1.redis怎么使用

应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

同时要注意避免冲突，在redis启动时去mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据时，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。

这样处理，主要是实时读写redis，而mysql数据则通过队列异步处理，缓解mysql压力，不过这种方法应用场景主要基于高并发，而且redis的高可用集群架构相对更复杂，一般不是很推荐。

2.redis具体怎么使用

简而言之，Redis是一种强大的key-value数据库，之所以强大有两点：响应速度快（所以数据内存存储，只在必要时写入磁盘），特性丰富（支持多种数据类型，以及各类型上的复杂操作）。

事实上，Redis的一个重要特性就是它并非通常意义上的数据库，虽然称之为数据库是因为它可以为你存储和维护数据，但它并不像关系数据库那样提供任何的SQL方言。不过不用担心，Redis并不是吞噬数据的黑洞，它只是不支持SQL及相关功能，但却提供了稳健的协议用于与之交互。在Redis中，没有数据表的概念，也无须关心select、join、view等操作或功能，同时也不提供类似于int或varchar的数据字段。你面对的将是相对原始的数据集合及数据类型。

下面我们深入看下这个奇怪的数据库是如何工作的。如上所见，Redis是基于key-value范式存储数据，所以先来重点看下"key"的概念。key本质上就是简单的字符串，诸如"username"、"password"等。在定义key时，除了不能使用空格，你可以随意的使用普通的字符、数字等，像"."，"："，"_"等在定义key时都能正常使用，所以像"user_name", "user:123:age", "user:123:username"都是不错的key的定义方式。

3.redis具体怎么使用

简而言之，Redis是一种强大的key-value数据库，之所以强大有两点：响应速度快（所以数据内存存储，只在必要时写入磁盘），特性丰富（支持多种数据类型，以及各类型上的复杂操作）。

事实上，Redis的一个重要特性就是它并非通常意义上的数据库，虽然称之为数据库是因为它可以为你存储和维护数据，但它并不像关系数据库那样提供任何的SQL方言。不过不用担心，Redis并不是吞噬数据的黑洞，它只是不支持SQL及相关功能，但却提供了稳健的协议用于与之交互。

在Redis中，没有数据表的概念，也无须关心select、join、view等操作或功能，同时也不提供类似于int或varchar的数据字段。你面对的将是相对原始的数据集合及数据类型。

下面我们深入看下这个奇怪的数据库是如何工作的。如上所见，Redis是基于key-value范式存储数据，所以先来重点看下"key"的概念。

key本质上就是简单的字符串，诸如"username"、"password"等。在定义key时，除了不能使用空格，你可以随意的使用普通的字符、数字等，像"."，"："，"_"等在定义key时都能正常使用，所以像"user_name", "user:123:age", "user:123:username"都是不错的key的定义方式。

4.redis是怎么实现的

第一：Redis 是什么？ Redis是基于内存、可持久化的日志型、Key-Value数据库 高性能存储系统，并提供多种语言的API.第二：出现背景数据结构（Data Structure）需求越来越多， 但memcache中没有， 影响开发效率性能需求， 随着读操作的量的上升需要解决，经历的过程有： 数据库读写分离（M/S）–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis解决写的问题： 水平拆分，对表的拆分，将有的用户放在这个表，有的用户放在另外一个表；可靠性需求 Cache的"雪崩"问题让人纠结 Cache面临着快速恢复的挑战开发成本需求 Cache和DB的一致性维护成本越来越高（先清理DB， 再清理缓存， 不行啊， 太慢了！） 开发需要跟上不断涌入的产品需求 硬件成本最贵的就是数据库层面的机器，基本上比前端的机器要贵几倍，主要是IO密集型，很耗硬件；维护性复杂 一致性维护成本越来越高； BerkeleyDB使用B树，会一直写新的，内部不会有文件重新组织；这样会导致文件越来越大；大的时候需要进行文件归档，归档的操作要定期做； 这样，就需要有一定的down time；基于以上考虑， 选择了Redis第三：Redis 在新浪微博中的应用Redis简介1. 支持5种数据结构支持strings, hashes, lists, sets, sorted sets string是很好的存储方式，用来做计数存储。

