【思维导图】redis-缓存
(Redis缓存)Redis内存优化与性能调优
(Redis缓存)Redis内存优化与性能调优Redis内存优化与性能调优Redis是一款开源的高性能键值对存储数据库，被广泛应用于缓存、队列和数据场景中。
然而，随着数据量的增加，Redis的内存占用可能成为性能瓶颈。
因此，进行Redis内存优化与性能调优是非常必要的。
本文将从几个方面介绍如何进行Redis内存优化与性能调优。
一、使用适当的数据结构Redis提供了多种数据结构如字符串、列表、哈希、集合和有序集合等。
不同的数据结构对内存的占用有所不同。
在使用时，要根据业务需求选择最适合的数据结构。
比如，字符串和哈希适用于存储小而简单的数据，列表适用于存储多个有序的元素。
二、优化过期键过期策略过期键是指存储在Redis中已经过期的键。
对于过多的过期键，会占用宝贵的内存空间。
建议在使用过程中，合理设置过期时间，定期进行过期键清理操作。
可以通过Redis的过期算法进行配置优化，如使用主动删除策略或惰性删除策略。
三、使用内存碎片整理Redis的内存碎片是指大量的内存空间被细小的碎片所占据，无法有效利用。
内存碎片会导致Redis的内存占用率较高，影响性能。
可以使用Redis提供的"MEMORY DOCTOR"命令对内存碎片进行整理，提高内存的利用率。
四、限制内存使用Redis提供了maxmemory参数，可按需限制Redis实例的内存使用量。
当内存达到上限时，可以使用相应的淘汰策略进行数据清理。
常用的淘汰策略包括LRU（最近最少使用）和LFU（最近最少频率）等。
根据业务需求和数据访问模式，选择合适的淘汰策略进行配置。
五、使用持久化方式Redis提供了RDB（Redis Database）持久化和AOF（Append Only File）持久化两种方式。
RDB持久化是通过将内存中的数据定期快照到磁盘上，而AOF持久化则是将每个操作命令追加到磁盘文件中。
通过选择合适的持久化方式，可以在保证数据安全的同时，降低内存占用。
redis缓存存储Session原理机制
redis缓存存储Session原理机制⽬录基于 Redis 存储 Session⾸先安装 redis 存储引擎的包设置session过期时间分布式获取Session:(redis)基于 Redis 存储 Session如果我们想将 session 数据保存到 redis 中，只要将 session 的存储引擎改成 redis 即可。
使⽤ redis 作为存储引擎的例⼦：⾸先安装 redis 存储引擎的包go get /gin-contrib/sessions/redis// 初始化基于 redis 的存储引擎// 参数说明：// 第 1 个参数 - redis 最⼤的空闲连接数// 第 2 个参数 - 数通信协议 tcp 或者 udp// 第 3 个参数 - redis 地址, 格式，host:port// 第 4 个参数 - redis 密码// 第 5 个参数 - session 加密密钥store, _ := redis.NewStore(10, "tcp", "localhost:6379", "", []byte("secret"))e(sessions.Sessions("mysession", store))设置session过期时间//配置session的过期时间session.Options(sessions.Options{MaxAge:3600*6 })//6⼩时=60*60*6分布式获取Session:(redis)查看当前的redis值：keys *set key vlaue 设置键值对get key 查看值（加密）package mainimport ("/gin-contrib/sessions""/gin-contrib/sessions/cookie""/gin-contrib/sessions/redis""/gin-gonic/gin")func main() {r := gin.Default()//配置session的中间件store, _ := redis.NewStore(10, "tcp", "localhost:6379", "", []byte("secret"))e(sessions.Sessions("mysession", store))//initMiddleware:配置路由中间件r.GET("/", func(c *gin.Context) {//设置sessionssession := sessions.Default(c)//配置session的过期时间session.Options(sessions.Options{MaxAge:3600*6 })//6⼩时=60*60*6session.Set("username", "成强")//保存sessions:给其他页⾯使⽤（必须调⽤）session.Save()c.String(200, "gin⾸页")})r.GET("/news", func(c *gin.Context) {//获取sessionssession := sessions.Default(c)username := session.Get("username")c.String(200, "username=%v", username)})}以上就是redis缓存存储Session原理机制的详细内容，更多关于redis存储Session的资料请关注其它相关⽂章！。
redis的缓存策略
redis的缓存策略概述：Redis是一款高性能的内存数据库，它支持很多的数据结构，同时也支持缓存。
Redis 作为缓存的优点在于快速，简单和易于扩展。
但是Cache和DB不同，缓存需要有低延迟和高可用性，同时存储空间还必须能够被控制。
因此，正确的缓存策略非常重要。
在Redis 中，缓存分为两种类型：分布式缓存和本地缓存。
本篇文章将对这两种缓存进行分析，并对常用的缓存策略进行介绍。
一、分布式缓存策略分布式缓存的使用可以有效解决单机缓存容量的问题。
使用分布式缓存也会遇到一些问题，其中最关键的问题可能是缓存的不一致性。
由于不同机器的缓存不同，同一键值的不同副本可能会被更新，这样就导致了数据不一致。
为解决这个问题，我们可以使用以下几种缓存策略。
（一）Cache Aside Pattern这是最常用的缓存策略，也是最容易理解和实现的。
其核心思想是，应用程序首先从缓存中获取数据，在缓存中没有时，从数据库中获取数据，并将查询结果放入缓存中，同时返回数据给应用程序。
当缓存中存在数据需要更新或删除时，应用程序负责对缓存进行操作，同时也要更新数据库中的数据。
（读取操作为Cache HIT，数据从缓存中读取；更新操作为Cache MISS，数据从数据库中加载）这一策略的优点在于，缓存的一致性得到了保障。
缓存中的数据只有在发生更新时才被删除，因此尽管分布式中分别缓存着每一份数据，但在任意一台机器中访问到数据时依然保证缓存一致性。
缺点在于当访问频率低、缓存容量大时，会造成大量的空间浪费。
（二）Read Through Pattern和Write Through Pattern这两种缓存策略的思想是在应用程序访问数据库前，先尝试在缓存中查询数据。
Read Through模式：当缓存中有对应数据时，返回数据；如果缓存中没有对应数据，从数据库中查询，然后将数据添加到缓存中，并返回数据。
Write Through模式：在更新数据库之前，先更新缓存。
Redis缓存配置技巧
Redis缓存配置技巧Redis是一种高性能的开源内存数据库，被广泛应用于缓存、消息队列、计数器等场景。
在实际应用中，合理配置Redis缓存是提高系统性能和可靠性的重要一环。
本文将介绍一些Redis缓存配置的技巧，帮助您更好地利用Redis来提升系统的性能和可扩展性。
一、选择适当的数据结构Redis支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。
在选择数据结构时，需要根据具体的业务需求和数据特点进行合理的选择。
1. 字符串：适用于存储简单的键值对数据，如用户信息、配置项等。
可以通过设置过期时间来实现缓存的自动失效。
2. 哈希表：适用于存储结构化的数据，如用户信息表、商品信息表等。
可以通过字段名和字段值来实现高效的数据查询和更新。
3. 列表：适用于存储有序的数据集合，如最新消息列表、排行榜等。
可以通过插入、删除和修剪操作来实现数据的动态更新。
4. 集合：适用于存储无序的数据集合，如用户标签集合、商品分类集合等。
可以通过交集、并集和差集等操作来实现数据的高效处理。
5. 有序集合：适用于存储有序的数据集合，并且可以为每个元素关联一个分值，如商品价格排行榜、文章热度排行榜等。
可以通过分值范围查询和排名操作来实现数据的灵活处理。
