Redis与Memcached的区别redis
1.缓存分类了解Java缓存分类，包括本地缓存（如Ehcache、GuavaCache、Caffeine）和分布式缓存（如Redis、Memcached）。2、Redis和Memcached的区别在于，两者都是非关系型内存键值数据库。
在实际应用中，通常选择Redis而不是Memcached。
然后分析他们的区别。
1、线程模型Memcached采用多线程模型，采用IO复用技术。
主线程接收请求并分发给子线程处理。
好处是减少查询处理阻塞，但多线程切换会带来性能损失，会降低性能。
Redis采用单线程模型，请求在单线程中处理，避免了多线程的性能损失，对开发和调试更加友好。
Redis6.0引入了多线程优化，分别用于接收请求和发送响应，进一步提高性能。
2、Memcached数据结构仅支持字符串操作，并限制值大小（小于1MB）和过期时间（30天内）。
使用时需要对数据进行序列化，从Memcached读取后进行反序列化。
Redis支持灵活多样的数据结构，例如列表、集合、哈希等，并提供更丰富的操作方法。
3、处置策略Memcached通过LRU（最近最少使用）策略淘汰很少使用的数据，这可能会导致新写入的数据首先被丢弃。
Redis提供了多种淘汰策略，比如LRU、TTL（时间过期）等，比较灵活。
4、持久化Memcached不支持数据持久化，服务重启时数据会丢失。
Redis支持RDB和AOF两种持久化方式，保证数据安全。
5、高可用Memcached部署在单节点上，无主从复制，节点宕机可能导致数据丢失。
Redis通过主从复制和哨兵模式实现高可用性，提供数据冗余和自动故障转移。
6.ClusteredMemcached使用客户端一致性哈希来分配数据，节点宕机会导致查询负载不均匀。
Redis采用虚拟槽映射，每个节点包含从节点，实现负载均衡和高可用。
4.选型建议当业务需求多样化时，选择支持丰富数据结构和高可用性保证的Redis。
Memcached可用于简单的业务。
当内存使用率较低时，Memcached也足够了。
5、Redis虚拟内存机制Redis内置虚拟内存机制，可以将冷热数据分离，将很少访问的数据从内存交换到磁盘，释放内存空间，提高数据的处理访问速度。
虚拟内存机制结合了Redis快速的特性，实现高效的缓存管理。
离谱！面试为啥都问Redis缓存？赶紧补一下
大家好，我是哪吒。当我第一次接触缓存时，我使用Map来实现它并处理实时数据同步功能。
存在并发问题，地图处理不方便。
ConcurrentHashMap是为了解决并发问题而引入的。
重新启动解决了这个困境，但出现了数据丢失问题。
请注意，本地缓存应该比单一实现更实用。
接下来我们将从缓存、本地缓存、Redis缓存、缓存策略等角度深入剖析缓存的本质。
缓存将数据库中的当前数据加载到内存中，以提高访问效率，避免高并发下的数据库压力。
本地缓存将数据存储在客户端内存中以实现快速响应。
但是重启后就出现了数据丢失的问题，引入Redis缓存就成了解决方案。
Redis作为高性能缓存数据库，广泛应用于数据缓存场景。
接下来我们重点分析Redis缓存策略如LRU、LFU等算法，讨论如何优化缓存系统，提高效率。
数据缓存策略的选择至关重要，取决于性能和资源使用情况。
LRU算法优先消除最近使用的数据并将当前数据保留在缓存中。
LFU算法考虑了数据访问的频率并消除了最不常用的数据。
LRUS和随机替换策略在不同场景下都显示出优势。
通过正确配置缓存大小并分析数据访问模式，可以优化缓存策略以实现性能和资源之间的平衡。
结合电商网站的实际使用场景，对商品列表、商品详情、购物车等各类页面选择合适的缓存策略如LRU、LFU、LRUS或随机替换等，以提高页面加载速度和用户体验。
动态调整缓存策略，优化性能，达到最佳平衡。
总之，Redis的数据缓存策略对于提高系统性能、减轻数据库压力至关重要。
结合实际业务场景适当选择和配置缓存策略是高效响应和优化用户体验的关键。
