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redis缓存服务器

发布时间: 2022-02-02 13:14:47

㈠ redis缓存原理

redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_proct），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。

redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，配置文件中有三个参数对其进行配置。

save seconds updates，save配置，指出在多长时间内，有多少次更新操作，就将数据同步到数据文件。这个可以多个条件配合，比如默认配置文件中的设置，就设置了三个条件。

appendonly yes/no ，appendonly配置，指出是否在每次更新操作后进行日志记录，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。因为redis本身同步数据文件是按上面的save条件来同步的，所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中。

(1)redis缓存服务器扩展阅读

redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便。

Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。

存盘可以有意无意的对数据进行写操作。由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

redis的官网地址，redis.io。（域名后缀io属于国家域名，是british Indian Ocean territory，即英属印度洋领地）

㈡ 如何django中用redis缓存服务器，求详细教程。

django-redis 中文文档
Andrey Antukh, [email protected] 4.7.0

翻译: RaPoSpectre

1. 介绍

django-redis 基于 BSD 许可, 是一个使 Django 支持 Redis cache/session 后端的全功能组件.

1.1 为何要用 django-redis ?
因为:

持续更新
本地化的 redis-py URL 符号连接字符串
可扩展客户端
可扩展解析器
可扩展序列器
默认客户端主/从支持
完善的测试
已在一些项目的生产环境中作为 cache 和 session 使用
支持永不超时设置
原生进入 redis 客户端/连接池支持
高可配置 ( 例如仿真缓存的异常行为 )
默认支持 unix 套接字
支持 Python 2.7, 3.4, 3.5 以及 3.6
1.2 可用的 django-redis 版本
稳定版本: 4.7.0
稳定版本: 3.8.4
1.3 我该使用哪个版本
版本号像 3.6, 3.7 … 等的是主要发行版本, 会包含向后不兼容的内容. 跟多信息请在升级前阅读升级日志.

版本号像 3.7.0, 3.7.1… 等的是小更新或者 bug 修复版本, 一般只会包含 bug 修复, 没有功能更新.

1.4 依赖
1.4.1 Django 版本支持
django-redis 3.8.x 支持 django 1.4, 1.5, 1.6, 1.7 (或许会有 1.8)
django-redis 4.4.x 支持 django 1.6, 1.7, 1.8, 1.9 和 1.10
1.4.2 Redis Server 支持
django-redis 3.x.y 支持 redis-server 2.6.x 或更高
django-redis 4.x.y 支持 redis-server 2.8

㈢ redis怎么缓存sql数据

利用redis做缓存服务器来缓解数据库查询压力是非常有效也是非常有必要的， 当用户第一次点击页面的时候查询数据库， 然后将查询结果缓存在redis服务器中，缓存时间随你的数据改变时间而定，这样可大大降低数据库压力；下面是具体函数方法；

public function getSqlVal(){
//获取参数列表,这个参数随你需求而定，一般可能需要传入dbname，查询方式如fetchAll，查询语句等
$argv = func_get_args();
//假设这里现在只传入dbName和sql语句
$dbName = $argv[0];
$sql = $argv[1];
//现在把这个参数列表转成md5之后作为存redis的key值
$md5SqlKey = MD5(serialize($argv));

//下面通过一个redis函数来进行存取数据
$res = getRedisData($md5SqlKey);
//如果取到数据，说明已经缓存在redis服务器中， 直接取数据就好， 如果没有数据， 则再去数据库查询数据，再讲查询的数据存在redis服务器中
if(!empty($res)) {
return $res;
}
//后面是查询数据库操作,查询结果返回在$res中
getRedisData($md5SqlKey,$res); //讲返回结果存在redis中
return $res;

}

public function getSqlVal(){
//获取参数列表,这个参数随你需求而定，一般可能需要传入dbname，查询方式如fetchAll，查询语句等
$argv = func_get_args();
//假设这里现在只传入dbName和sql语句
$dbName = $argv[0];
$sql = $argv[1];
//现在把这个参数列表转成md5之后作为存redis的key值
$md5SqlKey = MD5(serialize($argv));

