大致為兩種措施：
一、腳本同步：
1、自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。
2、這就涉及到實時數據變更的問題（mysql row binlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba 的canal ，以及緩存層數據 丟失/失效 後的數據同步恢復問題。
二、業務層實現：
1、先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。
2、nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。
❷ redis 一個資料庫能存多少數據
redis一個實例能存一個key或是value大小最大是512M。操作方法如下：
1、首先要安裝redis，開啟redis的服務。
❸ 大量數據能緩存到redis裡面嗎
不適合引子：
在大數據時代，總希望存在一個Key-value存儲機制，像HashMap一樣在內存中處理大量（千萬數量級）的key-value對，以便提高數據查找、修改速度。
所以，我們會想到，Memcached和Redis這兩個NoSQL資料庫（嚴格來講二者都不可以算作資料庫）。
1、Memcached是一個cache機制，當內存不足時會採用LRU機制，替換出陳舊數據，因此他不能保證我們的數據像在HashMap中一樣不丟失，且沒有數據持久化機制；
2、Redis克服了這一缺點，採取磁碟存儲機制實現數據持久化。但是，當數據量達到1千萬左右時，由於內存中不能存儲如此大量數目的數據，頻繁同磁碟進行數據交換，導致數據查詢、存儲性能的急劇下降，將導致服務不可用。
結論：當前還沒有好的產品可以實現key-value保證數據完整性，千萬級條數量級的，高效存儲和查詢支持產品。
附錄一：如下是轉自其它網友的測試數據：
附錄二：memcached 和redis的比較，和各自用途
附錄一：
從圖中可以猜測到還會有Redis 2.2.1 的測試，相同的測試環境，1K的數據量，使用ServiceStack.Redis客戶端進行如下測試：
1) Set操作
2) Get操作
3) Del操作
每一套測試分別使用三個配置進行測試：
1) 綠色線條的是開啟Dump方式的持久化，5分鍾持久化一次
2) 藍色線條是開啟AOF方式的持久化，每秒寫入磁碟一次
3) 紅色線條是關閉任何的持久化方式
對於每一個配置都使用相同的其他配置：
1) 開啟VM 最大內存10GB(128位元組一
❹ 如何使用redis做mysql的緩存
1，redis是一種內存性的數據存儲服務，所以它的速度要比mysql快。
2，redis只支持String,hashmap,set,sortedset等基本數據類型，但是不支持聯合查詢，所以它適合做緩存。
3，有時候緩存的數據量非常大，如果這個時候服務宕機了，且開啟了redis的持久化功能，重新啟動服務，數據基本上不會丟。
4，redis可以做內存共享，因為它可以被多個不同的客戶端連接。
5，做為mysql等資料庫的緩存，是把部分熱點數據先存儲到redis中，或第一次用的時候載入到redis中，下次再用的時候，直接從redis中取。
6，redis中的數據可以設置過期時間expire，如果這個數據在一定時間內沒有被延長這個時間，那個一定時間之後這個數據就會從redis清除。
所以，redis只是用來緩存資料庫中經常被訪問的數據，可以增加訪問速度和並發量。而mysql只是提供一種數據備份和數據源的作用。
❺ redis怎麼緩存sql數據
利用redis做緩存伺服器來緩解資料庫查詢壓力是非常有效也是非常有必要的， 當用戶第一次點擊頁面的時候查詢資料庫， 然後將查詢結果緩存在redis伺服器中，緩存時間隨你的數據改變時間而定，這樣可大大降低資料庫壓力；下面是具體函數方法；
public function getSqlVal(){
//獲取參數列表,這個參數隨你需求而定，一般可能需要傳入dbname，查詢方式如fetchAll，查詢語句等
$argv = func_get_args();
//假設這里現在只傳入dbName和sql語句
$dbName = $argv[0];
$sql = $argv[1];
//現在把這個參數列表轉成md5之後作為存redis的key值
$md5SqlKey = MD5(serialize($argv));
//下面通過一個redis函數來進行存取數據
$res = getRedisData($md5SqlKey);
//如果取到數據，說明已經緩存在redis伺服器中， 直接取數據就好， 如果沒有數據， 則再去資料庫查詢數據，再講查詢的數據存在redis伺服器中
if(!empty($res)) {
return $res;
}
//後面是查詢資料庫操作,查詢結果返回在$res中
getRedisData($md5SqlKey,$res); //講返回結果存在redis中
return $res;
}
public function getSqlVal(){
//獲取參數列表,這個參數隨你需求而定，一般可能需要傳入dbname，查詢方式如fetchAll，查詢語句等
