redis数据类型(5种)和底层实现Redis的特点
要用好Redis，首先要明白它的特点：读写速度快。redis官网测试读写能到10万左右每秒。速度快的原因这里简单说一下，第一是因为数据存储在内存中，我们知道机器访问内存的速度是远远大于访问磁盘的，其次是Redis采用单线程的架构，避免了上下文的切换和多线程带来的竞争，也就不存在加锁释放锁的操作，减少了CPU的消耗，第三点是采用了非阻塞IO多路复
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2023-08-02 09:35:59
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Redis 优势性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。原子 – Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。丰富的特性 – Redis还支持 publish/su
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2024-01-08 18:25:14
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# Redis 每秒写入实现指南
在现代应用中，缓存技术是提高性能的关键，而 Redis 是最流行的内存数据库之一。在本篇文章中，我们将深入探讨如何实现“Redis 每秒写入”的功能。作为一名刚入行的小白，你可能会觉得这个任务很复杂，但不要担心，我会一步一步指导你完成。
## 流程概述
在开始之前，让我们先来看看整个实现过程的流程。我们将
1. 安装 Redis。
2. 编写 Redis 客
Redis是一种高性能的开源内存数据存储系统，它支持多种数据结构，能够满足不同的业务需求。在实际应用中，经常会遇到需要处理高并发请求的情况。本文将介绍Redis在每秒并发方面的处理能力，并提供一些示例代码来展示如何使用Redis进行高并发处理。
### Redis的每秒并发能力
Redis是一种基于内存的数据存储系统，由于内存的读写速度非常快，使得Redis具备了出色的处理性能。在实际应用中，
原创
2023-12-21 10:30:26
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# 实现 Redis 每秒 QPS
## 一、流程
下面是实现 Redis 每秒 QPS 的流程表格：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到 Redis 服务器 |
| 2 | 每次请求 Redis 服务器 |
| 3 | 统计每秒请求次数 |
| 4 | 输出每秒请求次数 |
## 二、步骤及代码解释
### 1. 连接到 Redis 服务器
使
原创
2023-11-09 14:54:44
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本文是构建能够每秒处理3百万请求的高性能Web集群系列文章的第一篇。它记录了我使用负载生成器工具的一些经历，希望它能帮助每一个像我一样不得不使用这些工具的人节省时间。负载生成器是一些生成用于测试的流量的程序。它们可以向你展示服务器在高负载的情况下的性能，以及让你能够找出服务器可能存在的问题。通过负载测试了解服务器的缺点，是测试服务器弹性以及未雨绸缪的好方法。负载生成工具（Load-Generati
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2017-12-12 10:22:03
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Keys指令EXISTS key [key…] 查询一个key是否存在127.0.0.1:6379> set name duanjiaqi
OK
127.0.0.1:6379> exists name
(integer) 1
127.0.0.1:6379> exists age
(integer) 0KEYS pattern查找所有匹配给定的模式的键127.0.0.1:6379&
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2024-06-18 05:42:43
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Redis和MongoDB是当前使用最广泛的NoSQL，而就Redis技术而言，它的性能十分优越，可以支持每秒十几万此的读/写操作，其性能远超数据库，并且还支持集群、分布式、主从同步等配置，原则上可以无限扩展，让更多的数据存储在内存中，更让人欣慰的是它还支持一定的事务能力，这保证了高并发的场景下数据的安全和一致性。一、概述Redis 在 Java Web 主要有两个应用场景：存储 缓存&
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2024-02-22 11:54:09
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# Redis每秒命令数（QPS）解析
Redis是一种高性能的键值存储数据库，广泛用于缓存、消息队列等场景。一个衡量Redis性能的关键指标是“每秒命令数”（Queries Per Second，QPS），它指的是Redis在一秒钟内能够处理的命令数量。本篇文章将介绍如何监测和优化Redis的QPS，并给出相应的代码示例。
## 监测Redis的QPS
Redis提供了多种方法来监测系统性
原创
2024-08-08 13:46:34
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MariaDB 10.1 不仅仅包含大量的新特性，同时还有非常大的性能提升。最重要的改进是大量多线程硬件扩展。以下的数据是 MariaDB-10.1.8 和 MariaDB-10.0.21 基于简单 OLTP 基准 SysBench 工具测试的对比：queries per second in simplified OLTP OLTP clients &nbs
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精选
2015-10-23 15:30:39
