1. 在线用户存在redis还是数据库
比较推荐的方式是使用redis数据库中的hash类型来存储。
当然使用session也是可以的，但是会有弊端，如果只有一个服务器，用session，多个服务器负载均衡时，可能session会存储在A服务器，取时会在B服务器，取不到，所以使用Redis。
2. redis存储几个g的数据
首先看到 Redis 官方的说法是：‘A String value can be at max 512 Megabytes in length.’。过大的 key 和 value 有两个问题：Redis 是一个内存数据库，如果容量过大的 key 和 value 首先会导致服务器中的内存碎片。这会影响 Redis 的内存分配的效率，进一步导致内存的使用率下降。容量过大的 key 和 value 还有这样几个影响：a. 这些过大的数据需要更多的时间去传输数据b. 过大的数据传输可能会导致其他的请求超时如果 A 的响应数据过大，它可能会吃掉其他请求的超时时间。如下图例子，如果 A 的响应数据过大，它会吃掉其他请求的超时时间
3. 怎么样使用Redis来存储和查询ip数据
今天朋友打了个电话，他们网站的业务要根据客户的ip地址快速定位客户的地理位置。网上已经有一大堆类似的ip地址库可以用，但问题是这些地址库的数据表结构大多如下所示
+--------------+------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+--------------+------------------+------+-----+---------+----------------+
| ip_id | int(11) unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| ip_country | varchar(50) | NO | | NULL | |
| ip_startip | bigint(11) | NO | MUL | NULL | |
| ip_endip | bigint(11) | NO | MUL | NULL | |
| country_code | varchar(2) | NO | | NULL | |
| zone_id | int(11) | NO | | 0 | |
+--------------+------------------+------+-----+---------+----------------+
最核心的部分是三个： ip_startip ， ip_endip 以及 ip_id 。其中 ip_id 是要查询的结果，当然也可以把 zone_id 和 ip_country 包括进去。这里就用 ip_id 来特指查询结果了。
面对这个表，没什么其它办法，查询语句只能是
SELECT * FROM who_ip WHERE ip_startip <= {ip} AND ip_endip >= {ip}
其中 {ip} 是要查询的ip地址，为了方便查询，在php中一般要用 ip2long函数把它转换为一个整数。现在问题来了，这个表有400万条数据，无论你怎么优化它的索引结构（实际上我觉得这没啥用），在以上查询语句中都要耗费2秒以上的时间，对于一个高频使用的接口，这显然是不可忍受的。
REDIS能不能解决这个问题。实际上这也是朋友最关心的问题，因为知道Redis有强大数据结构和超快的速度，那么能不能设计出适应这种查询场景的结构。
范围查询，首先想到的就是Redis里面的 Sorted Sets 结构，这也是redis中唯一可以指定范围( SCORE 值)查询的结构了，所以基本上希望都寄托在它身上了。
最简单粗暴的方法就是把 ip_startip 和 ip_endip 都转化为 Sorted Sets 里的 Score ，然后把 ip_id 定义为 Member 。这样我们的查询就很简单了，只需要用 ZRANGESCORE 查询出离ip最近SCORE对应的两个 ip_id 即可。然后再分析，如果这两个 ip_id 是相同的，那么说明这个ip在这个地址段，如果不同的话证明这个ip地址没有被任何地址段所定义，是一个未知的ip。
基本逻辑是没有问题的，但是最大的问题还是性能上的挑战。根据我的经验，一个SET 里面放10万条数据以上就已经很慢了，如果放到400万这种量级，我非常怀疑它跟mysql相比还有优势吗？
我设计的存储结构
我的解决方案是把这个地址库切分，每一片区最多保存65536个地址。也就是说如果一个ip地址段为 188.88.77.22 - 188.90.78.10 ，那么我们就把它切分为
188.88.77.22 - 188.88.77.255
188.89.0.0 - 188.89.255.255
188.90.0.0 - 189.90.78.10
也就是我们保证每一个ip地址段都被保存在 xxx.xxx.0.0 - xxx.xxx.255.255的一个区段中，这个区段的理论极限是保存65536个值，实际上要远小于这个数字。而这样的区段理论上也有65536个，这都是ip地址的设计所限，当然实际上也远小于这个值。
因此这样的设计基本上就能满足我们的性能需要了。以下是我用php写的数据切分程序
<?php
// redis 参数
define('REDIS_HOST', '127.0.0.1');
define('REDIS_PORT', 6379);
define('REDIS_DB', 10);
define('MYSQL_HOST', 'localhost');
define('MYSQL_PORT', 3306);
define('MYSQL_USER', 'root');
define('MYSQL_PASS', '123456');
define('MYSQL_DB', 'who_brand');
define('MYSQL_TABLE', 'who_ip');
define('MYSQL_COLUMN_START', 'ip_startip');
define('MYSQL_COLUMN_END', 'ip_endip');
define('MYSQL_COLUMN_ID', 'ip_id');
define('MYSQL_PAGESIZE', 1000);
mysql_connect(MYSQL_HOST . ':' . MYSQL_PORT, MYSQL_USER, MYSQL_PASS);
mysql_select_db(MYSQL_DB);
function add_ip($page, $offset, $value) {
static $redis;
if (!$redis) {
$redis = new Redis();
$redis->connect(REDIS_HOST, REDIS_PORT);
$redis->select(REDIS_DB);
}
$key = 'ip:' . $page;
$redis->zAdd($key, $offset, $value);
}
$page = 0;
do {
$offset = $page * MYSQL_PAGESIZE;
$count = 0;
$res = mysql_query('SELECT * FROM ' . MYSQL_TABLE . ' LIMIT ' . MYSQL_PAGESIZE . " OFFSET {$offset}");
while ($ip = mysql_fetch_assoc($res)) {
$start = $ip[MYSQL_COLUMN_START];
$end = $ip[MYSQL_COLUMN_END];
$value = $ip[MYSQL_COLUMN_ID];
$startOffset = $start % 65536;
$endOffset = $end % 65536;
$start -= $startOffset;
$end -= $endOffset;
$startPage = $start / 65536;
$endPage = $end / 65536;
for ($i = $startPage; $i <= $endPage; $i ++) {
if ($i == $startPage) {
add_ip($i, $startOffset, 's:' . $value);
if ($i != $endPage) {
add_ip($i, 65535, 'e:' . $value);
}
}
if ($i == $endPage) {
add_ip($i, $endOffset, 'e:' . $value);
if ($i != $startPage) {
add_ip($i, 0, 's:' . $value);
}
}
if ($i != $endPage && $i != $startPage) {
add_ip($i, 0, 's:' . $value);
add_ip($i, 65535, 'e:' . $value);
}
}
echo ($page * MYSQL_PAGESIZE + $count) . "\n";
$count ++;
}
$page ++;
} while ($count = MYSQL_PAGESIZE);
<?php
define('REDIS_HOST', '127.0.0.1');
define('REDIS_PORT', 6379);
