redis为什么比memer快，为什么redis比memcached效率高

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redis和mysql区别

类型不同 MySQL是关系型数据库；而Redis是非关系型数据库。作用不同 mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快。

存储数据的方法不同：mysql作为关系型数据库，是用二维表来存储数据，redis作为非关系型数据库，使用key_value键值对来存储数据。作用不同：mysql主要是用来存储数据用的，因为用表存数据方便查询，统计，管理。

redis是一个支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。可以认为redis比mysql简化很多。mysql支持集群。

redis可以作为存储的扩展部分，但是不能直接替换掉mysql。redis对事务的支持还是比较简单的。但是redis的性能和扩展性比较好，使用起来比较方便。不会的。只能是一种互补。

redis只是一个缓存，一般存在内存里。而mysql大部分时间会在磁盘IO，也就是性能瓶颈多半在磁盘。而且由于写的操作，一般都在mysql上面，也就是CPU一直会等待mysql写入的操作，毕竟读内存速度基本是磁盘的几百倍，甚至上万倍。

Q1: redis源码解读:单线程的redis是如何实现高速缓存的?

1、先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

2、Redis是一种内存高速cache，如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调取，不知道比硬盘调取快了多少倍，并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中。

3、redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_product），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。

4、如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小，一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高，取决于机器性能。锁不是影响性能的主要因素。

Q2: 4、Redis高性能的根本原理

redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点。网络高并发，高流量的数据处理。

Redis是一种内存高速cache，如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调取，不知道比硬盘调取快了多少倍，并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中。

第一，单线程简化算法的实现，并发的数据结构实现不但困难且测试也麻烦。第二，单线程避免了线程切换以及加锁释放锁带来的消耗，对于服务端开发来说，锁和线程切换通常是性能杀手。

Redis使用哨兵机制来实现高可用(HA)，其大概工作原理是：以上将Redis节点分为两类：以上是大体的流程，这个流程需要解决以下几个问题：以下来逐个回答这些问题。哨兵节点通过三个定时监控任务监控Redis数据节点的服务可用性。

但线程，只能靠单个处理器速度，内存速度，处理器上的缓存速度，总线传输速度。余下的是你的网络IO。但线程高并发完全依赖程序的运行速度。redis这种东西肯定不是但线程的。一个连接就是一个线程，你这样理解应该不准确。

一般情况下，异步非阻塞 IO 模型性能是远高于同步阻塞 IO 模型的，可以参考 nginx 与 apache 性能的对比。

Q3: 面试中问到Redis持久化的原理,本篇在做详细解答

可在redis.conf中配置，会以一段时间内达到指定修改的次数为规则来触发快照操作，快照文件名为dump.rdb。每当Redis服务重启的时候都会从该文件中把数据加载到内存中。在60秒内有10000次操作即触发RDB持久化。

RDB 持久化机制：是对 redis 数据执行周期性的持久化。这种方式就是将内存中数据以快照的方式写入到二进制文件中，默认的文件名为 dump.rdb。客户端也可以使用save或者bgsave命令通知redis做一次快照持久化。

Redis持久化就是把数据保存到磁盘上（可永久保存的存储设备中），以便数据恢复。

bgsave是主流的触发RDB持久化方式，它的运作流程如下图：1）执行bgsave命令，Redis父进程判断当前是否存在正在执行的子进程，如RDB/AOF子进程，如果存在bgsave命令直接返回。

Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。

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