sets用于建立索引库非常棒；2. K-V 存储 vs K-V 缓存新浪微博目前使用的98%都是持久化的应用，2%的是缓存，用到了600+服务器 Redis中持久化的应用和非持久化的方式不会差别很大： 非持久化的为8-9万tps，那么持久化在7-8万tps左右； 当使用持久化时，需要考虑到持久化和写性能的配比，也就是要考虑redis使用的内存大小和硬盘写的速率的比例计算；3. 社区活跃Redis目前有3万多行代码， 代码写的精简，有很多巧妙的实现，作者有技术洁癖 Redis的社区活跃度很高，这是衡量开源软件质量的重要指标，开源软件的初期一般都没有商业技术服务支持，如果没有活跃社区做支撑，一旦发生问题都无处求救；Redis基本原理redis持久化（aof） append online file： 写log(aof)， 到一定程度再和内存合并. 追加再追加， 顺序写磁盘， 对性能影响非常小1. 单实例单进程Redis使用的是单进程，所以在配置时，一个实例只会用到一个CPU； 在配置时，如果需要让CPU使用率最大化，可以配置Redis实例数对应CPU数， Redis实例数对应端口数（8核Cpu, 8个实例， 8个端口）， 以提高并发： 单机测试时， 单条数据在200字节， 测试的结果为8~9万tps;2. Replication过程： 数据写到master–>master存储到slave的rdb中–>slave加载rdb到内存。 存储点（save point）： 当网络中断了， 连上之后， 继续传. Master-slave下第一次同步是全传，后面是增量同步；、3. 数据一致性长期运行后多个结点之间存在不一致的可能性； 开发两个工具程序： 1.对于数据量大的数据，会周期性的全量检查； 2.实时的检查增量数据，是否具有一致性；对于主库未及时同步从库导致的不一致，称之为延时问题； 对于一致性要求不是那么严格的场景，我们只需要要保证最终一致性即可； 对于延时问题，需要根据业务场景特点分析，从应用层面增加策略来解决这个问题； 例如： 1.新注册的用户，必须先查询主库； 2.注册成功之后，需要等待3s之后跳转，后台此时就是在做数据同步。

第四：分布式缓存的架构设计1.架构设计由于redis是单点，项目中需要使用，必须自己实现分布式。基本架构图如下所示：2.分布式实现通过key做一致性哈希，实现key对应redis结点的分布。

一致性哈希的实现：l hash值计算：通过支持MD5与MurmurHash两种计算方式，默认是采用MurmurHash，高效的hash计算.l 一致性的实现：通过java的TreeMap来模拟环状结构，实现均匀分布3.client的选择对于jedis修改的主要是分区模块的修改，使其支持了跟据BufferKey进行分区，跟据不同的redis结点信息，可以初始化不同的 ShardInfo，同时也修改了JedisPool的底层实现，使其连接pool池支持跟据key,value的构造方法，跟据不同 ShardInfos，创建不同的jedis连接客户端，达到分区的效果，供应用层调用4.模块的说明l 脏数据处理模块，处理失败执行的缓存操作。l 屏蔽监控模块，对于jedis操作的异常监控，当某结点出现异常可控制redis结点的切除等操作。

整个分布式模块通过hornetq，来切除异常redis结点。对于新结点的增加，也可以通过reload方法实现增加。

（此模块对于新增结点也可以很方便实现）对于以上分布式架构的实现满足了项目的需求。另外使用中对于一些比较重要用途的缓存数据可以单独设置一些redis结点，设定特定的优先级。

另外对 于缓存接口的设计，也可以跟据需求，实现基本接口与一些特殊逻辑接口。对于cas相关操作，以及一些事物操作可以通过其watch机制来实现。

声明：所有博客服务于分布式框架，作为框架的技术支持及说明，框架面向企业，是大型互联网分布式企业架构，后期会介绍linux上部署高可用集群项目。

5.redis在什么情况下使用

常见的说法是，有N多热点数据，又是临时用一下，又想提高并发速度，吞吐量，那就可以考虑，如淘宝的节假日的销售活动。提前把数据准备好，活动完后失效。

我的看法，有足够多的内存，我又想让系统极快。就可以把redis当数据库用，redis可以永久缓存数据，但是这些数据要小于能使用的内存量。小点的项目比较适合，我干过这事。

