本文目录一览：
Redis应用场景?
1、云数据库redis的应用场景有：缓存、会话存储、发布/订阅系统、计数器和排行榜、实时数据分析。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。
2、以下是一些常见的应用场景： - 缓存：Redis 可以用作缓存，提高网站访问速度，降低数据库压力。- 消息中间件：Redis 可以用作消息中间件，支持发布订阅。- 分布式锁：Redis 可以用作分布式锁，解决并发竞争问题。
3、redis教程）redis的应用场景，它都能做什么众多语言都支持Redis，因为Redis交换数据快，所以在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据，这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度。
4、数据库应用场景不同：Redis主要用于缓存、队列、计数器等，而关系型数据库主要用于存储关系型数据。数据库的处理方式不同：Redis可以对数据进行持久化，包括RDB快照和AOF日志两种方式，保证数据不丢失。
5、在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。
6、常见应用场景 hash是一个map结构，可以像存储对象的多个字段一样存储一个key的多类数据。
分页设计的难点问题
App上的分页方式从表现上看，基本都是上拉加载更多形式的流式分页。
第二种流式分页，相对于Web来说，是因为App的交互方式，下拉刷新，向上滚动加载，一般并没有Web上显式的页码，在Web上清晰的页码，在App上往往是不可见的。这种方式为流式分页。
把判断语句改为：If Not rs.eof Then 如果存在这条记录，执行更新操作 ...Else 如果不存在 ...End If 也有可能是你的数据库中确实没有这条记录，建议你再检查一下。
如何对分库后的数据进行分页查询
1、也是在大数据量的前提下，依据概率论，可以假定需要查询的第N页的数据，在子库中都处于第 N/X 页的后面。
2、如果只是为了分页，可以考虑这种分表，就是表的id是范围性的，且id是连续的，比如第一张表id是1到10万，第二张是10万到20万，这样分页应该没什么问题。
3、如果limitA表41条 那么需要从B表取数据，如果B数据依然不足，那么重复以上的步骤。
关于商品的存储到redis的设计问题
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 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、缓存和消息代理。Redis 的架构设计采用了多种模式，包括单机、主从、哨兵、集群等。
我们期望将key1=value1存储在redis中，那么可以按照如下过程去存储。
互联网场景下面临的主要技术问题之一是高并发大数据量。为了提高性能保护数据库通常会在数据库之上加一层缓存。
写在那里都可以，个人感觉最好还是写在业务层，用的时候直接取redis数据，没有值得话查询数据库，然后重新add redis数据。但是在更新数据库数据的时候，记得同步更新redis数据。
redis怎么做分页
实现思路 list链表键存储用户ID，用于分页查询，同时用于查询用户总数，key为personid。
redis是类似key_value形式的快速缓存服务。类型较丰富，可以保存对象、列表等，支持的操作也很丰富，属于内存数据库，且可以把内存中的数据及时或定时的写入到磁盘。可设置过期自动删除，速度快，易于使用。
使用方法代码样例如下，使用前，注意打开redis的server程序。
