redis查询条件过滤，redis条件查询数据

Redis数据结构和编码

1、在上一篇文章中，我们介绍了 Redis 的 RedisObject 的数据结构，如下所示：对于不同的对象， Redis 会使用不同的类型来存储。对于同一种类型 type 会有不同的存储形式 encoding 。

2、压缩列表(ziplist)是Redis为了节省内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序型数据结构，一个压缩列表可以包含任意多个节点(entry)，每个节点可以保存一个字节数组或一个整数值。

3、① 简介：String是Redis最基础的数据结构类型，它是二进制安全的，可以存储数字，图片或者序列化的对象，值最大存储为512M 简单使用举例： set key value、get key等 应用场景：共享session、分布式锁，计数器、限流。

4、为了弥补大家的创伤，今天分享Redis底层数据结构内容。二：SDS string作为redis中常用对象之一，普遍用于用户信息缓存等场景。

5、String——字符串 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（当数字类型用 Long 可以表示的时候encoding 就是整型，其他都存储在 sdshdr 当做字符串）。

Redis缓存穿透解决方案:布隆过滤器

1、如果非要用这种方式来解决穿透问题的话，尽量将无效的 key 的过期时间设置短一点比如 1 分钟。另外，一般情况下我们是这样设计 key 的： 表名：列名：主键名：主键值。

2、预防和解决缓存穿透问题，可以考虑以下两种方法：缓存空对象： 将空值缓存起来，但是这样就有一个问题，大量无效的空值将占用空间，非常浪费。

3、在程序的世界中，布隆过滤器是程序员的一把利器，利用它可以快速地解决项目中一些比较棘手的问题。如网页 URL 去重、垃圾邮件识别、大集合中重复元素的判断和缓存穿透等问题。

4、多次执行，结果一致，根据结果判定：内存的存储存在局限性，可以使用redis中的bitMap来实现字节数组的存储。使用redis实现布隆过滤器。需要根据公式，手动计算字节数组的长度和哈希的个数。实现过程，待完善。。

5、缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。

redis如何理解呢,在哪些方面有应用呢

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。

Redis的业务应用范围非常广泛，Redis 可以用在哪些地方？记录文章的评论数、点赞数和点击数（hash）。记录用户的文章 ID 列表 (排序)，便于快速显示用户的文章列表 (zset)。

排行榜。很多网站都有排行榜应用的，如京东的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。计数器。

常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。虽然其是基于内存读写，但底层也有持久化机制；同时具备集群模式；不用担心其可用性。

Redis还支持数据持久化，可以将数据保存到磁盘上，以便在服务器重启后恢复数据。Redis主要用于构建高性能、可扩展的应用程序，特别是需要快速读取和写入数据的应用程序，如社交媒体、游戏、电子商务和实时分析等。

缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力。通过将频繁访问的数据存储在Redis中，可以加速数据的获取，提升系统的响应性能。

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