define('REDIS_DB', 10);
$redis = new Redis();
$redis->connect(REDIS_HOST, REDIS_PORT);
$redis->select(REDIS_DB);
$ip = ip2long('173.255.218.70');
$offset = $ip % 65536;
$page = ($ip - $offset) / 65536;
// 取出小于等于它的最接近值
$start = $redis->zRevRangeByScore('ip:' . $page, 0, $offset, array(
'limit' => array(0, 1)
));
// 取出大于等于它的最接近值
$end = $redis->zRangeByScore('ip:' . $page, $offset, 65535, array(
'limit' => array(0, 1)
));
if (empty($start) || empty($end)) {
echo 'unknown';
exit;
}
$start = $start[0];
$end = $end[0];
list ($startOp, $startId) = explode(':', $start);
list ($endOp, $endId) = explode(':', $end);
if ($startId != $endId) {
echo 'unknown';
exit;
}
echo $startId;
4. phpredis 怎么存用户信息
如有要用redis存数组，可以以string类型的方式存储。 1、可使用PHP自带的json_encode和json_decode转换成json。 2、使用PHP自带的序列化函数serialize和unserialize函数。
5. redis是怎么存储数据的
是人为存进去的。
先从redis取，如果没有则从数据库取，然后会回写到redis中，这样下次可以继续从redis区
6. 三分钟读懂redis数据库
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。
1. 使用Redis有哪些好处？
(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除
2. redis相比memcached有哪些优势？
(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型
(2) redis的速度比memcached快很多
(3) redis可以持久化其数据
3. redis常见性能问题和解决方案：
(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件
(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次
(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内
(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...
这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。
4. MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据
相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：
voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据
相关推荐：《Python视频教程》
5. Memcache与Redis的区别都有哪些？
1)、存储方式
Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。
Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。
2)、数据支持类型
Memcache对数据类型支持相对简单。
Redis有复杂的数据类型。
3），value大小
redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB
6. Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？
1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
2).Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。
3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。
4). Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内
7. redis 最适合的场景
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。
（1）会话缓存（Session Cache）
最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？
幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。
（2）全页缓存（FPC）
除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。
再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。
此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
（3）队列
Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。
如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。
（4）排行榜/计数器
Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：
当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：
ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。
（5）发布/订阅
最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）。
7. Redis的主要功能
缓存：这应该是 Redis 最主要的功能了，也是大型网站必备机制，合理地使用缓存不仅可以加 快数据的访问速度，而且能够有效地降低后端数据源的压力。共享Session：对于一些依赖 session 功能的服务来说，如果需要从单机变成集群的话，可以选择 redis 来统一管理 session。消息队列系统：消息队列系统可以说是一个大型网站的必备基础组件，因为其具有业务 解耦、非实时业务削峰等特性。Redis提供了发布订阅功能和阻塞队列的功 能，虽然和专业的消息队列比还不够足够强大，但是对于一般的消息队列功 能基本可以满足。比如在分布式爬虫系统中，使用 redis 来统一管理 url队列。分布式锁：在分布式服务中。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。 当然还有诸如排行榜、点赞功能都可以使用 Redis 来实现，但是 Redis 也不是什么都可以做，比如数据量特别大时，不适合 Redis，我们知道 Redis 是基于内存的，虽然内存很便宜，但是如果你每天的数据量特别大，比如几亿条的
用户行为日志数据，用 Redis 来存储的话，成本相当的高。
8. redis 怎么缓存用户列表，做到可以分页展示
redis是类似key_value形式的快速缓存服务。类型较丰富，可以保存对象、列表等，支持的操作也很丰富，属于内存数据库，且可以把内存中的数据及时或定时的写入到磁盘。可设置过期自动删除，速度快，易于使用。
9. redis 存储什么数据
redis开创了一种新的数据存储思路，使用redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱。
redis常用数据类型
redis最为常用的数据类型主要有以下五种：string、hash、list、set、sorted set
10. redis的数据是存在内存里吗
Redis就是基于内存可持久化的key-value数据库。
1、性能问题，Hashmap存储大量数知据时需要不断扩容，Redis支持2的32次方个key，每个key或者value大小最大512M。
2、Hashmap是线程不安道全的，redis因为操作原子性不需要考虑这个。
3、Redis可持久化，Hashmap虽然也可以序列专化，但是Java的序列化因为安全问题说是要废除了，效率也没有Redis高，而且Redis有多属种持久化策略。
4、Redis可扩展可分布式部署。
(10)redis存储用户数据扩展阅读：
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。