如何评估数据适不适合放入Redis中？（mongodb如何带条件查询）

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。

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。

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！

非关系型数据库Mongodb和Hbase的区别？

1、Mongodb是文档型数据库，hbase是列式数据库；

2、Mongodb 主键是“_id”，hbase的主键就是row key；

3、Mongodb支持二级索引，而hbase本身不支持二级索引；

4、Mongodb支持集合查找，正则查找，范围查找，支持skip和limit等等，是最像mysql的nosql数据库，而hbase只支持三种查找：通过单个row key访问，通过row key的range，全表扫描；

到此，以上就是小编对于mongodb 条件查询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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新闻来源：http://www.hantingmc.com/qtweb/news5/401105.html

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