如何评估数据适不适合放入Redis中？（mongodb如何确认主数据）

如何评估数据适不适合放入Redis中？

如何评估数据适不适合放入Redis中？这个好像都不怎么用评估，在互联网公司待了好几年，行不行放进去试试就行，工作这几年时间，还没有见过不能放入Redis的数据场景。下面就以个人的经历，简单分享一些特殊的数据场景和使用过程中的问题，娱乐为主，甄别借鉴。

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在负责前台业务时，配置数据是一种很典型的数据场景，如 APP 首页所加载的轮播图、ICON跳转信息等，这些数据属于典型的低频变更、高频访问型数据，面向所有用户请求响应，产品运营在配置后台变更。我负责的业务本身访问量也不高，PV 110w，UV 80，峰值QPS 200+，处理方案是被动配置信息缓存，缓存时间为 5 min，产品运营配置的数据最悲观的情况下 5 min生效，产品侧接受，研发侧实现简单。但在维护过程中，发现 redis 的 key 生成规则中有当前时间因子，导致该配置信息缓存永远都取不到，这种低级错误读者感觉别出心裁，也很不容易定位。幸好我们的业务并发并不高，要不然数据库压力就够呛了。

在维护页面型业务时，发现该业务的整个页面进行了缓存，定时调度每分钟拉群上游数据，结合本地 vm 模板进行渲染，然后将选择结果放入 redis，当有用户请求时，直接返回该渲染完成的页面html，起到快速响应的目的。这种快速响应用户请求优化的方式，第一次见到，很有借鉴意义，页面的响应优化方面可以考虑的层面又多了一些方式。

还有一种高性能的业务场景，业务 QPS 10w+，这种请求并发，关系型数据库往往无能为力，曾经历过以 redis 为中心，搭建整个应用体系，用户型数据永久存储，为保证数据的准备性，异步消息队列消费入库，数据库中数据主要用作维护和数据备份。所有的请求都由 redis 反馈结果，redis中无数据，就表明该用户数据不存在，这种架构可以轻松支撑起 10w+ 的QPS。但也不是没有问题的，运营的久了，往往会出现数据库和缓存的数据不一致的情况，这种时候就考虑结合数据库中数据，对缓存中数据进行清洗和补偿。

以上，仅是职业生涯遇到的一些特殊场景，处理方案或许不那么完美，但也足够支撑业务。在开发中，着力追求技术方案完美值得肯定，但也尽量避免过度设计。在当下这个迭代速度超快的业务和技术场景中，能够支撑业务发展就是一种好的架构设计。

作者：夕阳雨晴，欢迎关注我的头条号：偶尔美文，主流Java，为你讲述不一样的码农生活。

会话缓存

Redis最明显的用例之一是将其用作会话缓存。与其他会话存储（例如Memcached）相比，使用Redis的优势在于Redis提供了持久性。尽管就一致性而言，维护高速缓存通常不是关键任务，但如果所有购物车会话都消失了，大多数用户将不会完全满意，现在他们会吗？

幸运的是，随着Redis多年来的发展，很容易找到有关如何正确使用Redis进行会话缓存的文档。甚至著名的电子商务平台Magento都有Redis的插件！

在基本会话令牌之外，Redis提供了一个非常易于操作的FPC平台。即使在重新启动Redis实例时，也可以恢复一致性，而磁盘持久性不会使用户看到页面加载速度的降低，这是非常麻烦的从类似PHP的本地FPC更改。

再次以Magento为例，Magento提供了一个插件，可将Redis用作全页缓存后端。

同样，对于在那里的WordPress用户，WordPress有一个名为wp-redis的超赞插件，可帮助您实现前所未有的最快页面加载速度！

利用Redis的内存存储引擎来执行列表和设置操作，使其成为用于消息队列的绝佳平台。对于习惯使用Redis进行推入/弹出操作与Python等编程语言中的列表进行交互的人，应该感到与Redis作为队列进行交互。