二、设置合理的过期时间Redis缓存的过期时间是控制缓存数据有效性的重要参数。
过期时间设置过长会导致缓存数据过期不及时，过期时间设置过短会频繁触发缓存失效和数据重新加载，影响系统性能。
在设置过期时间时，需要根据业务需求和数据特点进行合理的选择。
对于频繁更新的数据，可以设置较短的过期时间，以保证数据的及时性；对于不经常更新的数据，可以设置较长的过期时间，以提高系统的性能。
同时，可以使用Redis的自动过期机制来实现缓存的自动失效，避免手动删除缓存数据的操作。
三、合理配置内存策略Redis是一种基于内存的数据库，内存的使用情况对系统性能和可扩展性有着直接的影响。
在配置Redis的内存策略时，需要考虑以下几个方面：1. 内存分配策略：可以根据实际情况选择Redis的内存分配策略，包括allkeys-lru、volatile-lru、allkeys-random、volatile-random等。
(Redis缓存)Redis全文搜索与SORT命令
(Redis缓存)Redis全文搜索与SORT命令Redis缓存：Redis全文搜索与SORT命令Redis作为一种高性能的键值存储数据库，不仅可以用于缓存服务，还可以用作搜索引擎。
在Redis中，我们可以通过使用全文搜索和SORT命令来实现对数据的快速检索和排序。
本文将介绍Redis全文搜索的原理和如何使用SORT命令对数据进行排序。
一、Redis全文搜索概述全文搜索是一种常见的搜索方式，我们可以通过在文本中匹配关键字来找到符合条件的结果。
而在Redis中，我们可以通过使用Redis搜索引擎模块RediSearch来实现全文搜索的功能。
RediSearch是由Redis Labs开发的一个基于Redis的全文搜索引擎模块，它使用倒排索引的方式来加速搜索。
倒排索引通过记录每个关键字出现在哪些文档中，从而加快搜索速度。
二、使用RediSearch进行全文搜索在使用RediSearch进行全文搜索之前，我们需要先安装和配置RediSearch模块。
安装完成后，我们可以使用RediSearch提供的命令进行全文搜索。
1. 创建索引在使用RediSearch进行全文搜索之前，我们需要先创建一个索引来存储我们的数据。
可以通过以下命令创建一个名为"articles"的索引：```FT.CREATE articles SCHEMA title TEXT content TEXT```上述命令创建了一个包含"title"和"content"两个字段的索引。
其中，"title"字段和"content"字段都是TEXT类型的。
2. 添加文档在创建索引后，我们可以向索引中添加文档。
可以使用以下命令向"articles"索引添加一个文档：```FT.ADD articles 1 1.0 FIELDS title 'Redis缓存介绍' content 'Redis是一种高性能的缓存数据库...'```上述命令向"articles"索引中添加了一个ID为1的文档，并设置了"title"和"content"字段的值。
分布式学习笔记redis二级缓存
13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 }
context= applicationContext; }
//泛型方法 public static <T> T getBean(Class<T> aClass){
return context.getBean(aClass); }
26
redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
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28
29
redisTemplate.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
30
redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
7
eviction="FIFO" ：驱逐策略 清除册率
8
9 -->
10
<cache flushInterval=""/>
3、设置类实现序列化的接口
实现二级缓存的类要实现Cache接口，mybatis提供的有默认的实现