$argv = func_get_args();
//假設這里現在只傳入dbName和sql語句
$dbName = $argv[0];
$sql = $argv[1];
//現在把這個參數列表轉成md5之後作為存redis的key值
$md5SqlKey = MD5(serialize($argv));
//下面通過一個redis函數來進行存取數據
$res = getRedisData($md5SqlKey);
//如果取到數據，說明已經緩存在redis伺服器中， 直接取數據就好， 如果沒有數據， 則再去資料庫查詢數據，再講查詢的數據存在redis伺服器中
if(!empty($res)) {
return $res;
}
//後面是查詢資料庫操作,查詢結果返回在$res中
getRedisData($md5SqlKey,$res); //講返回結果存在redis中
return $res;
}
❻ 如何用Redis緩存改善資料庫查詢性能
因為Redis具有在數據存儲中快速讀寫數據的能力，所以它比關系型資料庫更具有性能優勢。但是，關鍵值數據存儲是簡單的;它們沒有一個類似於
SQL的查詢語言或者結構化的數據模型。相反，它們有一個把鍵值作為與數值相關的標識符來使用的簡單字典或哈希模式。管理員使用這些鍵來進行數值的存儲和
檢索。
鍵值存儲是簡單快速的，它可用於實現豐富數據模型和關系型資料庫查詢功能的良好匹配。但是，有時候還是使用鍵值與關系型資料庫的組合為好。此外，還有很多商業支持的鍵值資料庫，包括Redis、Riak和Areospike等。
為了運行一個優化熱門查詢性能的Redis緩存，首先應確定你希望緩存的查詢結果。其中，應重點關注最常用的和最耗時的查詢，然後確定應緩沖查詢中的數據。為簡便起見，緩存查詢返回的所有列值。
為鍵值定義一個命名約定;可以使用行主鍵和列名的組合來構造密鑰。例如，其主鍵ID為 198278的 產品描述可以『198278:descry』的鍵值進行存儲。確保你的命名規則是簡單和規則驅動的，以便於使用最少的代碼來實現鍵的程序化創建。
接下來，確定是運行Redis緩存作為自助管理服務還是運行亞馬遜的ElastiCache。運行用戶自己的Redis實例將賦予管理人員對緩存的完全控制權。而這一控制權意味著靈活性，例如當有超出容量的情況出現時，管理人員有使用現有保留實例的權力。
此外，當用戶想要把應用程序從一家雲計算供應商遷移至另一家時，他們會發現完整的管理控制許可權是非常有用的。
如果用戶選擇運行一個自助管理的Redis實例，可下載伺服器。Redis的客戶端支持30種以上編程語言——從Java和Python到Prolog和Smalltalk。
已經使用AWS環境的企業可能會想要使用ElastiCache。除了諸如託管打補丁這樣的優點之外，亞馬遜ElastiCache支持一系列高速
緩存優化的節點類型，具體包括從中型到2X的m3節點、從大型到8X的r3節點以及從微型到中型的t2節點。ElastiCache還支持一些上一代的節
點類型，例如選擇m1、m2、t1和c1節點。
ElastiCache還支持多個可用區。如果有一個節點發生故障，一個讀操作復制節點將取代故障節點。任何需要確保應用程序運行的DNS變更都是
自動完成的，同時會創建一個新的讀操作副本。ElastiCache允許基於單位時間使用率的按需定價模式，以及一年期或三年期預付費的節點使用條款。完
整定價清單可以在這里找到。
如果使用Redis緩存和亞馬遜ElastiCache，那麼就可以從AWS管理控制台啟動一個集群。除了設置Redis服務外，還需要修改應用程
序代碼以便於能夠使用緩存。一個常用的模式就是，檢查緩存中是否存在有一個鍵值，如果沒有就執行一個SQL查詢以檢索數據，然後將其存儲在緩存中。當緩沖
存滿時，可以配置Redis刪除舊數據，這樣就不需要用戶使用專門的代碼來處理緩存存滿的情況了。
❼ redis緩存原理
redis緩存原理是sql語句時key值，查詢結果resultSet是value，當同一個查詢語句訪問時（select * from t_proct），只要曾經查詢過，調用緩存直接返回resultSet，節省了資料庫讀取磁碟數據的時間。
redis的存儲分為內存存儲、磁碟存儲和log文件三部分，配置文件中有三個參數對其進行配置。
save seconds updates，save配置，指出在多長時間內，有多少次更新操作，就將數據同步到數據文件。這個可以多個條件配合，比如默認配置文件中的設置，就設置了三個條件。
appendonly yes/no ，appendonly配置，指出是否在每次更新操作後進行日誌記錄，如果不開啟，可能會在斷電時導致一段時間內的數據丟失。因為redis本身同步數據文件是按上面的save條件來同步的，所以有的數據會在一段時間內只存在於內存中。
(7)redis緩存資料庫大量數據擴展閱讀
redis的出現，很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部 分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用。它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便。
