLife.Core里面的Redis以及RedisClient;另一层就是NewLife.Redis。
这里面的FullRedis是对Redis的实现了Redis的所有的高级功能。
这里你也可以认为NewLife.Redis是Redis的一个扩展。
二、Test实例讲解Redis的基本使用1、实例这里eConsole();是向控制台输出日志，方便调试使用查看结果。
接下来看第一个例子Test1，具体的我都在代码中进行了注释Set的时候，如果是字符串或者字符数据的话，Redis会直接保存起来(字符串内部机制也是保存二进制)，如果是其他类型，会默认进行json序列化然后再保存起来。
Get的时候，如果是字符串或者字符数据会直接获取，如果是其他类型会进行json反序列化。
Set第三个参数过期时间单位是秒。
vs调试小技巧，按F5或者直接工具栏“启动”会编译整个解决方案会很慢(VS默认)，可以选中项目然后右键菜单选择调试->启动新实例，会只编译将会用到的项目，这样对调试来说会快很多。
大家运行调试后可以看到控制台输出的内容：向右的箭头=》是ic.Log=XTrace.Log 输出的日志。
字典的使用：对象的话，需要把json全部取出来，然后转换成对象，而字典的话，就可以直接取某个字段。
队列是List结构实现的，上游数据太多，下游处理不过来的时候，就可以使用这个队列。
上游的数据发到队列，然后下游慢慢的消费。
另一个应用，跨语言的协同工作，比方说其他语言实现的程序往队列里面塞数据，然后另一种语言来进行消费处理。
这种方式类似MQ的概念，虽然有点low，但是也很好用。
集合，用的比较多的是用在一个需要精确判断的去重功能。
像我们每天有三千万订单，这三千万订单可以有重复。
这时候我想统计下一共有订单，这时候直接数据库group by是不大可能的，因为数据库中分了十几张表，这里分享个实战经验：比方说揽收，商家发货了，网点要把件收回来，但是收回来之前网点不知道自己有多少货，这时候我们做了一个功能，也就是订单会发送到我们公司来。
我们会建一个time_site 的key的集合，而且集合本身有去重的功能，而且我们可以很方便的通过set.Count功能来统计数量，当件被揽收以后，我们后台把这个件从集合中Remove掉。
然后这个Set中存在的就是网点还没有揽收的件，这时候通过Count就会知道这个网点今天还有多少件没有揽收。
实际使用中这个数量比较大，因为有几万个网点。
Redis中布隆过滤器，去重的，面试的时候问的比较多。
小经验分享：数据库中不合法的时间处理：判断时间中的年份是否大于2000年，如果小于2000就认为不合法;习惯大于小于号不习惯用等于号，这样可以处理很多意外的数据;Set的时候最好指定过期时间，防止有些需要删除的数据我们忘记删了;Redis异步尽量不用，因为Redis延迟本身很小，大概在100us-200us，再一个就是Redis本身是单线程的，异步任务切换的耗时比网络耗时还要大;List用法：物联网中数据上传，量比较大时，我们可以把这些数据先放在Redis的List 中，比如说一秒钟1万条，然后再批量取出来然后批量插入数据库中。
这时候要设置好key，可以前缀+时间，对已处理的List可以进行remove移除。
2、压力测试接下来看第四个例子，我们直接做压力测试测试就是进行get,set remove,累加等的操作。
大家可以看到在我本机上轻轻松松的到了六十万，多线程的时候甚至到了一百多万。
为什么会达到这么高的Ops呢?下面给大家说一下：Bench会分根据线程数分多组进行添删改压力测试;rand参数，是否随机产生key/value;batch批大小，分批执行读写操作，借助GetAll/SetAll进行优化。
3、Redis中NB的函数来提升性能上面的操作如果大家都掌握了就基本算Redis入门了，接下来进行进阶。
如果能全然吃透，差不多就会比别人更胜一筹了。
GetAll()与SetAll()GetAll：比方说我要取十个key，这个时候可以用getall。
这时候Redis就执行了一次命令。
比方说我要取10个key那么用get的话要取10次，如果用getall的话要用1次。
