redis缓存原理
1、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。
2、AOF 是以appendonly方式进行数据的储存的，开启AOF模式后，所有存进redis内存的数据都会进入os cache中，然后默认1秒执行一次fsync写入追加到appendonly.aof文件中。
3、内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制。
4、redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。
linux上redis怎么动态看日志
一般查看日志，可以看静态日志，也就是用vi日志文件名，或者用more之类的工具查看。还可以看动态日志，用tail-f日志文件名，可以实时查看打命令之后产生的所有新日志。
场景1：按行号查看---过滤出关键字附近的日志 因为通常时候我们用grep拿到的日志很少，我们需要查看附近的日志.我是这样做的，首先：cat-ntest.log|grep地形得到关键日志的行号。
如下图所示，先cd到我们需要监控的日志目录。这里我们先使用cat命令查看下日志信息，方便与动态监控进行对比。下面先讲解下tail命令实现查看最后一部分日志的方法。tail 文件名，默认显示最后10行。
Redis(四)-日志
1、从上面的例子中，可以看出每一条慢查询日志都有4个属性组成：可以使用 slowlog len 命令获取慢查询日志的长度，比如：在上例中，当前Redis中有121条慢查询日志。
2、Libevent为了迎合通用性造成代码庞大(目前Redis代码还不到libevent的1/3)及牺牲了在特定平台的不少性能。Redis用libevent中两个文件修改实现了自己的epolleventloop(4)。
3、支持定期导出内存的Snapshot 与 记录写操作日志的Append Only File两种模式。Replication：Master-Slave模式，Master可连接多个只读Slave，暂无专门的Geographic Replication支持。
hash类型的redis怎样实现联合查询
其中users：1 users：2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users：location：shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。
查询方式一般采用二分查找法，实际查询复杂度也就在log(n) Redis-有序集合对象（zset） 底层实现为 字典（dict） + 跳表（skiplist），当数据比较少的时候用ziplist编码结构存储。
在 Redis 中查看数据可以使用以下命令：keys pattern 命令可以列出匹配给定模式的所有键名。例如，执行 keys * 可以列出所有的键名。type key 命令可以查看指定键的数据类型。
在 redis 中，如果的确有统计的需求，可以使用 SortedSet 有序集合。有序集合中每个 key 对应一个 score，可以根据 score 来排序取值。
当我们选择数据库 select number 时，程序直接通过 redisServer.db[number] 来切换数据库。有时候当程序需要知道自己是在哪个数据库时，直接读取 redisDb.id 即可。（3）redis 的字典使用哈希表作为其底层实现。
hash-max-zipmap-entries 设置hash的临界值Activerehashing 重新hash5种数据类型：字符串、哈希、链表、集合、有序集合。支持：push/pop、add/remove 、取交集、并集、差集、排序。redis===同步===mysql同时也会将数据写到硬盘上。
redis的日志存在什么地方
当然，redis.log命令redis.log(redis.LOG_NOTICE，日志)里的日志级别要与.conf配置文件里配置的日志级别loglevel相同。才能打印出日志。
支持定期导出内存的Snapshot 与 记录写操作日志的Append Only File两种模式。Replication：Master-Slave模式，Master可连接多个只读Slave，暂无专门的Geographic Replication支持。
慢查询日志是Redis服务端在命令执行前后计算每条命令的执行时长，当超过某个阈值是记录下来的日志。日志中记录了慢查询发生的时间，还有执行时长、具体什么命令等信息，它可以用来帮助开发和运维人员定位系统中存在的慢查询。
如图5-4所示，表示Redis持久化文件加载流程。
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