如果您对“ Redis队列”进行快速的Google搜索，您很快就会发现那里有大量的开源项目，这些项目旨在使Redis成为满足所有排队需求的出色后端实用程序。举例来说，Celery的后端就是使用Redis作为代理。

还有就是Redis的发布/订阅功能。Pub / Sub的用例确实是无限的。我见过人们将其用于社交网络连接，基于Pub / Sub事件触发脚本，甚至使用Redis Pub / Sub构建的聊天系统！

判断数据是否放入Redis的方法，我说下自己的理解。

Redis的特点是内存存储，所以它主要适合的是独立、速度快、适合频繁访问/修改、常作为快速缓存替代SQL。

什么样的数据适合放入Redis中呢？这里没必要扯什么数据类型、什么业务等等虚的概念。从它的特点中能看出，所有不适合把数据放入SQL数据库、同时又不方便本地缓冲的场景数据，都适合放入Redis中。

因此，如果目标数据既需要高速缓存，又需要独立存在于程序之外：比如防止服务重启（包括且不限于升级、错误、重启）等造成数据丢失，或者多个服务共享此数据，这时就可以放入Redis中。因为Redis的稳定性是可期的，同时网络接口又允许多个服务器同时访问。

因此所有要求使用Redis的场景，都有重要的特征，即高速和独立存储。基于这个需求，创造出来的业务概念即哪些所谓的 热点业务数据、高速数据镜像、共享缓存等等，也就好理解了。

下图就是实际业务中的一种场景，即为了帮SQL抗流量。重复的查询和快速的更新由Redis抗下，而SQL只做持久化。

希望能帮到有类似问题的朋友。朋友们，望不吝赐赞啊！

非常有兴趣回答这个问题。

Redis是目前最为流行的分布式缓存的解决方案，其凭借其出色的性能深受大家的欢迎。虽然Redis自身也提供了发布/订阅相应的功能，不过相对缓存来说，受欢迎程度就不那么高了。接下来，我来回答题主问题，说明样的数据适合放入Redis中（可以延伸到：何种类型的数据适合进行缓存处理）。

一、静态数据

最常见的就是各种参数、字典，这类数据往往在维护后数据量就恒定了，而且在系统运行过程中基本都是查询类型的操作。

在缓存算法方面，因为其数据量比较固定，而且不需要有过期的设定，所以这类数据不需要对其缓存算法（FIFO/LFU/LRU）有过多的要求，存下来就可以了。

在缓存策略方面，通常会选择Cache-Aside作为这类数据的缓存策略，应用有限读取缓存中的数据，如果数据不存在则从数据库中进行读取，读取后同步到缓存当中（在应用程序中通常会通过面向切面的方式来实现）。但是Cache-Aside并不能确保缓存和数据库的一致性（AB线程在查询数据库时数据发生了改变，导致A线程拿到的是a数据，B线程拿到的是b数据，那么很难保证AB线程最后put到缓存中的数据是最后更新的数据）。此外，通常会在应用启动时或提供人工操作的功能进行缓存预热，来防止缓存穿透。

二、临时数据

这一类数据最大的特点是时效性很强，并且不需要进行持久化。我们常见的Session、Token、以及各种验证码等。

在缓存算法方面，没有过多要求（缓存算法基本都是在空间恒定的情况下并且有优先顺序才会讨论的），但是需要考虑Redis分配内存的大小，必要时可以考虑持久化或者限流。

Python是学什么的？能做什么？

python是近十年来火起来的编程语言之一，与C、C++、Java、Swift及Go一样都是目前比较流行的高级编程语言。所以和其他语言一样，其学习的内容包括两个层面，一是python语法知识，一是在各种不同领域上的应用。熟练掌握好一门语言的基础语法是学习这门语言的前提，python 相较于其他语言，入门还是相对较为容易的，可以参考如下的学习路径：python基础——python高级语法——Web开发——爬虫开发——自动化运维——数据挖掘和分析——人工智能与深度学习等。