Redis支持主從同步。數據可以從主伺服器向任意數量的從伺服器上同步，從伺服器可以是關聯其他從伺服器的主伺服器。這使得Redis可執行單層樹復制。
存檔可以有意無意的對數據進行寫操作。由於完全實現了發布/訂閱機制，使得從資料庫在任何地方同步樹時，可訂閱一個頻道並接收主伺服器完整的消息發布記錄。同步對讀取操作的可擴展性和數據冗餘很有幫助。
redis的官網地址，redis.io。（域名後綴io屬於國家域名，是british Indian Ocean territory，即英屬印度洋領地）
❽ 誰有關於redis 存儲海量數據高性能的demo，請上傳一下
1. Redis使用場景
Redis是一個開源的使用ANSI C語言編寫、支持網路、可基於內存亦可持久化的日誌型、Key-Value資料庫，並提供多種語言的API。
我們都知道，在日常的應用中，資料庫瓶頸是最容易出現的。數據量太大和頻繁的查詢，由於磁碟IO性能的局限性，導致項目的性能越來越低。
這時候，基於內存的緩存框架，就能解決我們很多問題。例如Memcache，Redis等。將一些頻繁使用的數據放入緩存讀取，大大降低了資料庫的負擔。提升了系統的性能。
其實，對於hibernate的二級緩存，是同樣的道理。利用內存高速的讀寫速度，來解決硬碟的瓶頸。
2. 配置使用redis
首先，我們需要引入基本的jar包。maven中的基本引用如下：
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
<version>1.4.2.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.6.2</version>
</dependency>
然後，在applicationContext中配置如下:
<bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
<property name="maxIdle" value="${redis.maxIdle}" />
<property name="maxTotal" value="${redis.maxActive}" />
<property name="maxWaitMillis" value="${redis.maxWait}" />
<property name="testOnBorrow" value="${redis.testOnBorrow}" />
</bean>
<bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory" p:host-name="${redis.host}" p:port="${redis.port}" p:password="${redis.pass}"
p:pool-config-ref="poolConfig" />
<bean id="stringSerializer" class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>
<!-- 開啟事務，可以通過transcational註解控制 -->
<bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">
<property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" />
<property name="keySerializer" ref="stringSerializer" />
<property name="enableTransactionSupport" value="true" />
</bean>
對於hibernate的配置可知，第一個poolconfig是對連接池的配置。包括最大連接數，隊列數，存活時間，最大等待時間等等，還有一些額外的配置，請直接點擊JedisPoolConfig類源碼，進行查看。
這些配置的意思如果不明白的話，一定要去把線程池好好學習下。
第一個配置是連接工廠，顧名思義，最基本的使用一定是對連接的打開和關閉。我們需要為其配置redis伺服器的賬戶密碼，埠號。（這里還可以配置資料庫的index，但是我使用時候一直使用redis的默認資料庫，也就是第0個）
最後一個配置特別重要。這個類似於spring提供的HibernateDaoSupport。
接下來，全部講解都將圍繞這個類展開。
3. RedisTemplate的使用
這個類作為一個模版類，提供了很多快速使用redis的api，而不需要自己來維護連接，事務。
最初的時候，我創建的BaseRedisDao是繼承自這個類的。繼承的好處是我的每個Dao中，都可以自由的控制序列化器，自由的控制自己是否需要事務，這個先不需要了解，跟著我目前的這種配置方法來即可。
template提供了一系列的operation,比如valueOperation,HashOperation,ListOperation,SetOperation等，用來操作不同數據類型的Redis。
並且，RedisTemplate還提供了對應的*OperationsEditor，用來通過RedisTemplate直接注入對應的Operation。我們暫時不講這個。
