Redis是一个高效的内存数据库，它支持包括String、List、Set、SortedSet和Hash等数据类型的存储，在Redis中通常根据数据的key查询其value值，Redis没有模糊条件查询，在面对一些需要分页、排序以及条件查询的场景时(如评论，时间线，检索等)，只凭借Redis所提供的功能就不太好不处理了。
在大规模数据存储和查询的应用中，数据库分页查询是一个常见的需求。传统的数据库分页查询可能会因为数据量大而导致性能下降，为了解决这个问题，我们可以借助Redis的List数据结构，实现高效的数据库分页查询。本文将介绍如何利用Redis List来提升数据库分页查询的性能，以及具体的实现步骤和注意事项。
在大型应用中，数据库分页查询是日常开发中不可避免的需求之一。随着数据量的不断增加，传统的数据库分页方式可能会变得效率较低。为了解决这一问题，本文将介绍如何使用 Redis List 数据结构，结合 Java 编程语言，实现高效的数据库分页查询。
开源中国的红薯哥写了很多关于缓存的文章，其中多级缓存思路，分页列表缓存这些知识点给了我很大的启发性。
在 Web 开发中，分页是常见的需求，特别是在展示大量数据时。当用户请求一个包含大量数据的页面时，一次性加载所有数据不仅会增加服务器负载，还会导致页面加载速度变慢，影响用户体验。为了提高页面加载速度和减轻服务器压力，分页技术应运而生。
Redis链表可以作为一个轻量级的消息队列，用来实现发布/订阅模式或延迟任务处理。
1. Mybatis是一个半ORM（对象关系映射）框架，它内部封装了 JDBC，开发时只需要关注 SQL 语句本身，不需要花费精力去处理加载驱动、创建连接、创建 Statement 等繁杂的过程。程序员直接编写原生态 SQL，可以严格控制 SQL 执行性能，灵活度高。
本文总结个人在使用Redis存储列表数据业务场景下的一些思路。平常在使用数据查询时，我们一般会将查询出来的数据使用json_encode()序列化一下，然后根据数据ID存储到Redis中。这样针对列表类的数据，或许就不是很好的实现了(因为涉及到分页计算)。本文使用String和zset类型实现这样的功能。
当你在使用Redis时，有一些关键概念需要理解，其中之一就是“大key”。大key指的是在Redis中存储了大量数据的键，这些键通常包含大量的元素，可能成千上万个甚至更多。尽管Redis是一个高性能的内存数据库，但了解和处理大key对于确保Redis服务器的性能和内存管理至关重要。
分页接口的实现，在偏业务的服务端开发中应该很常见，PC时代的各种表格，移动时代的各种feed流、timeline。
笔者最近在做一个项目时候使用Redis存放客户端展示的订单列表，列表需要进行分页。由于笔者先前对Redis的各种数据类型的使用场景并不是十分熟悉，于是先入为主地看到Hash类型：
前面几篇讲了使用redis存储单个对象，自动缓存、更新、删除的做法，在实际项目中，更常用的是分页查询集合数据，条件查询（譬如按照添加时间倒序排列）。
分页器是 Web 开发中常见的功能，看似简单的却经常隐藏着各种奇怪的坑，堪称 WEB 后端开发的一生之敌。
这个是类似 map 的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在 redis 里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作 hash 里的某个字段。
字符串类型是Redis中最为基础的数据存储类型，是一个由字节组成的序列，他在Redis中是二进制安全的，这便意味着该类型可以接受任何格式的数据，如JPEG图像数据货Json对象描述信息等，是标准的key-value，一般来存字符串，整数和浮点数。Value最多可以容纳的数据长度为512MB
String 数据结构是简单的 key-value 类型，value 不仅可以是 String，也可以是数字。
相对于set来说，sorted set是一种有序的set，排序是根据每个元素的score排序的，score相同时根据key的ASCII码排序
最近看redis相关的书籍，发现zrevrangebyscore在目前的业务中使用场景非常多，所以下面通过特殊的案例来分享一下zrevrangebyscore的使用。微博推荐，时事新闻，聊天记录拉取等应用中，数据都会按照时间排列，形成有序队列。下面我们会根据这类应用来讲解一下实际的案例使用。
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了，但有的查询条件极其复杂，再加上库表中设计的各种不合理，导致查询接口特别难写，然后加班什么的就不用说了（不知各位有没有这种感受呢~）。
大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了。
说起数值型数据库，你心目中觉得哪一个是最棒的呢？Redis？Memcached？Amazon DynamoDB？
来源 | http://github.com/jasonGeng88/blog/blob/master/201706/redis-search.md 场景 大家如果是做后端开发的，想必都实现过列表查询的接口，当然有的查询条件很简单，一条 SQL 就搞定了，但有的查询条件极其复杂，再加上库表中设计的各种不合理，导致查询接口特别难写，然后加班什么的就不用说了（不知各位有没有这种感受呢~）。 下面以一个例子开始，这是某购物网站的搜索条件，如果让你实现这样的一个搜索接口，你会如何实现？（当然你说借助搜索引擎，像 E
基本就是数据库里面啥样，我缓存也啥样，数据库里面有商品信息，缓存里面也放商品信息，唯一不同的是，数据库里面是全量的商品信息，缓存里面是最热的商品信息。
这部分内容比较简单，没啥难度，因此我不打算进行具体代码实践演示，只是给出完整的解决思路和其中的注意事项
建设B2C电商平台采用Maven来管理和开发，属于java分布式，由nginx负载均衡，tomcat作为服务器，搭建tomcat集群，nosql redis作为缓存和数据库，Mysql作为后台数据库，主从结构，读写分离。B2C商城系统搭建服务器采用linux作为服务器。
这次后端采用的技术栈为springboot2.6.6系列，相比于原来的版本，貌似没有自动导入HikariCP，