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MySQL服务器逻辑架构MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离。下面是MySQL的逻辑架构图： 第一层负责连接管理、授权认证、安全等等。每个客户端的连接都对应着服务器上的一个线程。服务器上维护了一个线程池，避免为每个连接都创建销毁一个线程。当客户端连接到MySQL服务器时，服务器对其进行认证。可以通过用户名和密码的方式进行认证，也可以通过SSL证书进行认证。登录认证通过后，
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2024-06-27 23:02:21
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分布式系统的思想就是：如果一个系统的压力过大，可以把一个服务拆分成多个服务，这个叫垂直拆分。也可以考虑做镜像集群，负载平衡，这个叫水平拆分。这个系统我们可以考虑垂直拆分，将订单相关的功能拆分出来。我们将订单的逻辑拿出来，放到order-service中，通过backend来调用order-service来创建订单。服务：backend 接受客户端请求，判断userid是否订
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2023-08-21 14:13:08
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Hulu如何扩展InfluxDB使其支持每秒百万TPS导读：InfluxDB是最常用的时间序列数据库之一，大家广泛使用其开源版本。然而其开源版本缺乏一些高可用相关的特性，本文介绍Hulu在使用InfluxDB的过程中碰见的问题和解决方案，十分值得一读。随着Hulu的持续增长，时间序列数据库已成为公司监控系统的关键部分。这可以像机器性能指标或应用程序本身的数据一样简单处理。由于我们拥有的数据量很大，
原创
2020-11-02 20:47:47
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作者：z小赵前面利用 6 篇文章讲述了 Redis 相关的基础知识，相信小伙伴们对 Redis 已经有了一个比较深入的认识和理解了；本文来讲讲实际生产环境中 Redis 作为常用缓存组件是怎么和 DB（关系型数据库，比如 MySQL）配合使用的。看到这里可能有些朋友会内心肯定会淡淡的说上一句：写操作先更新 DB，然后在更新缓存，读操作先读缓存，如果没有读 DB 回种缓存，然
作者：在江湖中coding性能测试报告查看了下阿里Redis的性能测试报告如下，能够达到数十万、百万级别的QPS（暂时忽略阿里对Redis所做的优化），我们从Redis的设计和实现来分析一下Redis是怎么做的。 Redis的设计与实现其实Redis主要是通过三个方面来满足这样高效吞吐量的性能需求高效的数据结构多路复用 IO 模型事件机制这里给大家推荐、分享
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2024-04-19 11:18:33
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redis高并发跟系统其他高并发组件之间的关系mysql的高并发，主要是通过分库分表，QPS达到几万就比较高了；redis的高并发，需要把底层的缓存搞好：真正的超高并发QPS达到上百万，光是靠redis肯定是不够的，但是redis在支撑高并发的架构里面，是非常重要的一个组件。底层的缓存必须支撑起高并发，再经过整体缓存架构设计，包括多级缓存架构、热点缓存，支撑上百万的高并发。redis的瓶颈及支撑超
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2023-05-25 14:56:38
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Redis是一款开源的内存数据存储系统，具有高性能、高可靠性和可扩展性。在大规模应用程序中，读取性能是非常重要的一个指标，因为它决定了系统的响应速度和用户体验。本文将介绍如何使用Redis来提高每秒读取性能，并通过代码示例详细说明。
## 什么是每秒读取性能？
每秒读取性能是指系统在一秒钟内能够处理的读取请求数量。对于高流量的应用程序来说，每秒读取性能对于保持系统的稳定性和用户体验至关重要。通
原创
2023-10-20 17:25:17
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# Redis每秒查询次数的实现
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Redis实现每秒查询次数的功能。这个功能可以用于统计应用程序在每秒钟内处理的查询请求数量，帮助我们监控应用程序的性能和负载情况。
为了实现这个功能，我们将使用Redis的计数器功能和时间戳。每当应用程序收到一个查询请求时，我们将增加计数器的值，并将当前时间戳存储在Redis中。然后，我们可以使用这些时间戳来计算每秒查
原创
2023-08-14 03:40:19
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通常来说，单线程的处理能力要比多线程差很多，但是Redis却能使用单线程模型，达到每秒数十万级别的处理能力，这是为什么呢？其实，这是Redis多方面设计选择的一个综合结果。一方面，Redis的大部分操作在内存上完成，再加上它采用了高效的数据结构，例如哈希表和跳表，这是它实现高性能的一个重要原因。另一方面，就是Redis采用了多路复用机制，使其在网络IO操作中，能并发处理大量的客户端请求，实现高吞吐
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2024-04-22 19:57:58
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一、redis出现的背景以索引等为基础的关系型数据库，如mysql，查询并发量最多就上千条；而在实际业务中对大量数据的查询可能达到几十万甚至上百万。二、redis优势大量数据查询一般遵循2/8原理，即只有20%的热点数据。只要找到这20%的热点数据并将其放入redis缓存中即可大幅提高查询效率。三、redis两种模式哨兵模式：一个master多个slave，master负责写数据，slave读数据
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2023-06-13 16:30:42
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