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如何評估數據適不適合放入Redis中？
如何評估數據適不適合放入Redis中？這個好像都不怎么用評估，在互聯網公司待了好幾年，行不行放進去試試就行，工作這幾年時間，還沒有見過不能放入Redis的數據場景。下面就以個人的經歷，簡單分享一些特殊的數據場景和使用過程中的問題，娛樂為主，甄別借鑒。
西山ssl適用于網站、小程序/APP、API接口等需要進行數據傳輸應用場景，ssl證書未來市場廣闊！成為創(chuàng)新互聯建站的ssl證書銷售渠道，可以享受市場價格4-6折優(yōu)惠！如果有意向歡迎電話聯系或者加微信：028-86922220（備注：SSL證書合作）期待與您的合作！
在負責前臺業(yè)務時，配置數據是一種很典型的數據場景，如 APP 首頁所加載的輪播圖、ICON跳轉信息等，這些數據屬于典型的低頻變更、高頻訪問型數據，面向所有用戶請求響應，產品運營在配置后臺變更。我負責的業(yè)務本身訪問量也不高，PV 110w，UV 80，峰值QPS 200+，處理方案是被動配置信息緩存，緩存時間為 5 min，產品運營配置的數據最悲觀的情況下 5 min生效，產品側接受，研發(fā)側實現簡單。但在維護過程中，發(fā)現 redis 的 key 生成規(guī)則中有當前時間因子，導致該配置信息緩存永遠都取不到，這種低級錯誤讀者感覺別出心裁，也很不容易定位。幸好我們的業(yè)務并發(fā)并不高，要不然數據庫壓力就夠嗆了。
在維護頁面型業(yè)務時，發(fā)現該業(yè)務的整個頁面進行了緩存，定時調度每分鐘拉群上游數據，結合本地 vm 模板進行渲染，然后將選擇結果放入 redis，當有用戶請求時，直接返回該渲染完成的頁面html，起到快速響應的目的。這種快速響應用戶請求優(yōu)化的方式，第一次見到，很有借鑒意義，頁面的響應優(yōu)化方面可以考慮的層面又多了一些方式。
還有一種高性能的業(yè)務場景，業(yè)務 QPS 10w+，這種請求并發(fā)，關系型數據庫往往無能為力，曾經歷過以 redis 為中心，搭建整個應用體系，用戶型數據永久存儲，為保證數據的準備性，異步消息隊列消費入庫，數據庫中數據主要用作維護和數據備份。所有的請求都由 redis 反饋結果，redis中無數據，就表明該用戶數據不存在，這種架構可以輕松支撐起 10w+ 的QPS。但也不是沒有問題的，運營的久了，往往會出現數據庫和緩存的數據不一致的情況，這種時候就考慮結合數據庫中數據，對緩存中數據進行清洗和補償。
以上，僅是職業(yè)生涯遇到的一些特殊場景，處理方案或許不那么完美，但也足夠支撐業(yè)務。在開發(fā)中，著力追求技術方案完美值得肯定，但也盡量避免過度設計。在當下這個迭代速度超快的業(yè)務和技術場景中，能夠支撐業(yè)務發(fā)展就是一種好的架構設計。
作者：夕陽雨晴，歡迎關注我的頭條號：偶爾美文，主流Java，為你講述不一樣的碼農生活。
會話緩存
Redis最明顯的用例之一是將其用作會話緩存。與其他會話存儲（例如Memcached）相比，使用Redis的優(yōu)勢在于Redis提供了持久性。盡管就一致性而言，維護高速緩存通常不是關鍵任務，但如果所有購物車會話都消失了，大多數用戶將不會完全滿意，現在他們會嗎？
幸運的是，隨著Redis多年來的發(fā)展，很容易找到有關如何正確使用Redis進行會話緩存的文檔。甚至著名的電子商務平臺Magento都有Redis的插件！
在基本會話令牌之外，Redis提供了一個非常易于操作的FPC平臺。即使在重新啟動Redis實例時，也可以恢復一致性，而磁盤持久性不會使用戶看到頁面加載速度的降低，這是非常麻煩的從類似PHP的本地FPC更改。
再次以Magento為例，Magento提供了一個插件，可將Redis用作全頁緩存后端。
同樣，對于在那里的WordPress用戶，WordPress有一個名為wp-redis的超贊插件，可幫助您實現前所未有的最快頁面加載速度！
利用Redis的內存存儲引擎來執(zhí)行列表和設置操作，使其成為用于消息隊列的絕佳平臺。對于習慣使用Redis進行推入/彈出操作與Python等編程語言中的列表進行交互的人，應該感到與Redis作為隊列進行交互。