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
遇到的问题 1、最初阶段 系统中做了一个监控功能，用于记录所有的请求数据，数据插入频繁，量非常大，比如一天1000万条。考虑到数据插入的效率，就使用内存KV缓存来保存。写入过程是在接收到请求后放入到线程池中，然后线程池异步处理后写入。到这问题基本上没什么事情。 2、新的需求 后面数据保存了，就需要在运维系统中可以查询到，所以这个缓存还必须是分布式的。于是就换成了redis，这样系统都可以连接到。但是数据量太大，需要分页查询，这就有点头痛了。还好redis是可以支持有序集合的，而且可以通过zrange来获取指
这个是类似map的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在redis里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作hash里的某个字段。
《【面试突击】— Redis篇》--Redis都有哪些数据类型？分别在哪些场景下使用比较合适？
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次offer的面霸（请允许我使用一下夸张的修辞手法），打败了无数竞争对手，每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开，略感愧疚，在一个寂寞难耐的夜晚，我痛定思痛，决定开始写《吊打面试官》系列，希望能帮助各位读者以后面试势如破竹，对面试官进行360°的反击，吊打问你的面试官，让一同面试的同僚铩羽而归，疯狂收割大厂offer！
Redis是一种快速、高效的NoSQL数据库，广泛用于缓存、会话管理、消息队列等领域。为了更方便地管理Redis实例、监控Redis性能、执行Redis命令、查看Redis数据，许多开发者使用可视化管理工具。
排行榜zset的经典实现，现在的思路全都是查库的操作，由于业务原因，有些是异步操作，难免存在已经计分，但分数还没有入库，这时去查库，导致与实际的分数不一致的情况，通常排行榜本身的操作不是很频繁，但计分的操作很频繁，但也不排除有些业务场景有些"分数怪"刷分的情况，比如王者荣耀实时排列等。
这句SQL会使得MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后，再获取10条记录，其性能可想而知。而在分库分表的情况下（假设分为2个库），为了保证数据的正确性，SQL会改写为：
夏日炎炎，无风。。。从空调房间出来，再到接近四十度的高温，这个过程。。。缓存预热了解一下。。。
在点评项目中 如何 实现 附近商家的查询呢，展示出距离自己5公里内的商户，这样的功能如何实现？
在移动应用的业务场景中，我们需要保存这样的信息：一个 key 关联了一个数据集合，同时还要对集合中的数据进行统计排序。
寒假前半个月到现在差不多一个多月，断断续续做完了这个项目，现在终于可以开源出来了，我的想法是为这个项目编写一套完整的教程，包括技术选型分析、架构分析、业务逻辑分析、核心技术点分析、常见面试题等。不过说实话，这里面涉及的一些技术我仍然停留在仅仅是会用的阶段，当然，后面我会不断学习，了解透彻这些技术的底层原理，不断完善这套教程。
Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。作为一个在互联网公司面一次拿一次offer的面霸（请允许我使用一下夸张的修辞手法），打败了无数竞争对手，每次都只能看到无数落寞的身影失望的离开，略感愧疚，在一个寂寞难耐的夜晚，我痛定思痛，决定开始写《吊打面试官》系列，希望能帮助各位读者以后面试势如破竹，对面试官进行360°的反击，吊打问你的面试官，让一同面试的同僚瞠目结舌，疯狂收割大厂offer！
框架搭建 一、初步设想，使用springboot，框架打算用到依赖 spring web，devTools，mysql，Aspect，Redis，Lombok，Freemark，Shiro，Rabbi
很多同学在群里和我抱怨，面试的时候准备的不充分，导致面试结果不理想，也有很多同学苦于没有一份合适的面试指导。
1.计算延迟时间: 使用–latency参数 以下参数表示平均超时时间0.03ms。 redis-cli --latency -h 127.0.0.1 -p 6800 min: 0, max: 4, avg: 0.03 (12235 samples) 注意:由于使用的是本机的回环地址，所以这样其实忽略了带宽上的延迟 使用redis内部的延迟检测子系统测试：见上一篇文章中“启用延迟监控系统“部分。 2.延迟标准: 使用–intrinsic-latency参数 需要运行在redis serv
Apache并发连接数详细统计，包括读取请求、持久连接、发送响应内容、关闭连接、等待连接
在Linux或Unix系统中，您可以使用cat命令或tail命令来查看日志文件的内容。以下是常用的命令示例： 使用cat命令查看完整的日志文件内容： cat /path/to/your/logfile.log 使用tail命令查看日志文件的末尾部分（默认显示最后10行）： tail /path/to/your/logfile.log 您也可以使用-n参数指定显示的行数，例如显示最后20行： tail -n 20 /path/to/your/logfile.log 如果日志文件比较大，可以使用less命令进行分页查看： less /path/to/your/logfile.log 使用space键向下翻页，使用b键向上翻页，使用q键退出查看。 如果您希望在实时监视日志文件的更新，可以使用tail命令的-f参数： tail -f /path/to/your/logfile.log 这将实时显示日志文件的末尾部分，并持续监视文件的更新。
这几天用SSM + Redis实现了一个较为完整的学生管理系统，感兴趣的同学可以下载来看看，项目注释写得很多，不失为一个学习的好项目。
在数据量比较大时，如果进行limit分页查询，在查询时，越往后，分页查询效率越低。
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