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基本数据结构
String:普通的set和get,做简单的KV缓存、计数器和共享用户session。
Hash:类似Map,一般存储结构化的数据(简单的对象),Hash的应用场景比较单一(现在的对象内部也嵌套一堆对象不适合Hash)。
List:有序列表(插入时的顺序)
消息队列:生产者通过Lpush,多个消费者使用BRpop阻塞的“抢”列表尾部的数据。
文章列表数据分页展示:通过lrange命令,读取某个闭区间内的元素,比如微博向下滑动刷新出页面。
Set:无序集合,自动去重,使用set进行交集,并集,差集的操作。比如两个人的共同好友。
StoredSet:带排序的Set
Bit-Map 实现的BloomFilter:布隆过滤器,可以用来判断数据库中是否存在这个信息。
持久化
RDB:镜像全量持久化,持久化耗费较长时间,恢复数据速度快,不够实时
AOF:增量持久化,每一秒或者每一次操作就在AOF文件末尾追加上操作代码,恢复数据时间慢。
如果中途断电会怎么样
取决于AOF日志sync属性的配置,如果不追求性能,每条写指令时都sync一下磁盘,就不会丢失数据。一般都使用定时sync,比如1s1次,这个时候最多就会丢失1s数据
RDB原理
fork和cow,fork是指redis通过创建子进程进行RDB操作,cow是指copy on write,子进程创建后,父子进程共享数据段,父进程继续提供读写服务,写脏的页面数据会逐渐和子进程离开来。
Pipeline有什么好处,为什么用
可以将多次IO往返的时间缩减为一次,前提是pipeline执行的指令之间没有因果关系,使用redis-banchmark进行压测的时候可以发现影响redis的QPS峰值的一个重要因素是pipeline批次指令的数目。
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