//下面通过一个redis函数来进行存取数据
$res = getRedisData($md5SqlKey);
//如果取到数据，说明已经缓存在redis服务器中， 直接取数据就好， 如果没有数据， 则再去数据库查询数据，再讲查询的数据存在redis服务器中
if(!empty($res)) {
return $res;
}
//后面是查询数据库操作,查询结果返回在$res中
getRedisData($md5SqlKey,$res); //讲返回结果存在redis中
return $res;

}

㈣ redis缓存服务器 建议内存多大

缓存每个电脑都会自动设置，一般不用设置；如果要设置，可以设置到2g以上，设置方法“我的电脑”点右键，系统属性中选择高级，点击性能。然后再点击高级，在虚拟内存框中点更改，把要设置的虚拟内存大小更改上。然后点确定，重启计算机就可以了

㈤ 使用redis作为缓存服务器,怎么无时间差更新list里面的值

redis不是数据库，只是一种缓存软件，为了缓解服务器频繁读数据库带来的内存资源消耗，redis将需要和数据库交互的信息暂存，当下次同样的http请求，就能直接读取redis里面的内容，而不用读数据库。这样减少了数据库压力又能提高服务器响应时间。...

㈥ 如何在django中使用redis做缓存服务器

实现缓存的方式，有多种，本地内存缓存，数据库缓存，文件系统缓存。这里介绍使用Redis数据库进行缓存。

环境

  • redis

  • django-redis

    • 配置

  • settings.py

  • CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/1", "OPTIONS": { "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient", "PASSWORD": "mysecret"

  • }

  • }

  • }

  • python manage.py createcachetable1

    • 缓存有站点缓存，和单个view缓存

  • 站点缓存：

  • settings.py

  • MIDDLEWARE = [ # 站点缓存 ， 注意必须在第一个位置

  • 'django.middleware.cache.UpdateCacheMiddleware',

  • ... # 站点缓存, 注意必须在最后一个位置

  • 'django.middleware.cache.FetchFromCacheMiddleware',

  • ]

  • 视图缓存：

  • views.py

  • from django.shortcuts import renderfrom django.views.decorators.cache import cache_pagefrom cache.models import Foo# 在需要缓存的视图上添加装饰器, 参数是设置timeout 超时时间， 单位是秒， @cache_page(60)def index(request):

  • bar = Foo.objects.all() return render(request, 'cache/index.html', {'bar': bar})

㈦ web服务器怎么使用redis分步式缓存

Redis复制流程概述
Redis的复制功能是完全建立在之前我们讨论过的基于内存快照的持久化策略基础上的，也就是说无论你的持久化策略选择的是什么，只要用到了Redis的复制功能，就一定会有内存快照发生，那么首先要注意你的系统内存容量规划，原因可以参考我上一篇文章中提到的Redis磁盘IO问题。
Redis复制流程在Slave和Master端各自是一套状态机流转，涉及的状态信息是：
Slave 端：
REDIS_REPL_NONEREDIS_REPL_CONNECTREDIS_REPL_CONNECTED
Master端：
REDIS_REPL_WAIT_BGSAVE_STARTREDIS_REPL_WAIT_BGSAVE_ENDREDIS_REPL_SEND_BULKREDIS_REPL_ONLINE
整个状态机流程过程如下：
Slave端在配置文件中添加了slave of指令，于是Slave启动时读取配置文件，初始状态为REDIS_REPL_CONNECT。
Slave端在定时任务serverCron(Redis内部的定时器触发事件)中连接Master，发送sync命令，然后阻塞等待master发送回其内存快照文件(最新版的Redis已经不需要让Slave阻塞)。
Master端收到sync命令简单判断是否有正在进行的内存快照子进程，没有则立即开始内存快照，有则等待其结束，当快照完成后会将该文件发送给Slave端。
Slave端接收Master发来的内存快照文件，保存到本地，待接收完成后，清空内存表，重新读取Master发来的内存快照文件，重建整个内存表数据结构，并最终状态置位为 REDIS_REPL_CONNECTED状态，Slave状态机流转完成。
Master端在发送快照文件过程中，接收的任何会改变数据集的命令都会暂时先保存在Slave网络连接的发送缓存队列里（list数据结构），待快照完成后，依次发给Slave,之后收到的命令相同处理，并将状态置位为 REDIS_REPL_ONLINE。

