1、redis简介 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

ndexes/ 。本专题将介绍另一个NoSQL——Redis的相关内容。 二、Redis介绍 关于Redis大家肯定多多少少都有所了解，Redis一般都用来做缓存的，当然也可以作为消息队列。这里就直接网上一段比较好的介绍：

/usr/local/src 指定安装地址： /usr/local/redis $ mkdir /usr/local/redis   $ cd /usr/local/src   #注意，第一个小数

gitbooks.io/redis-in-action-reading-notes/content/commands_in_redis/basic_redis_tr... Redis基本事务 有

以需要一个事件循环来等待并处理外部事件，这篇文章主要会介绍 Redis 中的事件循环是如何处理事件的。 在文章中，我们会先从 Redis 的实现中分析事件是如何被处理的，然后用更具象化的方式了解服务中的不同模块是如何交流的。

学习和使用 Redis 一般可以分为以下四个阶段： 初学者入门 进阶实战 理解原理 贡献和开发 本文接下来将在四个小节里面分别对这四个阶段进行介绍。 如果你只是对 Redis 感兴趣， 又或者听别人说过一些关于

什么是redis? redis 是一个基于内存的高性能key-value数据库。 (有空再补充，有理解错误或不足欢迎指正) Reids的特点 Redis本质上是一个Key-Value类

Redis的作者Salvatore Sanfilippo曾经对这两种基于内存的数据存储系统进行过比较： Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在

Redis Cluster 提供一种方法来运行 Redis 服务，并且多个节点间会自动分享数据。 用来同时处理多个 key 的命令暂时不支持，因为这将导致在节点间移动数据，让 Redis Cluster

Redis 的性能介绍 简介 多少次你发现自己在几个月的开发和无数的努力后陷入了毫无性能而言的web应用？多少次你在好奇如果你无法向普通用户传达快与最快的标准，你的客户还应该把你当作专家？多少你听

Redis的作者Salvatore Sanfilippo曾经对这两种基于内存的数据存储系统进行过比较，总体来看还是比较客观的，现总结如下： 1）性能对比：由于Redis只使用单核，而Memcached

Redis是一个 用的比较广泛 的Key/Value的内存数据库， 新浪微博 、Github、 StackOverflow 等大型应用中都用其作为缓存，Redis的官网为 http://redis.io/

monitor：实时转储收到的请求 slaveof：改变复制策略设置 config：在运行时配置Redis服务器 对value操作的命令 exists(key)：确认一个key是否存在 del(key)：删除一个key

now); robj* rdbLoadStringObject(rio* rdb); redis做了很多减少内存使用的工作，其中最常使用的就是对长度编码,长度域最高两比特(MSB)00表示长度值为后面的6比特表示

概述 Redis 支持简单且易用的主从复制（master-slave replication）功能， 该功能可以让从服务器(slave server)成为主服务器(master server)的精确复制品。

本文档由 黄健宏（huangz） 翻译， 版权归 Redis 官方所有。 更新日志(change log) 列出了本文档的主要更新细节， 你也可以通过关注 文档的 github 项目 来随时追踪文档的最新更新信息。

redis3.0正式版刚发布，就先说说redis cluster吧。 我在有道引入redis cluster是14年8月，到现在已经8个月了。在当时那个时间点，有道至少是词典在缓存这块的基础设

在SF文章中，关于PHP，python操作redis的文章已经很多了。可是少了go对redis的操作。最近也是刚开始学Go,由于对redis的偏爱，也顺便学习了一下，并总结下来。 Go-Redis包管理 很明显，我们

翻译自官方文档 Redis cluster tutorial Redis 集群教程 该文档是一篇关于redis集群的教程。该教程并不会让你去理解复杂分布式系统概念，只会告诉你如何安装、测试和操

 expireSeconds); } 2、高频和低频分离 高频数据存入 Redis 缓存，低频数据不要存入 Redis 缓存。 高频数据是经常访问的数据，在这里做好压力缓冲就行了。对于大量数据和列表数据尤其适用。