redis study

1、redis是什么?

redis其实是一种存储系统,键值(key to value)“数据库”,类似于mongodb。

redis的存储数据可以缓存在内存中,所以可以说它是一种内存数据存储系统,可以像memcached一些,用作内存缓存系统。

redis不仅可以把存储数据放到内存中,也可以同步到磁盘上。


2、redis优点

redis具有强大的数据类型,string、list、set等。

redis支持多种编程语言,java,c++,c,php,js,python,c#等

redis支持主从服务器分布式数据存储系统,主要是通过发布/订阅模型机制来实现的


3、操作实例

见google

1.redis支持的数据结构 string list hash set zset(基本回答) 加分项:另外redis还对这几种数据结构做了扩展,如GEO对位置计算,hyperLogLog做统计,bitmaps:redis底层存储value值都是存储的二进制数据,redis提供bitmaps(位图)可以直接访问或修改底层存储的二进制数据 2.redis线程模型 redis是单线程实现。 3.redis 提供的持久机制 redis 支持rdb和aof两种持久机制,redis4.0后支持混合持久化。rdb是定时的持久机制,宕机有可能会丢失最后一次持久化之后存在数据丢失。aof是基于操作日志追加的持久机制。(基本回答) 加分项: 1.rdb持久化原理 原理是redis会单独创建(fork)一个与当前进程一模一样的子进程来进行持久化, 这个子线程的所有数据(变量。环境变量,程序程序计数器等)都和原进程一模一样,会先将数据写入到一个临时文件中, 待持久化结束了,再用这个临时文件替换上次持久化好的文件 2.他什么时候fork子进程,或者什么时候触发rdb持久化机制 shutdown时,如果没有开启aof,会触发 配置文件中默认的快照配置 执行命令save或者bgsave save是只管保存,其他不管,全部阻塞 bgsave: redis会在后台异步进行快照操作,同时可以响应客户端的请求,但是在调用fork函数时是阻塞的,很快,可以忽略不计 执行flushall命令 但是里面是空的,无意义 3.aof原理? 原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件,读操作是不记录的 2.触发机制(根据配置文件配置项) no:表示等操作系统进行数据缓存同步到磁盘(快,持久化没保证) always:同步持久化,每次发生数据变更时,立即记录到磁盘(慢,安全) everysec:表示每秒同步一次(默认值,很快,但可能会丢失一秒以内的数据) 以下问题都是基本回答: 4.redis支持事务吗 redis可以说是半支持事务(假事务),提供了一些在一定程度上支持线程安全和事务的命令。例如:multi/exec watch inc等。但是redis的事务并不支持回滚,即可以两个命令可以同时提交执行,但是如果有失败,成功的也不会回滚 5.你们公司使用的是什么集群模式 看你写的项目经验,如果你们公司数据量特别大,公司用缓存牛逼,就说Rediscluster,小公司可以说哨兵集群 1.哨兵模式 基本回答:哨兵主要就是启动哨兵(redis特殊)节点,对主节点进行监控,如果半数以上发现ping主节点不通了,认为主节点挂了,则进行故障转移,就是选出一个从节点代替主节点 2.Rediscluster集群模式 基本回答:Rediscluster是一个高可用集群,它基于分片(对key进行crc16,然后对16384取余)的原理,可以把他理解为是由多组哨兵集群组成,但是它不依赖哨兵 6.缓存穿透 缓存穿透指的是使用不存在的key进行大量的高并发查询,这导致缓存无法命中,每次请求都要穿透到后端数据库系统进行查询,数据库压力过大。 常用解决方案:将空值缓存起来。 其他解决方案:使用布隆过滤器(guava 19开始已支持布隆过滤器) 备注:如果你可以理解太白老师讲的基于redis位图自己实现的布隆过滤器,可以说说,更加分 7.缓存击穿 缓存击穿是指缓存中没有但数据库中有的数据(一般是缓存时间到期),这时由于并发用户特别多,同时读缓存没读到数据,又同时去数据库去取数据,引起数据库压力瞬间增大,造成过大压力 解决方案:1.互斥锁 如果项目不会多部署则可以使用jvm锁,如果会多部署则使用分布式锁 8.缓存雪崩 缓存雪崩指缓存服务器重启或者大量缓存集中在某一个时间段内失效 常用解决办法: 1.主要就是要搭建高可用集群,保证机器的高可用。 2.对不同的数据使用不同的失效时间,甚至对相同的数据、不同的请求使用不同的失效时间。
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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