對於下面的test1方法，我們暫時不用考慮，先了解通過RedisTemplate來使用connection操作Redis。
Test代碼如下：
package cn.test.spjedis;
import javax.annotation.Resource;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework..DataAccessException;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;
import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;
import com.cn.redis2..IncrDao;
@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext.xml")
public class TestRedis {
@Resource(name = "redisTemplate")
private RedisTemplate<String, String> template; // inject the template as ListOperations
//至於這個為什麼可以注入。需要參考AbstractBeanFactory doGetBean
//super.setValue(((RedisOperations) value).opsForValue());就這一行代碼 依靠一個editor
@Resource(name = "redisTemplate")
private ValueOperations<String, Object> vOps;
public void testSet(){
template.execute(new RedisCallback<Boolean>() {
@Override
public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
byte [] key = "tempkey".getBytes();
byte[] value = "tempvalue".getBytes();
connection.set(key, value);
return true;
}
});
}
public void testSet1(){
vOps.set("tempkey", "tempvalue");
}
@Autowired
private IncrDao incr;
@Test
public void addLink() {
System.out.println(incr.incr(13));
System.out.println(incr.get(13));
}
}
❾ 如何使用redis緩存加索引處理資料庫百萬級並發
1.總的老說，優化方案中只有兩種，一種是給查詢的欄位加組合索引。另一種是給在用戶和資料庫中增加緩存
2.添加索引方案：面對1~2千的並發是沒有壓力的，在往上則限制的瓶頸就是資料庫最大連接數了，在上面中我用show global status like 'Max_used_connections』查看資料庫可以知道資料庫最大響應連接數是5700多，超過這個數tomcat直接報錯連接被拒絕或者連接已經失效
3.緩存方案：在上面的測試可以知道，要是我們事先把資料庫的千萬條數據同步到redis緩存中，瓶頸就是我們的設備硬體性能了，假如我們的主機有幾百個核心CPU，就算是千萬級的並發下也可以完全無壓力，帶個用戶很好的。
4.索引+緩存方案：緩存事先沒有要查詢的數據，在一萬的並發下測試資料庫毫無壓力，程序先通過查緩存再查資料庫大大減輕了資料庫的壓力，即使緩存不命中在一萬的並發下也能正常訪問,在10萬並發下資料庫依然沒壓力，但是redis伺服器設置最大連接數300去處理10萬的線程，4核CPU處理不過來，很多redis連接不了。我用show global status like 'Max_used_connections'查看資料庫發現最大響應連接數是388，這么低所以資料庫是不會掛掉的。雷達下載更專業。
5.使用場景：a.幾百或者2000以下並發直接加上組合索引就可以了。b.不想加索引又高並發的情況下可以先事先把數據放到緩存中，硬體設備支持下可解決百萬級並發。c.加索引且緩存事先沒有數據，在硬體設備支持下可解決百萬級並發問題。d.不加索引且緩存事先沒有數據，不可取，要80多秒才能得到結果，用戶體驗極差。
6.原理：其實使用了redis的話為什麼資料庫不會崩潰是因為redis最大連接數為300，這樣資料庫最大同時連接數也是300多，所以不會掛掉，至於redis為什麼設置為300是因為設置的太高就會報錯(連接被拒絕)或者等待超時(就算設置等待超時的時間很長也會報這個錯)。
❿ 三分鍾讀懂redis資料庫