整个复制过程完成，流程如下图所示：

Redis复制机制的缺陷
从上面的流程可以看出，Slave从库在连接Master主库时，Master会进行内存快照，然后把整个快照文件发给Slave，也就是没有象MySQL那样有复制位置的概念，即无增量复制，这会给整个集群搭建带来非常多的问题。
比如一台线上正在运行的Master主库配置了一台从库进行简单读写分离，这时Slave由于网络或者其它原因与Master断开了连接，那么当Slave进行重新连接时，需要重新获取整个Master的内存快照，Slave所有数据跟着全部清除，然后重新建立整个内存表，一方面Slave恢复的时间会非常慢，另一方面也会给主库带来压力。
所以基于上述原因，如果你的Redis集群需要主从复制，那么最好事先配置好所有的从库，避免中途再去增加从库。
Cache还是Storage
在我们分析过了Redis的复制与持久化功能后，我们不难得出一个结论，实际上Redis目前发布的版本还都是一个单机版的思路，主要的问题集中在，持久化方式不够成熟，复制机制存在比较大的缺陷，这时我们又开始重新思考Redis的定位：Cache还是Storage？
如果作为Cache的话，似乎除了有些非常特殊的业务场景，必须要使用Redis的某种数据结构之外，我们使用Memcached可能更合适，毕竟Memcached无论客户端包和服务器本身更久经考验。
如果是作为存储Storage的话，我们面临的最大的问题是无论是持久化还是复制都没有办法解决Redis单点问题，即一台Redis挂掉了，没有太好的办法能够快速的恢复，通常几十G的持久化数据，Redis重启加载需要几个小时的时间，而复制又有缺陷，如何解决呢？
Redis可扩展集群搭建1. 主动复制避开Redis复制缺陷。
既然Redis的复制功能有缺陷，那么我们不妨放弃Redis本身提供的复制功能，我们可以采用主动复制的方式来搭建我们的集群环境。
所谓主动复制是指由业务端或者通过代理中间件对Redis存储的数据进行双写或多写，通过数据的多份存储来达到与复制相同的目的，主动复制不仅限于用在Redis集群上，目前很多公司采用主动复制的技术来解决MySQL主从之间复制的延迟问题，比如Twitter还专门开发了用于复制和分区的中间件gizzard(https://github.com/twitter/gizzard) 。
主动复制虽然解决了被动复制的延迟问题，但也带来了新的问题，就是数据的一致性问题，数据写2次或多次，如何保证多份数据的一致性呢？如果你的应用对数据一致性要求不高，允许最终一致性的话，那么通常简单的解决方案是可以通过时间戳或者vector clock等方式，让客户端同时取到多份数据并进行校验，如果你的应用对数据一致性要求非常高，那么就需要引入一些复杂的一致性算法比如Paxos来保证数据的一致性，但是写入性能也会相应下降很多。
通过主动复制，数据多份存储我们也就不再担心Redis单点故障的问题了，如果一组Redis集群挂掉，我们可以让业务快速切换到另一组Redis上，降低业务风险。
2. 通过presharding进行Redis在线扩容。
通过主动复制我们解决了Redis单点故障问题，那么还有一个重要的问题需要解决：容量规划与在线扩容问题。
我们前面分析过Redis的适用场景是全部数据存储在内存中，而内存容量有限，那么首先需要根据业务数据量进行初步的容量规划，比如你的业务数据需要100G存储空间，假设服务器内存是48G，那么根据上一篇我们讨论的Redis磁盘IO的问题，我们大约需要3~4台服务器来存储。这个实际是对现有业务情况所做的一个容量规划，假如业务增长很快，很快就会发现当前的容量已经不够了，Redis里面存储的数据很快就会超过物理内存大小，那么如何进行Redis的在线扩容呢？
Redis的作者提出了一种叫做presharding的方案来解决动态扩容和数据分区的问题，实际就是在同一台机器上部署多个Redis实例的方式，当容量不够时将多个实例拆分到不同的机器上，这样实际就达到了扩容的效果。
拆分过程如下：
在新机器上启动好对应端口的Redis实例。
配置新端口为待迁移端口的从库。
待复制完成，与主库完成同步后，切换所有客户端配置到新的从库的端口。
配置从库为新的主库。
移除老的端口实例。
重复上述过程迁移好所有的端口到指定服务器上。