至于Python能做什么，实际上也就是python学习内容的的第二个层面——应用：1、Web开发 2、网络爬虫 3、游戏开发 4、自动化测试 5、大数据与人工智能等等。另外，在实际开发中需要使用不同的框架来实现，比如web开发框架的Flask、Django，网络爬虫的框架的scrapy ，分布式计算框架Dpark，深度学习框架PyTorch。

python是一个解释性语言同时也是一种胶水语言，可以说具有瑞士军刀的特点，学好这门语言可以有效提高你的工作效率，处理一些比较棘手的问题，同时因为其简洁易懂的语法使其成为入门编程的最优选择。

Python几乎是近几年最火的一门计算机语言。借着机器学习，尤其是深度学习的兴起，Python的发展搭上了快车。

如今深度学习领域最常用的两大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以学会Python几乎是所有做相关研究的人必备的技术。

Python相对于其他的语言优势很多，但是我想说的是它的“胶水”特性。

我们都知道，每一种语言都有其特长，比如C语言的迅速，Java的“一处编译，多处运行”，R语言广泛的统计学的包和Julia的计算快速。但是同时每一门语言都为这个特长牺牲了其他的性能。

Python可以作为胶水让你使用各个语言的特长，我们能在Python中使用C、Java、R和Julia，并且现在都已经有成熟的包让我们方便地使用。这些都是Python大行其道的原因。

其实计算机语言中马太效应是很明显的，也就是强者越强，弱者越弱。

在前几年做深度学习研究的人还在用Matlab，是因为之前的很多模型都是用Matlab写的，并且Matlab可以很方便地做矩阵运算。

但是随着近几年Python的包越来越完善，加上Google和Facebook分别发力做出了两个框架，Matlab终于寿终正寝，不再是人们研究的第一选择。

其实Python在前几年一直顶着一个“慢”的名头，是因为它是个弱类型的语言，在运行的时候需要动态解释。

这就相当于在运行的时候需要做很多的判断，速度自然就慢下去了。也就是近几年通过很多的优化，并且Python社区的发展，人们才慢慢地能够忍受这种慢，前提还是很多底层代码是用C来写的。

Python是一个万能工具。不论你是不是IT工作者。熟练的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是经常需要做数据处理的工作。

你可以利用pandas python 库来处理excel文件，做数据分析和报告。比如下面这样的一个excel。

你可以用一句python就可以读出来：

sheet = pd.read_excel("data/services.xlsx")

打印出来是这样的：

之后你就可以很方便的用python来分析和操作这个excel了。

朋友们好，我是电子及工控技术，我来回答这个问题。Python与C语言一样，它是一种计算机语言。通过我对Python语言初步了解来看，它比C语言来说具有更简洁、易读性强、可扩展性好的优点。特别是近几年以来，Python的使用者的数量越来越多，一度占据计算机编程语言的第三位。

Python语言是一种面向对象的脚本语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，Python语言越来越多被用于各个领域之中，下面我举几个例子来说明一下它能做些什么。

1、人工智能技术及机器学习

Python语言在人工智技术方面具有独特的作用，比如在机器学习方面、人工智能AI（Artificial Intelligence）人脸识别技术。比如现在很多小区只需要刷脸就可以开门了，不需要用钥匙。那么这套刷脸开门系统所用的软件编程语言就是用Python语言编写的。

2、大数据和数据采集及处理

Python语言可以用来采集和处理数据，从这里我们看出它在科学计算和数据统计等方面具有很大的优势，并且我们使用Python语言是一个开源的，可以在计算机上免费安装使用。Python语言也会用到文件管理、桌面及界面设计开发、网络通信等各方面。

到此，以上就是小编对于mongodb主从状态查看的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。

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