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1，如何在Net中使用Redis

搭好redis服务器后，可以使用StackExchange.Redis组件访问redis服务。这套组件是StackExchange组织写的，api强大且完整，完全免费。

如何在Net中使用Redis

2，redis在windows中可以安装吗

redis支持windows安装的。还有windows上的客户端工具phpredisadmin
1下载安装文件,选择稳定版本 2解压后找到bin目录下的release下的redis-2.8.17 3点击安装exe文件，进行安装。选择好路径，一直到安装结束即可。 4点击service查看redis服务是否正确的安装。windows--》service.msc。默认的端口为6379。服务已启动。 5使用客户端工具进行连接，出现如下画面即成功。 6使用cmd工具，安装另一个redis实例服务，端口为6369.需要提前建好6369端口使用的conf文件 如：c:\users\gray>e:\redis-2.8.17\redis-server.exe --service-installe:\redis-2.8.17\redis6369.conf --service-name redisserver6369 --port 6369 试验了几次都没有提示成功的信息，但是查看服务成功了，而且用客户端连接也成功了。 7查看6369端口的redis服务 8使用客户端连接6369 redis服务，出现如下界面表示成功 9至此，大功告成。

redis在windows中可以安装吗

3，什么是redis呢求通俗解释

Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。Redis 是一个高性能的key-value数据库。 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Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。[1]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。从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。

什么是redis呢求通俗解释

4，如何在windows8上安装redis

方法/步骤1、在D盘新建文件夹【redis】，右键解压Redis ZIP包，把所有文件解压到redis文件夹中。（其他盘符也可以滴）文件介绍：redis-benchmark.exe #基准测试redis-check-aof.exe # aofredischeck-dump.exe # dumpredis-cli.exe # 客户端redis-server.exe # 服务器redis.windows.conf # 配置文件2、windows 运行（快捷键：windows键+R键），输入【cmd】命令，进入DOC操作系统窗口。3、使用命令【redis-server.exe redis.windows.conf】，启动redis 服务【如果您没出现如下的错误，直接跳过】。如果您也像我一样出现如下的错误，不用急，总有解决办法滴！解决办法：根据提示，是 maxheap 标识有问题,打开配置文件 redis.windows.conf ,搜索 maxheap , 然后直接指定好内容即可.......# # maxheap maxheap 1024000000 ....... 然后再次启动,OK,成功. 服务启动成功状态 4、启动redis服务的doc窗口，不用关闭，因为服务需要一直执行，关闭服务，直接关闭窗口就行。 新打开一个doc窗口，用自带的客户端工具进行测试 命令【redis-cli.exe】,详细操作如下。。事例展示了一个基本的读写操作，设置set key->age，value->21，get age 得到key的值。

5，redis 不支持android吗

Redis与其他key-value缓存产品有以下三个特点：Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。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OrderedSets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/subscribe,通知,key过期等等特性。
java连接redis的使用示例 redis是开源的key-value存储工具，redis通常用来存储结构化的数据，因为redis的key可以包含string、hash、listset和sorted list。 redisclient支持多种语言，包括：c、c++、c#、php、java、python、go等语言，根据自己的开发语言，选择合适的redis client版本类型即可。我是使用java语言开发的，针对java语言，redis client也提供了多种客户端支持，按照推荐类型依次是：jedis、redisson、jredis、jdbc-redis、rjc、redis-protocol、aredis、lettuce。前两种类型是比较推荐的，我们采用了redisson类型版本作为redisclient的使用。redisson版的redis可发工程搭建1. 新建maven工程2. 在pom.xml文件的dependencies节点下增加如下内容：org.redisson redisson 1.0.2 org.slf4j slf4j-log4j12 1.7.73. 保存pom.xml后，等eclispe工程构建完成后即可进行开发了开发示例下面是演示连接redis服务器、保存读取concurrentmap对象、保存读取set对象和保存读取queue对象的示例代码，代码比较简单，这里就不再详细讲解了，代码如下：[java] view plaincopypackage com.my.test.redis; import java.util.queue; import java.util.set; import java.util.concurrent.concurrentmap; import org.redisson.config; import org.redisson.redisson; public class redisexample /** * @param args */ public static void main(string[] args) // 1.初始化 config config = new config(); config.setconnectionpoolsize(10); config.addaddress("127.0.0.1:6379"); redisson redisson = redisson.create(config); system.out.println("reids连接成功..."); // 2.测试concurrentmap,put方法的时候就会同步到redis中 concurrentmapmap = redisson.getmap("firstmap"); map.put("wuguowei", "男"); map.put("zhangsan", "nan"); map.put("lisi", "女"); concurrentmap resultmap = redisson.getmap("firstmap"); system.out.println("resultmap==" + resultmap.keyset()); // 2.测试set集合 set myset = redisson.getset("myset"); myset.add("wuguowei"); myset.add("lisi"); set resultset = redisson.getset("myset"); system.out.println("resultset===" + resultset.size()); //3.测试queue队列 queue myqueue = redisson.getqueue("firstqueue"); myqueue.add("wuguowei"); myqueue.add("lili"); myqueue.add("zhangsan"); myqueue.peek(); myqueue.poll(); queue resultqueue=redisson.getqueue("firstqueue"); system.out.println("resultqueue==="+resultqueue); // 关闭连接 redisson.shutdown(); } }

6，memcached和redis的区别

medis与Memcached的区别 　　传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 　　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 　　1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 　　2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。 　　3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 　　4.跨机房cache同步问题。 　　众多NoSQL百花齐放，如何选择 　　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 　　1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 　　2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 　　3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 　　4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 　　面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 　　Redis适用场景，如何正确的使用 　　前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢? 　　如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 　　1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 　　2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 　　3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 　　抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 　　在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 　　使用Redis特有内存模型前后的情况对比： 　　VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used 　　VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used 　　VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used 　　VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used 　　VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used 　　当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 　　如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。

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