如果您對“ Redis隊列”進行快速的Google搜索，您很快就會發(fā)現那里有大量的開源項目，這些項目旨在使Redis成為滿足所有排隊需求的出色后端實用程序。舉例來說，Celery的后端就是使用Redis作為代理。
還有就是Redis的發(fā)布/訂閱功能。Pub / Sub的用例確實是無限的。我見過人們將其用于社交網絡連接，基于Pub / Sub事件觸發(fā)腳本，甚至使用Redis Pub / Sub構建的聊天系統！
判斷數據是否放入Redis的方法，我說下自己的理解。
Redis的特點是內存存儲，所以它主要適合的是獨立、速度快、適合頻繁訪問/修改、常作為快速緩存替代SQL。
什么樣的數據適合放入Redis中呢？這里沒必要扯什么數據類型、什么業(yè)務等等虛的概念。從它的特點中能看出，所有不適合把數據放入SQL數據庫、同時又不方便本地緩沖的場景數據，都適合放入Redis中。
因此，如果目標數據既需要高速緩存，又需要獨立存在于程序之外：比如防止服務重啟（包括且不限于升級、錯誤、重啟）等造成數據丟失，或者多個服務共享此數據，這時就可以放入Redis中。因為Redis的穩(wěn)定性是可期的，同時網絡接口又允許多個服務器同時訪問。
因此所有要求使用Redis的場景，都有重要的特征，即高速和獨立存儲?；谶@個需求，創(chuàng)造出來的業(yè)務概念即哪些所謂的 熱點業(yè)務數據、高速數據鏡像、共享緩存等等，也就好理解了。
下圖就是實際業(yè)務中的一種場景，即為了幫SQL抗流量。重復的查詢和快速的更新由Redis抗下，而SQL只做持久化。
希望能幫到有類似問題的朋友。朋友們，望不吝賜贊??！
非常有興趣回答這個問題。
Redis是目前最為流行的分布式緩存的解決方案，其憑借其出色的性能深受大家的歡迎。雖然Redis自身也提供了發(fā)布/訂閱相應的功能，不過相對緩存來說，受歡迎程度就不那么高了。接下來，我來回答題主問題，說明樣的數據適合放入Redis中（可以延伸到：何種類型的數據適合進行緩存處理）。
一、靜態(tài)數據
最常見的就是各種參數、字典，這類數據往往在維護后數據量就恒定了，而且在系統運行過程中基本都是查詢類型的操作。
在緩存算法方面，因為其數據量比較固定，而且不需要有過期的設定，所以這類數據不需要對其緩存算法（FIFO/LFU/LRU）有過多的要求，存下來就可以了。
在緩存策略方面，通常會選擇Cache-Aside作為這類數據的緩存策略，應用有限讀取緩存中的數據，如果數據不存在則從數據庫中進行讀取，讀取后同步到緩存當中（在應用程序中通常會通過面向切面的方式來實現）。但是Cache-Aside并不能確保緩存和數據庫的一致性（AB線程在查詢數據庫時數據發(fā)生了改變，導致A線程拿到的是a數據，B線程拿到的是b數據，那么很難保證AB線程最后put到緩存中的數據是最后更新的數據）。此外，通常會在應用啟動時或提供人工操作的功能進行緩存預熱，來防止緩存穿透。
二、臨時數據
這一類數據最大的特點是時效性很強，并且不需要進行持久化。我們常見的Session、Token、以及各種驗證碼等。
在緩存算法方面，沒有過多要求（緩存算法基本都是在空間恒定的情況下并且有優(yōu)先順序才會討論的），但是需要考慮Redis分配內存的大小，必要時可以考慮持久化或者限流。
Python是學什么的？能做什么？
python是近十年來火起來的編程語言之一，與C、C++、Java、Swift及Go一樣都是目前比較流行的高級編程語言。所以和其他語言一樣，其學習的內容包括兩個層面，一是python語法知識，一是在各種不同領域上的應用。熟練掌握好一門語言的基礎語法是學習這門語言的前提，python 相較于其他語言，入門還是相對較為容易的，可以參考如下的學習路徑：python基礎——python高級語法——Web開發(fā)——爬蟲開發(fā)——自動化運維——數據挖掘和分析——人工智能與深度學習等。
至于Python能做什么，實際上也就是python學習內容的的第二個層面——應用：1、Web開發(fā) 2、網絡爬蟲 3、游戲開發(fā) 4、自動化測試 5、大數據與人工智能等等。另外，在實際開發(fā)中需要使用不同的框架來實現，比如web開發(fā)框架的Flask、Django，網絡爬蟲的框架的scrapy ，分布式計算框架Dpark，深度學習框架PyTorch。
