Redis执行命令的速度非常快，根据官方给的性能可以达到10w+ qps。那么本文主要介绍到底Redis快在哪里。
Redis是一种基于键值对(Key-Value)的NoSQL数据库，Redis的Value可以由String，hash，list，set，zset，Bitmaps，HyperLogLog等多种数据结构和算法组成。Redis还提供了键过期，发布订阅，事务，Lua脚本，哨兵，Cluster等功能。Redis执行命令的速度非常快，根据官方给的性能可以达到10w+qps。那么本文主要介绍到底Redis快在哪里，主要有以下几点：
C语言程序运行速度快，因为其相较于其他高级语言更加接近底层机器。由于C语言直接操作内存，不会像其他语言那样依赖虚拟机或垃圾回收机制等中间层，从而能够实现更高的执行效率。
01 前言 以前做DDOS的实验都是用python来编写工具的，开始不会编写结构不会算校验和的时候就用scapy写，后来学会了报文结构开始自己构造各种报文，但是用python写成之后虽然是能实现基本功
Redis 里面的单线程主要是 Redis 的网络 IO 和键值对读写，它是由一个线程来完成的，但是 Redis 的其他功能，比如说持久化、异步删除、集群数据同步等等，这些其实是由额外的线程执行的，这里的单线程主要是Redis 对外提供键值存储服务来说的。
11、MySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保证 redis 中的数据都是热点数据？
Redis 单线程主要是指 Redis 的网络 I/O 和事件处理采用了单线程模型，而不是 Redis 本身的命令处理采用单线程模型。
Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的 KV 数据库，由C语言编写，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的 KV 数据库 Memcached 差！
概述 穿透、回种、熔断 缓存中间件对比 Mencache和Redis区别 主从：mysql复制备份 分片：将大数据打碎，分配到不同物理机节点的分区方案 redis3.0之后支持分片 选型：普
那么，接下来，上面提到的这些，都会一一给大家解答，带大家系统剖析一下Redis的架构设计魅力！
我们首先要明白，Redis很快！官方表示，因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis
我们知道redis的底层是用c语言来编写的，但是，数据结构确没有直接套用C的结构，而是根据redis的定位自建了一套数据结构。
Redis，全名REmote DIctionary Server，开源的高性能的KV内存数据库，支持数据持久化。 开源的支持多种数据结构的基于键值的存储服务系统，高性能、功能丰富。
>如图：这里我们用 flag 标记了一个循环，编译器在执行这条语句的时候为了对循环进行逻辑判断需要CPU参与，而CPU进行逻辑判断的时候是先将变量 flag 加载到寄存器中，再判断循环条件是否为真，为真再执行循环语句，但是我们这里并没有任何东西能够修改我的循环变量flag的值，也就是是，我们定义了一个死循环，那么，为了将这个循环进行下去，CPU就需要不断地将变量flag从内存加载到寄存器中进行逻辑判断，显然，这样效率很低，所以，为了提高效率，CPU会直接将 flag 放在寄存器中，以后CPU每次检测时直接从寄存器中读取 flag 的值，不再从内存中读取，这种情况也被称为 “内存覆盖”。
1.基于内存的访问，非阻塞I/O，Redis使用事件驱动模型epoll多路复用实现，连接、读写、关闭都转换为事件不在网络I/O上浪费过多的时间
转一篇关于Python GIL的文章。 归纳一下，CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头，所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势，但又要保证线程之间数据完整性和状态同步，就采用了最简单的加锁的方式（所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的！）。Python库的开发者们接受了这个设定，即默认Python是thread-safe，所以开始大量依赖这个特性，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效，但是此时由于内
派大星: 使用缓存是为了提升系统的读写性能，特别是读性能，从而实现更高的并发。通过将热点数据存储在缓存中，可以减轻数据库的压力并提升系统整体性能。
小伙子你好，之前问过了你基础知识以及一些缓存的常见几个大问题了，那你能跟我聊聊为啥Redis那么快么？
clock()计算的是the CPU time used so far，即占用的CPU时间 而多线程和单线程不同的是，多线程会占用更多的CPU时间（多个线程同时运行），因此，多线程下使用clock()会造成结果过大
周五晚，小雨，少见的未加班。无聊，遂准备写一篇博客，介绍一下C和C++运行库，只因发现工作几年的人对此一知半解的大有人在。 在使用VC构建项目时，经常会遇到下面的链接错误：
首先要实现多任务，我们需要设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务。因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Wroker。
进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体；在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。
是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API
前段时间，Sanfilippo在自己的博客上发布了一篇公告，表示将不再担当 Redis 开源项目的软件维护者，并“将 Redis 交给 Redis 社区”。这意味着 Redis 项目的未来命运将由整个社区决定，而不再单纯掌握在 Sanfilippo 一个人手中。