redis是一個key-value存儲系統。和Memcached類似，它支持存儲的value類型相對更多，包括string(字元串)、list(鏈表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希類型）。這些數據類型都支持push/pop、add/remove及取交集並集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。在此基礎上，redis支持各種不同方式的排序。與memcached一樣，為了保證效率，數據都是緩存在內存中。區別的是redis會周期性的把更新的數據寫入磁碟或者把修改操作寫入追加的記錄文件，並且在此基礎上實現了master-slave(主從)同步。
1. 使用Redis有哪些好處？
(1) 速度快，因為數據存在內存中，類似於HashMap，HashMap的優勢就是查找和操作的時間復雜度都是O(1)
(2) 支持豐富數據類型，支持string，list，set，sorted set，hash
(3) 支持事務，操作都是原子性，所謂的原子性就是對數據的更改要麼全部執行，要麼全部不執行
(4) 豐富的特性：可用於緩存，消息，按key設置過期時間，過期後將會自動刪除
2. redis相比memcached有哪些優勢？
(1) memcached所有的值均是簡單的字元串，redis作為其替代者，支持更為豐富的數據類型
(2) redis的速度比memcached快很多
(3) redis可以持久化其數據
3. redis常見性能問題和解決方案：
(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB內存快照和AOF日誌文件
(2) 如果數據比較重要，某個Slave開啟AOF備份數據，策略設置為每秒同步一次
(3) 為了主從復制的速度和連接的穩定性，Master和Slave最好在同一個區域網內
(4) 盡量避免在壓力很大的主庫上增加從庫
(5) 主從復制不要用圖狀結構，用單向鏈表結構更為穩定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...
這樣的結構方便解決單點故障問題，實現Slave對Master的替換。如果Master掛了，可以立刻啟用Slave1做Master，其他不變。
4. MySQL里有2000w數據，redis中只存20w的數據，如何保證redis中的數據都是熱點數據
相關知識：redis 內存數據集大小上升到一定大小的時候，就會施行數據淘汰策略。redis 提供 6種數據淘汰策略：
voltile-lru：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數據淘汰
volatile-ttl：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數據淘汰
volatile-random：從已設置過期時間的數據集（server.db[i].expires）中任意選擇數據淘汰
allkeys-lru：從數據集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數據淘汰
allkeys-random：從數據集（server.db[i].dict）中任意選擇數據淘汰
no-enviction（驅逐）：禁止驅逐數據
相關推薦：《Python視頻教程》
5. Memcache與Redis的區別都有哪些？
1)、存儲方式
Memecache把數據全部存在內存之中，斷電後會掛掉，數據不能超過內存大小。
Redis有部份存在硬碟上，這樣能保證數據的持久性。
2)、數據支持類型
Memcache對數據類型支持相對簡單。
Redis有復雜的數據類型。
3），value大小
redis最大可以達到1GB，而memcache只有1MB
6. Redis 常見的性能問題都有哪些？如何解決？
1).Master寫內存快照，save命令調度rdbSave函數，會阻塞主線程的工作，當快照比較大時對性能影響是非常大的，會間斷性暫停服務，所以Master最好不要寫內存快照。
2).Master AOF持久化，如果不重寫AOF文件，這個持久化方式對性能的影響是最小的，但是AOF文件會不斷增大，AOF文件過大會影響Master重啟的恢復速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括內存快照和AOF日誌文件，特別是不要啟用內存快照做持久化,如果數據比較關鍵，某個Slave開啟AOF備份數據，策略為每秒同步一次。
3).Master調用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時候會佔大量的CPU和內存資源，導致服務load過高，出現短暫服務暫停現象。
4). Redis主從復制的性能問題，為了主從復制的速度和連接的穩定性，Slave和Master最好在同一個區域網內
7. redis 最適合的場景
Redis最適合所有數據in-momory的場景，雖然Redis也提供持久化功能，但實際更多的是一個disk-backed的功能，跟傳統意義上的持久化有比較大的差別，那麼可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強版的Memcached，那麼何時使用Memcached,何時使用Redis呢?