接口级别缓存一定量网络请求数据，省去自己设计的缓存不安全，不完善的麻烦。比如开发微网站：要缓存的微信的认证串，用户认证数据。cookie,session等。我同样干过这事，跟第二段一起做的。前提是数据量适中，现有机器配置，可以5年以上不出问题。

还有人会结合mysql或oracle使用，缓存用户查询的数据。对小项目我个人以为没必要的。大项目功能如第一点。在小项目中，mysql或oracle自己就可以把所有的表、数据等直接加载到内存中。数据预热后，访问效率一点不差。秒以内可以从2000W以上的数据中找出REGEXP写的查询。我同样也干过这事。多线程+mysql全部加载到内存+查询结果合并不会超过1秒。2秒以内把查询结果展现出来。

总之redis不是大项目的专利，看你能想到什么地方，就能用到什么地方。使用redis的根本出发点是快+高并发。

6.redis怎么用

您好，Keys模糊匹配：

在查看了Redis的命令文档（见参考资料4）之后，发现了命令Keys，如获至宝，立马修改了方案。首先我们需要把要搜索的关键词建立为key，这里我把key定义为 "capqueen:user:{id}:{name}"，其中{}内的是要用item对应属性替换的。代码如下：

var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("localhost");

var db = redis.GetDatabase();

var users = new List<User> {

new User{Id = 6, Name = "aaren", Age=10},

new User{Id = 7, Name = "issy", Age=11},

new User{Id = 8, Name = "janina", Age=13},

new User{Id = 9, Name = "karena", Age=14}

};

users.ForEach(item => {

var key = string.Format("capqueen:user:{0}:{1}", item.Id, item.Name);

var value = JsonConvert.SerializeObject(item);

db.StringSet(key, value);

});

建立好的缓存如下图所示：

所有的user都以单独的Key-Value方式存储，那么如何利用Keys搜索呢？我们来看下Redis的Keys命令：

KEYS pattern

查找所有符合给定模式 pattern 的 key 。

KEYS * 匹配数据库中所有 key 。

KEYS h?llo 匹配 hello , hallo 和 hxllo 等。

KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。

KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo 。

特殊符号用 \ 隔开

也就是说Keys能够进行简单的模糊匹配，那么我们这里的搜索就可以换成如下的方式：

var redis = ConnectionMultiplexer.Connect("192.168.10.178");

var db = redis.GetDatabase();

var server = redis.GetServer("192.168.10.178", 6379);

var keys = server.Keys(pattern: "capqueen:user:*:a*");

var values = db.StringGet(keys.ToArray());

//反序列化

var jsonValues = new StringBuilder("[");

values.ToList().ForEach(item => jsonValues.Append(item).Append(","));

jsonValues.Append("]");

var userList = JsonConvert.DeserializeObject<List<User>>(jsonValues.ToString());

注意以上的代码里，因为每个value是一个json，为了增加转化时的效率，我先处理成json arry再进行反序列化。

这种方案，确实是解决了我目前的问题，然而我注意到了Redis文档里的一段话：

KEYS 的速度非常快，但在一个大的数据库中使用它仍然可能造成性能问题，如果你需要从一个数据集中查找特定的 key ，你最好还是用 Redis 的集合结构（set）来代替。

这段话换而言之就是慎用Keys搜索的意思，那么有什么更好的解决方案呢？由于这篇文章我拖得很久了，这里留个问题在末尾，期待有大牛能够帮忙解答，感激不尽。当然还有下一篇内容，我会讲讲我目前的处理方法。

7.redis windows 怎么使用

安装redis之后 在命令行窗口中输入 redis-server redis.windows.conf 启动redis 关闭命令行窗口就是关闭 redis。

--- redis作为windows服务启动方式 redis-server --service-install redis.windows.conf 启动服务：redis-server --service-start 停止服务：redis-server --service-stop。