以上拆分流程是Redis作者提出的一个平滑迁移的过程，不过该拆分方法还是很依赖Redis本身的复制功能的，如果主库快照数据文件过大，这个复制的过程也会很久，同时会给主库带来压力。所以做这个拆分的过程最好选择为业务访问低峰时段进行。
Redis复制的改进思路
我们线上的系统使用了我们自己改进版的Redis,主要解决了Redis没有增量复制的缺陷，能够完成类似Mysql Binlog那样可以通过从库请求日志位置进行增量复制。
我们的持久化方案是首先写Redis的AOF文件，并对这个AOF文件按文件大小进行自动分割滚动，同时关闭Redis的Rewrite命令，然后会在业务低峰时间进行内存快照存储，并把当前的AOF文件位置一起写入到快照文件中，这样我们可以使快照文件与AOF文件的位置保持一致性，这样我们得到了系统某一时刻的内存快照，并且同时也能知道这一时刻对应的AOF文件的位置，那么当从库发送同步命令时，我们首先会把快照文件发送给从库，然后从库会取出该快照文件中存储的AOF文件位置，并将该位置发给主库，主库会随后发送该位置之后的所有命令，以后的复制就都是这个位置之后的增量信息了。

Redis与MySQL的结合
目前大部分互联网公司使用MySQL作为数据的主要持久化存储，那么如何让Redis与MySQL很好的结合在一起呢？我们主要使用了一种基于MySQL作为主库，Redis作为高速数据查询从库的异构读写分离的方案。
为此我们专门开发了自己的MySQL复制工具，可以方便的实时同步MySQL中的数据到Redis上。

（MySQL-Redis 异构读写分离）
总结：
Redis的复制功能没有增量复制，每次重连都会把主库整个内存快照发给从库，所以需要避免向在线服务的压力较大的主库上增加从库。
Redis的复制由于会使用快照持久化方式，所以如果你的Redis持久化方式选择的是日志追加方式(aof),那么系统有可能在同一时刻既做aof日志文件的同步刷写磁盘，又做快照写磁盘操作，这个时候Redis的响应能力会受到影响。所以如果选用aof持久化，则加从库需要更加谨慎。
可以使用主动复制和presharding方法进行Redis集群搭建与在线扩容。

㈧ redis做游戏服务器的缓存效率低怎么解决

因此，对于函数文件，运行结果除输出变量返回到基本工作空间或者其父工作空间（调用该函数的程序的工作空间）之外
其他中间变量不在基本工作空间或者其父工作空间保留。而对于脚本M文件，其工作空间与基本工作空间'base'是共享的，其运算过程中所用到的中间变量也将在基本工作空间'base'中保留。

㈨ redis服务搭建有几种方式

redis主从复制集群

实现方式：选择一台redis服务器作为master节点（负责写操作），另外一台或多台服务器作为slave节点（负责读操作），slave节点上的数据完全由master节点同步过来。