Redis是一个开源的内存中的数据结构存储系统，它可以用作：数据库、缓存和消息中间件。
Redis是一款开源的、高性能的键-值存储。它常被称作是一款数据结构服务器、缓存服务器。Rredis属于非关系型数据库和Memcached类似，Redis也是一种key-value型存储系统。
Remote Dictionary Server(Redis) 是一个开源的由Salvatore Sanfilippo使用ANSI C语言开发的key-value数据存储服务器。其值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型，所以它通常也被称为数据结构服务器。
在我们日常的测试工作中，不可避免的要对mysql的性能进行测试，对于大部分测试人员而言，工具的选择可能就是第一道门槛。
Redis 是 C 语言开发的一个开源的（遵从 BSD 协议）高性能键值对（key-value）的内存数据库，可以用作数据库、缓存、消息中间件等。
https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/79470556
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据” ，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等，而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、“热数据和冷数据” ，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等，而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
近乎所有与Java相关的面试都会问到缓存的问题，基础一点的会问到什么是“二八定律”、什么是“热数据和冷数据”，复杂一点的会问到缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级等问题，这些看似不常见的概念，都与我们的缓存服务器相关，一般常用的缓存服务器有Redis、Memcached等，而笔者目前最常用的也只有Redis这一种。
对于PHP、JAVA、Python等服务端语言中，为每个客户端连接创建一个新的线程，而每个线程需要大约2M的内存，理论上，具有8GB内存的服务器可以同时连接的最大用户数为4000个左右，要让Web应用程序支持更多的用户，就需要增加服务器的数量，这样硬件的成本就增加了。 服务器所支持的最大同时连接用户量是一个主要的瓶颈。
就在刚刚过去的这个周末，OpenAI科学家Andrej Karpathy做了一个非常有趣的项目——llama2.c。
大家好呀，我是捡田螺的小男孩。我们都知道Redis很快，它QPS可达10万（每秒请求数）。Redis为什么这么快呢,本文将跟大家一起学习。
根据官方基准测试，在具有平均硬件的Linux机器上运行的单个Redis实例通常可以为简单命令（O(N)或O(log(N))）实现8w+的QPS，使用流水线批处理可以达到100w。
我：哦哦哦，还有HyperLogLog，bitMap，GeoHash，BloomFilter
介绍redis缓存原理与设计执行流程，单线程的处理方式是高效的原因，以及redis数据类型以及底层结构和原理进行说明，这对我们使用Redis有很大帮助。
在 Java 开发当中，我们用到的关于缓存使用的比较较多的就是 Redis，而关于 Redis 的面试题，也是我们在面试的过程中，会经常性的被问到，比如，Redis 为什么这么快，Redis存储的数据结构等等之类的面试题，而最近，又出现了新的内容，那就是 Redis 中的多线程。
最近Rust For Linux的项目，随着Rust的火爆也开始逐渐升温，但是谷歌的强烈支持以及rCore OS、Redox等各种Rust操作系统项目的经验积累，Rust想进入到Linux的真正核心，也还是有很长的路要走，之前笔者已经撰文对于Rust在汇编支持、panic和alloc等系统操作等方面的问题进行过简要说明了。这里再对于Rust进入到Linux内核的最大拦路虎-也就是内存模型方面的问题，做一下介绍。
符号是链接的粘合剂，没有符号无法完成链接。每一个目标文件都会有一个相应的符号表（Symbol Table），表里记录了目标文件用到的所有符号。
多线程应用实际上和多进程类似，只不过将一个请求分配一个进程换成了一个请求分配一个线程。线程对比进程更轻量，在系统资源占用上更少，上下文切换（ps：所谓上下文切换，稍微解释一下：单核心CPU的情况下同一时间只能执行一个进程或线程中的任务，而为了宏观上的并行，则需要在多个进程或线程之间按时间片来回切换以保证各进、线程都有机会被执行）的开销也更小；同时线程间更容易共享内存，便于开发
课前必读 为什么每一位大前端从业者都应该学习Flutter Flutter开辟了全新的思路，提供了一整套从底层渲染逻辑到上层开发语言的完整解决方案：视图渲染完全闭环在其框架内部，不依赖于底层操作系统提供的任何组件，从根本上保证了视图渲染在 Android 和 iOS 上的高度一致性；Flutter 的开发语言 Dart，是 Google 专门为（大）前端开发量身打造的专属语言，借助于先进的工具链和编译器，成为了少数同时支持 JIT 和 AOT 的语言之一，开发期调试效率高，发布期运行速度快、执行性能好，在代
全局解释器锁（Global Interpreter Lock）是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得在同一进程内任何时刻仅有一个线程在执行。常见例子有CPython（JPython不使用GIL）与Ruby MRI。
”异步“对于前端已经非常熟悉了，ajax、事件都是异步的。但在绝大多数高级编程语言中，异步并不多见，主要原因是：程序员不太适合通过异步来进行程序设计。
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