在Windows下使用redis

在cmd中執行 通過配置檔案啟動redis伺服器

驗證

3、如果視覺化工具連線不上redis服務端。檢查你是否設定了密碼

4、redis特性：

Redis不支援自定義資料庫的名字，每個資料庫都以編號命名，開發者必須自己記錄哪些資料庫儲存了哪些資料；

Redis不支援為每個資料庫設定不同的訪問密碼，所以一個客戶端要麼可以訪問全部資料庫，要麼連一個數據庫也沒有許可權訪問；

多個數據庫之間並不是完全隔離的，比如FLUSHALL命令可以清空一個Redis例項中所有資料庫中的資料；

Redis非常輕量級，一個空Redis例項佔用的內在只有1M左右，所以不用擔心多個Redis例項會額外佔用很多記憶體。

這些資料庫更像是一種名稱空間，而不適宜儲存不同應用程式的資料；

5、應用場景：

快取——熱資料

熱點資料（經常會被查詢，但是不經常被修改或者刪除的資料）

計數器

諸如統計點選數等應用。由於單執行緒，可以避免併發問題，保證不會出錯，而且100%毫秒級效能！爽。

命令：INCRBY

當然爽完了，別忘記持久化，畢竟是redis只是存了記憶體！

佇列

• 相當於訊息系統，ActiveMQ，RocketMQ等工具類似，但是個人覺得簡單用一下還行，如果對於資料一致性要求高的話還是用RocketMQ等專業系統。

• 由於redis把資料新增到佇列是返回新增元素在佇列的第幾位，所以可以做判斷使用者是第幾個訪問這種業務

• 佇列不僅可以把併發請求變成序列，並且還可以做佇列或者棧使用

  位操作（大資料處理）

  用於資料量上億的場景下，例如幾億使用者系統的簽到，去重登入次數統計，某使用者是否線上狀態等等。

  想想一下騰訊10億使用者，要幾個毫秒內查詢到某個使用者是否線上，你能怎麼做？千萬別說給每個使用者建立一個key，然後挨個記（你可以算一下需要的記憶體會很恐怖，而且這種類似的需求很多，騰訊光這個得多花多少錢。。）好吧。這裡要用到位操作——使用setbit、getbit、bitcount命令。

  原理是：

  redis內構建一個足夠長的陣列，每個陣列元素只能是0和1兩個值，然後這個陣列的下標index用來表示我們上面例子裡面的使用者id（必須是數字哈），那麼很顯然，這個幾億長的大陣列就能通過下標和元素值（0和1）來構建一個記憶系統，上面我說的幾個場景也就能夠實現。用到的命令是：setbit、getbit、bitcount

分散式鎖與單執行緒機制

• 驗證前端的重複請求（可以自由擴充套件類似情況），可以通過redis進行過濾：每次請求將request Ip、引數、介面等hash作為key儲存redis（冪等性請求），設定多長時間有效期，然後下次請求過來的時候先在redis中檢索有沒有這個key，進而驗證是不是一定時間內過來的重複提交

• 秒殺系統，基於redis是單執行緒特徵，防止出現數據庫“爆破”

• 全域性增量ID生成，類似“秒殺”

最新列表

例如新聞列表頁面最新的新聞列表，如果總數量很大的情況下，儘量不要使用select a from A limit 10這種low貨，嘗試redis的 LPUSH命令構建List，一個個順序都塞進去就可以啦。不過萬一記憶體清掉了咋辦？也簡單，查詢不到儲存key的話，用mysql查詢並且初始化一個List到redis中就好了。

排行榜

誰得分高誰排名往上。命令：ZADD（有續集，sorted set）

最近在研究股票，發現量化交易是個非常好的辦法，通過臆想出來規律，用程式對歷史資料進行驗證，來判斷這個臆想出來的規律是否有效

6、優缺點

(1) 速度快，因為資料存在記憶體中，類似於HashMap，HashMap的優勢就是查詢和操作的時間複雜度都是O(1)

(2) 支援豐富資料型別，支援string，list，set，sorted set，hash

(3) 支援事務，操作都是原子性，所謂的原子性就是對資料的更改要麼全部執行，要麼全部不執行

(4) 豐富的特性：可用於快取，訊息，按key設定過期時間，過期後將會自動刪除

(5)redis可以持久化其資料

 redis常見效能問題和解決方案：

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB記憶體快照和AOF日誌檔案

(2) 如果資料比較重要，某個Slave開啟AOF備份資料，策略設定為每秒同步一次

(3) 為了主從複製的速度和連線的穩定性，Master和Slave最好在同一個區域網內

(4) 儘量避免在壓力很大的主庫上增加從庫

(5) 主從複製不要用圖狀結構，用單向連結串列結構更為穩定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3…

這樣的結構方便解決單點故障問題，實現Slave對Master的替換。如果Master掛了，可以立刻啟用Slave1做Master，其他不變。

MySQL裡有2000w資料，redis中只存20w的資料，如何保證redis中的資料都是熱點資料

 相關知識：redis 記憶體資料集大小上升到一定大小的時候，就會施行資料淘汰策略。redis 提供 6種資料淘汰策略：

voltile-lru：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的資料淘汰

volatile-ttl：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的資料淘汰

volatile-random：從已設定過期時間的資料集（server.db[i].expires）中任意選擇資料淘汰

allkeys-lru：從資料集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的資料淘汰

allkeys-random：從資料集（server.db[i].dict）中任意選擇資料淘汰

no-enviction（驅逐）：禁止驅逐資料s