作用：降低单节点redis服务器的读写负载，将读写分离到不同的服务器
提供数据的可用性


从图中可以看出，返回0，说明不存在

㈩ redis 缓存服务器 怎么给外部系统用

Redis介绍
Redis本质上一个Key/Value数据库，与Memcached类似的NoSQL型数据库，但是他的数据可以持久化的保存在磁盘上，解决了服务重启后数据不丢失的问题，他的值可以是string（字符串）、list（列表）、sets（集合）或者是ordered sets（被排序的集合），所有的数据类型都具有push/pop、add/remove、执行服务端的并集、交集、两个sets集中的差别等等操作，这些操作都是具有原子性的，Redis还支持各种不同的排序能力
Redis 2.0更是增加了很多新特性，如：提升了性能、增加了新的数据类型、更少的利用内存（AOF和VM）
Redis支持绝大部分主流的开发语言，如：C、Java、C＃、PHP、Perl、Python、Lua、Erlang、Ruby等等
官网：http://code.google.com/p/redis/

Redis性能
根据Redis官方的测试结果：在50个并发的情况下请求10w次，写的速度是110000次/s，读的速度是81000次/s
地址：http://code.google.com/p/redis/wiki/Benchmarks

一、安装过程：
最新稳定版，Redis 2.0.4 stable
wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.6.7.tar.gz （其他版本到官网下载即可）
tar zxf redis-2.6.7.tar.gz
cd redis-2.6.7
与其它软件不同的是，不需要configure。
make
装完了。

创建一个目录
mkdir /usr/local/redis2
cd src
cp redis-server redis-benchmark redis-cli ../redis.conf /usr/local/redis2

二、启动与停止：
cd /usr/local/redis2
启动 ./redis-server > /dev/null & 或者 ./redis-server redis.conf 或者 ./redis-server redis.conf 1>log.log 2>errlog.log （1为标准输出，2为错误输出）

停止 ./redis-cli shutdown
客户端连接 ./redis-cli

三、测试：

存值：
./redis-cli set hx value
取值：
./redis-cli get hx

> quit
退出连接
> dbsize
(integer) 12
当前数据库中key的数量
> info
服务器基本信息
monitor
实时转储收到的请求
config get
获取服务器的参数配置
flushdb
清空当前数据库
flushall
清除所有数据库

四、附注
redis.conf配置文件：
引用
#是否作为守护进程运行
daemonize yes
#配置pid的存放路径及文件名，默认为当前路径下
pidfile redis.pid
#Redis默认监听端口
port 6379
#客户端闲置多少秒后，断开连接
timeout 300
#日志显示级别
loglevel verbose
#指定日志输出的文件名，也可指定到标准输出端口
logfile stdout
#设置数据库的数量，默认连接的数据库是0，可以通过select N来连接不同的数据库
databases 16
#保存数据到disk的策略
#当有一条Keys数据被改变是，900秒刷新到disk一次
save 900 1
#当有10条Keys数据被改变时，300秒刷新到disk一次
save 300 10
#当有1w条keys数据被改变时，60秒刷新到disk一次
save 60 10000
#当mp .rdb数据库的时候是否压缩数据对象
rdbcompression yes
#mp数据库的数据保存的文件名
dbfilename mp.rdb
#Redis的工作目录
dir /home/falcon/redis-2.0.0/
########### Replication #####################
#Redis的复制配置
# slaveof <masterip> <masterport>
# masterauth <master-password>

############## SECURITY ###########
# requirepass foobared

############### LIMITS ##############
#最大客户端连接数
# maxclients 128
#最大内存使用率
# maxmemory <bytes>

########## APPEND ONLY MODE #########
#是否开启日志功能
appendonly no
# 刷新日志到disk的规则
# appendfsync always
appendfsync everysec
# appendfsync no
################ VIRTUAL MEMORY ###########
#是否开启VM功能
vm-enabled no
# vm-enabled yes
vm-swap-file logs/redis.swap
vm-max-memory 0
vm-page-size 32
vm-pages 134217728
vm-max-threads 4
############# ADVANCED CONFIG ###############
glueoutputbuf yes
hash-max-zipmap-entries 64
hash-max-zipmap-value 512
#是否重置Hash表
activerehashing yes

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