1次getall时间大概是get的一点几倍，但是10次get的话就是10倍的时间，这个账你应该会算吧?强烈推荐大家用getall。
setall跟getall相似，批量设置K-V。
setall与getall性能很恐怖，官方公布的Ops也就10万左右，为什么我们的测试轻轻松松到五十万甚至上百万?因为我们就用了setall,getall。
如果get,set两次以上，建议用getall,setall。
Redis管道Pipeline比如执行10次命令会打包成一个包集体发过去执行，这里实现的方式是StartPipeline()开始，StopPipeline()结束中间的代码就会以管道的形式执行。
这里推荐使用更强的武器，AutoPipeline自动管道属性。
管道操作到一定数量时，自动提交，默认0。
使用了AutoPipeline，就不需要StartPipeline，StopPipeline指定管道的开始结束了。
Add与ReplaceAdd：Redis中没有这个Key就添加，有了就不要添加，返回false;Replace：有则替换，还会返回原来的值，没有则不进行操作。
Add跟Replace就是实现Redis分布式锁的关键。
三、Redis使用技巧，经验分享在项目的Readme中，这里摘录下：1、特性在ZTO大数据实时计算广泛应用，200多个Redis实例稳定工作一年多，每天处理近1亿包裹数据，日均调用量80亿次;低延迟，Get/Set操作平均耗时200~600us(含往返网络通信);大吞吐，自带连接池，最大支持1000并发;高性能，支持二进制序列化(默认用的json，json很低效，转成二进制性能会提升很多)。
2、Redis经验分享在Linux上多实例部署，实例个数等于处理器个数，各实例最大内存直接为本机物理内存，避免单个实例内存撑爆(比方说8核心处理器，那么就部署8个实例)。
把海量数据(10亿+)根据key哈希(Crc16/Crc32)存放在多个实例上，读写性能成倍增长。
采用二进制序列化，而非常见的Json序列化。
合理设计每一对Key的Value大小，包括但不限于使用批量获取，原则是让每次网络包控制在1.4k字节附近，减少通信次数(实际经验几十k，几百k也是没问题的)。
Redis客户端的Get/Set操作平均耗时200~600us(含往返网络通信)，以此为参考评估网络环境和Redis客户端组件(达不到就看一下网络，序列化方式等等)。
使用管道Pipeline合并一批命令。
Redis的主要性能瓶颈是序列化、网络带宽和内存大小，滥用时处理器也会达到瓶颈。
其它可查优化技巧。
以上经验，源自于300多个实例4T以上空间一年多稳定工作的经验，并按照重要程度排了先后顺序，可根据场景需要酌情采用。
3、缓存Redis的兄弟姐妹Redis实现ICache接口，它的孪生兄弟MemoryCache，内存缓存，千万级吞吐率。
各应用强烈建议使用ICache接口编码设计，小数据时使用MemoryCache实现;数据增大(10万)以后，改用Redis实现，不需要修改业务代码。
四、关于一些疑问的回复这一Part我们会来聊聊大数据中Redis使用的经验：Q1：一条数据多个key怎么设置比较合理?A1：如果对性能要求不是很高直接用json序列化实体就好，没必要使用字典进行存储。
Q2：队列跟List有什么区别?左进右出的话用List还是用队列比较好?A2：队列其实就是用List实现的，也是基于List封装的。
左进右出的话直接队列就好。
Redis的List结构比较有意思，既可以左进右出，也能右进左出。
所以它既可以实现列表结构，也能队列，还能实现栈。
Q3：存放多个字段的类性能一样吗?A3：大部分场景都不会有偏差，可能对于大公司数据量比较大的场景会有些偏差。
Q4：大数据写入到数据库之后，比如数据到亿以上的时候，统计分析、查询这块，能不能分享些经验。
A4：分表分库，拆分到一千万以内。
Q5：CPU为何暴涨?A5：程序员终极理念——CPU达到百分百，然后性能达到最优，尽量不要浪费。
最痛恨的是——如果CPU不到百分百，性能没法提升了，说明代码有问题。
虽然Redis大家会用，但是我们可能平时不会有像这样的大数据使用场景。
希望本文能够给大家一些值得借鉴的经验。