本文目录一览：
- 1、redis单线程为什么执行速度这么快
- 2、Redis实现不可靠发布/订阅功能
- 3、利用Redis设计库存系统的苦与乐
- 4、如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发
- 5、云数据库redis的应用场景有哪些
2、完全基于内存 ， 绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速 。
3、Redis 是基于内存的，内存的读写速度非常快，因此 Redis 的单线程执行效率也非常高 。Redis 是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间，这也是 Redis 能够快速处理请求的原因之一。
4、Redis 单线程能达到百万 +QPS 的原因有以下几个方面： - Redis 的设计和实现采用了多路复用原理，即在一个线程中处理多个连接，这样就可以避免每个连接都需要创建一个新的线程，从而减少了线程切换的开销 。
5、redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中，内存读取速度非常快，如果只是简单的key-value，内存不是瓶颈 。一般情况下，hash查找可以达到每秒数百万次的数量级 。（2）采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件 。
6、redis是基于内存的 ， 内存的读写速度非常快；redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接 。非阻塞IO内部实现采用epoll ， 采用了epoll+自己实现的简单的事件框架 。
Redis实现不可靠发布/订阅功能redis-pub/sub断电就清空，而使用redis-list作为消息推送虽然有持久化，但是又太弱智，也并非完全可靠不会丢 。
切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为 客观下线。这样对于客户端而言，一切都是透明的 。Redis配置哨兵模式 配置3个哨兵和1主2从的Redis服务器来演示这个过程 。
Redis还提供了一些高级功能，如发布/订阅、事务处理和Lua脚本等，可用于构建复杂的应用程序和系统 。
虽然Redis提供了发布/订阅的功能 ， 但是并不完善 ， 导致基本没有合适的场景能够使用 。PubSub缺点：直到Redis0出现之后，出现了Stream这种数据结构 ， 才终于完善了Redis的消息机制。
Redis为了区分不同应用的消息，还会以频道的形式 ， 对消息进行分门别类的管理 。这样同一个应用的消息在一个频道，只有订阅了同一个频道的应用，才能通过发布的消息进行信息交换 。
利用Redis设计库存系统的苦与乐我们先在Redis中拿到当前的库存值，然后check是否已经扣减到了零，如果已经扣减到了零，则直接return；否则 ， 就利用Redis的decr原子操作进行扣减，同时返回扣减后的库存值 。
Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景 。
库存全部放在redis是可取的 。商品的库存全部放入redis，库存的读取直接读取redis，到了下单环节，库存的扣除也直接在redis扣除，通过消息队列通知后端数据库 ， 最终把库存的扣减异步同步到后台数据库，避免了对数据库的瞬时压力 。
Redis是一种开源的内存数据结构存储，被广泛应用于数据库、缓存和消息代理等领域 。它具有高性能、持久化和原子操作等特性，适合用作云杉操作系统的缓存解决方案 。
如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发为了保证数据的高可用性，加入了主从模式，一个主节点对应一个或多个从节点，主节点提供数据存?。咏诘阍蚴谴又鹘诘憷∈荼阜?，当这个主节点挂掉后，就会有这个从节点选取一个来充当主节点，从而保证集群不会挂掉 。
我们可以看到从秒杀成功队列中依次取出的第一个用户id是208522 ， 最后一个用户是176260，可以看出结果是很准确的 。redis在解决高并发这方面的能力是真的挺不错的 。
存储：存储这里就比较麻烦，按照KV存储简单的资源，然后在计算部分进行整合 。真的没办法做KV的，采用跨库索引来做 。单机存储数量要合理，不能太多 。还有就是事务性的问题，解决方案就是BASE思想或者采用日志方式 。
云数据库redis的应用场景有哪些1、显示最新的项目列表 下面这个语句常用来显示最新项目，随着数据多了，查询毫无疑问会越来越慢 。
2、应用场景：交集 ， 并集，差集（微博中 ， 可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合 。
3、Redis支持主从模式，可以配置集群 ， 这样更利于支撑起大型的项目 ， 这也是Redis的一大亮点 。
4、redis适合什么场景？缓存缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力 。
5、应用场景 redis：数据量较小的更性能操作和运算上 memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能；做缓存，提高性能（适合读多写 少，对于数据量比较大，可以采用 sharding）MongoDB：主要解决海量数据的访问效率问题 。
【redisson 发布订阅 redis订阅限制】6、Redis和MySQL的应用场景是不同的 。通常来说，没有说用Redis就不用MySQL的这种情况 。因为Redis是一种非关系型数据库（NoSQL），而MySQL是一种关系型数据库 。