如果簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會得到以下觀點：
1.Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，zset，hash等數據結構的存儲。
2.Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份。
3.Redis支持數據的持久化，可以將內存中的數據保持在磁碟中，重啟的時候可以再次載入進行使用。
（1）會話緩存（Session Cache）
最常用的一種使用Redis的情景是會話緩存（session cache）。用Redis緩存會話比其他存儲（如Memcached）的優勢在於：Redis提供持久化。當維護一個不是嚴格要求一致性的緩存時，如果用戶的購物車信息全部丟失，大部分人都會不高興的，現在，他們還會這樣嗎？
幸運的是，隨著 Redis 這些年的改進，很容易找到怎麼恰當的使用Redis來緩存會話的文檔。甚至廣為人知的商業平台Magento也提供Redis的插件。
（2）全頁緩存（FPC）
除基本的會話token之外，Redis還提供很簡便的FPC平台。回到一致性問題，即使重啟了Redis實例，因為有磁碟的持久化，用戶也不會看到頁面載入速度的下降，這是一個極大改進，類似PHP本地FPC。
再次以Magento為例，Magento提供一個插件來使用Redis作為全頁緩存後端。
此外，對WordPress的用戶來說，Pantheon有一個非常好的插件 wp-redis，這個插件能幫助你以最快速度載入你曾瀏覽過的頁面。
（3）隊列
Reids在內存存儲引擎領域的一大優點是提供 list 和 set 操作，這使得Redis能作為一個很好的消息隊列平台來使用。Redis作為隊列使用的操作，就類似於本地程序語言（如Python）對 list 的 push/pop 操作。
如果你快速的在Google中搜索「Redis queues」，你馬上就能找到大量的開源項目，這些項目的目的就是利用Redis創建非常好的後端工具，以滿足各種隊列需求。例如，Celery有一個後台就是使用Redis作為broker，你可以從這里去查看。
（4）排行榜/計數器
Redis在內存中對數字進行遞增或遞減的操作實現的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我們在執行這些操作的時候變的非常簡單，Redis只是正好提供了這兩種數據結構。所以，我們要從排序集合中獲取到排名最靠前的10個用戶–我們稱之為「user_scores」，我們只需要像下面一樣執行即可：
當然，這是假定你是根據你用戶的分數做遞增的排序。如果你想返回用戶及用戶的分數，你需要這樣執行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games就是一個很好的例子，用Ruby實現的，它的排行榜就是使用Redis來存儲數據的，你可以在這里看到。
（5）發布/訂閱
最後（但肯定不是最不重要的）是Redis的發布/訂閱功能。發布/訂閱的使用場景確實非常多。我已看見人們在社交網路連接中使用，還可作為基於發布/訂閱的腳本觸發器，甚至用Redis的發布/訂閱功能來建立聊天系統！（不，這是真的，你可以去核實）。