mongodb应用场景总结,redis作用及使用场景

目录

一.什么是redis

二.应用场景

三.好处

四. redis持续化的几种方式

五. memecache与redis的区别

六. redis常见性能问题及解决方案

七. redis如何进行内存优化

八. redis如何实现分布式锁定和分布式锁定的缺陷

一、什么是redisRedis是一种基于内存的高性能非关系数据库，存储格式为key-value，可保存的数据类型为String型、List型、Set型(可有序重复) Redis有五种类型的映射，其主要缺点是数据库容量受物理内存的限制，不能用于大量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限于小数据量的高性能操作和运算。

二、应用场景1，排名

2、计数器应用

3、建立Pub/Sub实时消息传递系统

4、建立排队系统

5、现金

等等，这里不举例。

三、优点1，由于高速，数据存在于存储器中，所以类似于HashMap。 HashMap的优势在于检索和操作的时间复杂度均为o(1)；

2、支持丰富的数据类型，支持字符串、列表、集、稀疏集、散列；

3、支持事务，操作都是原子性的。 原子是指对数据的变更是否全部执行，或者不全部执行

4、丰富的特性：可用于缓存、消息。 按key键设定有效期限，过期后自动删除。

四、redis持久化的几种方式1、快照(

默认情况下，Redis将数据快照保存到磁盘上的二进制文件中，文件名为dump.rdb。 如果数据集内每n秒有m次以上的更新，则可以配置Redis持久性策略，包括将数据写入磁盘。 或者，也可以手动调用命令SAVE或BGS

2、AOF

快照模式并不十分健壮，当系统停止，或者无意中Redis被kill掉，最后写入Redis的数据就会丢失。这对某些应用也许不是大问题，但对于要求高可靠性的应用来说，Redis就不是一个合适的选择。Append-only文件模式是另一种选择。你可以在配置文件中打开AOF模式。

3、虚拟内存方式

失眠的毛衣的key很小而value很大时,使用VM的效果会比较好.因为这样节约的内存比较大；

失眠的毛衣的key不小时,可以考虑使用一些非常方法将很大的key变成很大的value,比如你可以考虑将key,value组合成一个新的value；

vm-max-threads这个参数,可以设置访问swap文件的线程数,设置最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的.可能会造成比较长时间的延迟,但是对数据完整性有很好的保证。
 

1、存储方式：

memecache 把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小；

redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。

2、数据支持类型：

redis在数据支持上要比memecache多的多；memecache仅支持简单字符串类型。

3、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。

4、速度

readis速度要比memecache快很多。

　　　1、Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，因此最好Master不要写内存快照。

　　　2、Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

　　　3、Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

　　　4、Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内。

1、Redis存储的所有数据都使用redisObject来封装，包括string、hash、list、set、zset；

2、尽可能的使用hash数据结构、减少key的数量；

3、共享对象池：Redis内部维护[0-9999]的整数对象池，对于0-9999的内部整数类型的元素、整数值对象都会直接引用整数对象池中的对象，因此尽量使用整数对象可节省内存；

注意：启用LRU相关的溢出策略时，无法使用共享对象池；对于ziplist编码的值对象，也无法使用共享对象池（成本过高）。

4、缩减键、值对象的长度：简化键名，使用高效的序列化工具来序列化值对象，还可使用压缩工具(Google Snappy)压缩序列化后的数据；

5、redisObject的字段。