python是一個解釋性語言同時也是一種膠水語言，可以說具有瑞士軍刀的特點，學好這門語言可以有效提高你的工作效率，處理一些比較棘手的問題，同時因為其簡潔易懂的語法使其成為入門編程的最優(yōu)選擇。
Python幾乎是近幾年最火的一門計算機語言。借著機器學習，尤其是深度學習的興起，Python的發(fā)展搭上了快車。
如今深度學習領域最常用的兩大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以學會Python幾乎是所有做相關研究的人必備的技術。
Python相對于其他的語言優(yōu)勢很多，但是我想說的是它的“膠水”特性。
我們都知道，每一種語言都有其特長，比如C語言的迅速，Java的“一處編譯，多處運行”，R語言廣泛的統計學的包和Julia的計算快速。但是同時每一門語言都為這個特長犧牲了其他的性能。
Python可以作為膠水讓你使用各個語言的特長，我們能在Python中使用C、Java、R和Julia，并且現在都已經有成熟的包讓我們方便地使用。這些都是Python大行其道的原因。
其實計算機語言中馬太效應是很明顯的，也就是強者越強，弱者越弱。
在前幾年做深度學習研究的人還在用Matlab，是因為之前的很多模型都是用Matlab寫的，并且Matlab可以很方便地做矩陣運算。
但是隨著近幾年Python的包越來越完善，加上Google和Facebook分別發(fā)力做出了兩個框架，Matlab終于壽終正寢，不再是人們研究的第一選擇。
其實Python在前幾年一直頂著一個“慢”的名頭，是因為它是個弱類型的語言，在運行的時候需要動態(tài)解釋。
這就相當于在運行的時候需要做很多的判斷，速度自然就慢下去了。也就是近幾年通過很多的優(yōu)化，并且Python社區(qū)的發(fā)展，人們才慢慢地能夠忍受這種慢，前提還是很多底層代碼是用C來寫的。
Python是一個萬能工具。不論你是不是IT工作者。熟練的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是經常需要做數據處理的工作。
你可以利用pandas python 庫來處理excel文件，做數據分析和報告。比如下面這樣的一個excel。
你可以用一句python就可以讀出來：
sheet = pd.read_excel("data/services.xlsx")
打印出來是這樣的：
之后你就可以很方便的用python來分析和操作這個excel了。
朋友們好，我是電子及工控技術，我來回答這個問題。Python與C語言一樣，它是一種計算機語言。通過我對Python語言初步了解來看，它比C語言來說具有更簡潔、易讀性強、可擴展性好的優(yōu)點。特別是近幾年以來，Python的使用者的數量越來越多，一度占據計算機編程語言的第三位。
Python語言是一種面向對象的腳本語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，Python語言越來越多被用于各個領域之中，下面我舉幾個例子來說明一下它能做些什么。
1、人工智能技術及機器學習
Python語言在人工智技術方面具有獨特的作用，比如在機器學習方面、人工智能AI（Artificial Intelligence）人臉識別技術。比如現在很多小區(qū)只需要刷臉就可以開門了，不需要用鑰匙。那么這套刷臉開門系統所用的軟件編程語言就是用Python語言編寫的。
2、大數據和數據采集及處理
Python語言可以用來采集和處理數據，從這里我們看出它在科學計算和數據統計等方面具有很大的優(yōu)勢，并且我們使用Python語言是一個開源的，可以在計算機上免費安裝使用。Python語言也會用到文件管理、桌面及界面設計開發(fā)、網絡通信等各方面。
到此，以上就是小編對于mongodb主從狀態(tài)查看的問題就介紹到這了，希望這2點解答對大家有用。
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