1 public interface Cache {
2
//id
3
String getId();
14
Dept dept = mapper.queryById(1);
15
System.out.println("查询：");
16
System.out.println(dept);
17
//session关闭才会将数据存入二级缓存
Redis分布式缓存的工作原理
Redis分布式缓存的工作原理Redis是一种开源的高性能键值存储系统，常用于分布式缓存的实现。
它采用内存存储和持久化机制，具备快速读写和可靠性的特点。
本文将介绍Redis分布式缓存的工作原理及其应用。
一、Redis分布式缓存的概述在分布式系统中，缓存的作用十分重要。
它可以减轻数据库压力，提高系统性能和可伸缩性。
Redis作为一种常用的分布式缓存解决方案，利用其内存存储和高效的数据结构操作，使得数据读取速度更快，从而提升整体性能。
二、Redis分布式缓存的架构Redis分布式缓存采用了主从复制的架构。
一个主节点（Master）可以有多个从节点（Slave），主节点负责写入数据，而从节点则负责读取数据。
主从复制的方式可以提高读取的性能和可用性。
三、Redis分布式缓存的工作原理1. 数据一致性在Redis分布式缓存中，主节点会将写入的数据同步到从节点。
主从节点之间通过发送指令和数据来实现数据的同步，以保证数据的一致性。
当主节点写入新的数据后，从节点会接收到复制指令并执行，以确保数据在所有节点上的一致性。
2. 数据分片为了分担单节点的负载，Redis采用了数据分片（Sharding）的方式将数据分散存储在多个节点上。
数据分片可以通过一致性哈希算法或者分片指定键值的方式实现。
这样可以提高读写的并发能力，同时降低单节点的压力。
3. 节点间通信主从节点通过网络进行通信。
主节点负责将写入的数据同步到从节点，从节点则通过心跳机制和主节点保持联系。
当主节点宕机或者出现故障时，Redis会自动选举一个新的主节点，保证系统的可用性和数据的完整性。
四、Redis分布式缓存的应用Redis分布式缓存广泛应用于互联网领域，特别是对于读多写少的场景。
常见的应用包括：1. 数据库缓存在传统的架构中，数据库的读写压力较大。
通过将热点数据放置在Redis缓存中，可以大幅减轻数据库的负载，提高系统的性能。
2. 分布式会话管理在分布式系统中，会话管理是一个重要的问题。
Redis缓存如何实现数据的快速更新和查询
Redis缓存如何实现数据的快速更新和查询在实际开发中，使用缓存是提高数据查询和更新性能的常见方法之一。
而Redis作为一款高性能的内存数据存储系统，被广泛应用于缓存层。
本文将介绍Redis缓存如何实现数据的快速更新和查询。
一、Redis缓存原理Redis是一种基于键值对的内存数据库，其将数据存储在内存中，以提供极高的读写性能。
Redis缓存的基本原理是将热点数据存储在内存中，通过减少对数据库的访问，提高数据的读取和更新效率。
二、数据的快速更新1. 缓存预热缓存预热是指在系统启动或低峰期，将热点数据提前加载到Redis 缓存中。
通过预热可以避免在高峰期由于大量请求导致缓存失效而触发数据库访问，从而提高系统的性能和稳定性。
2. 数据同步策略在介绍数据同步策略之前，我们先来了解一下Redis中常用的数据结构，包括字符串(String)、哈希(Hash)、列表(List)、集合(Set)和有序集合(Sorted Set)。
- 字符串：一般用于存储单个键值对的数据。
- 哈希：用于存储具有相同属性的键值对，类似于关系型数据库的表。
- 列表：用于存储按插入顺序排序的数据集合。
- 集合：用于存储不重复的数据集合，支持集合操作如交集、并集等。
- 有序集合：类似于集合，但每个元素都有一个分数，并按照分数进行排序。
数据同步策略可以分为两种情况：- 更新数据库后同步更新缓存：当数据更新时，先更新数据库，再更新对应的缓存。
可以通过在更新数据库的同时，使用相同的键值对更新或删除Redis缓存中的数据。
- 更新缓存后异步更新数据库：当数据更新时，先更新缓存，再异步更新数据库。
这种方式可以减少数据库的访问次数，提高系统的性能。
异步更新数据库可以使用消息队列等技术来实现。
三、数据的快速查询Redis提供了丰富的数据类型和对应的操作命令，使得数据的查询操作更加高效。
1. GET命令GET命令用于从Redis缓存中获取键对应的值。