1、目前要想从事Java的后端开发应该学习以下内容第一，Servlet技术**Servlet技术是Java后端的重要技术之一，作为Java Web开发的核心组件，Servlet承担了Web MVC结构中的核心作用功能导航传统的Model2结构Servlet+JavaBean+。
2、node进行操作，就像操作单一Redis实例一样，当客户端操作的key没有分配到该node上时，Redis会返回转向指令，指向正确的node，这有点儿像浏览器页面的302 redirect跳转。Redis Cluster是Redis 0以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验。
3、编程语言：Java、Python、PHP、Ruby 等是常用的 Web 后端开发语言。框架和库：常用的后端开发框架有 Spring、Django、Flask、Laravel、Ruby on Rails 等。此外还有一些第三方库，如 MySQL Connector、JDBC 等，可以简化开发过程。
4、数据库技术：后端开发经常需要与数据库进行交互，因此掌握数据库技术是必不可少的。常用的数据库技术包括MySQL、Oracle、PostgreSQL等。服务器技术：后端开发需要熟悉各种服务器技术，包括Apache、Nginx、Tomcat等Web服务器，以及Redis、Memcached等缓存服务器。
5、Redis将所有数据放在内存中，非数据同步正常工作中，是不需要从磁盘读取数据的，0次IO。内存响应时间大约为100纳秒，这是Redis速度快的重要基础。先看看CPU的速度：拿我的电脑来说，主频是1G，也就是说每秒可以执行1*10^9个指令。
C为碳的元素符号。作为化学式，它的含义为：表示碳单质，如金刚石 ，或者石墨。。表示金刚石或者石墨。。由碳元素组成 表示金刚石或者石墨。。由碳原子构成 另外，作为元素符号：还表示碳元素 还表示一个碳原子。
表示浓度，单位为mol/L，计算式为：C=n/V. C=1000ρω/M。含义：以1升溶液中所含溶质的摩尔数表示的浓度。以单位体积里所含溶质的物质的量（摩尔数）来表示溶液组成的物理量，叫作该溶质的摩尔浓度，又称该溶质物质的量浓度。溶质含量越多，浓度越大。
C在化学中有两种含义：表示浓度，单位为mol/L，计算式为：C=n/V. C=1000ρω/M。含义：以1升溶液中所含溶质的摩尔数表示的浓度。以单位体积里所含溶质的物质的量（摩尔数）来表示溶液组成的物理量，叫作该溶质的摩尔浓度，又称该溶质物质的量浓度。溶质含量越多，浓度越大。
c在英文字母中读作“ [si：]”。（1）字母C的产生可能是由于一个投掷棒的符号，像在古埃及的象形文字里并很早出现在闪族的书面当中-大约在公元前1500年的西奈半岛。
c是字母符号。C（大写） 、c（小写）是英文字母顺数第三个，俄语字母顺数第19个。例如：英语单词cloud和“苏联”的俄语缩写СССР的第一个字母就是c。起源：（1）字母C的产生可能是由于一个投掷棒的符号，像在古埃及的象形文字里，并很早出现在闪族的书面当中-大约在公元前1500年的西奈半岛。
1、首先要安装redis，开启redis的服务。安装python的redis模块。pip install redis。第一种直接连接redis。打开redis客户端，查看redis数据库。如图。第二种通过连接池连接。这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。如图。打开redis数据库客户端查看，就完成了。
2、对redis 集群的扩容就是向集群中添加机器，缩容就是从集群中删除机器，并重新将 16383 个 slots 分配到集群中的节点上（数据迁移）。 扩缩容也是使用集群管理工具 redis-tri.rb。 扩容时，先使用 redis-tri.rb add-node 将新的机器加到集群中，这是新机器虽然已经在集群中了，但是没有分配 slots，依然是不起做用的。
3、集群模式：在集群模式下，数据被分片存储在多个Redis节点上，每个节点都负责处理一部分数据。集群模式可以实现水平扩展，提高系统的吞吐量和容错性。当某个节点出现故障时，集群会自动进行故障转移，将数据重新分配到其他可用的节点上。此外，集群模式还支持在线扩容和缩容，可以方便地调整集群的规模。
4、扩容问题 很多时候会出现流量的突发性增长，通常在找到原因之前我们的应急做法就是扩容了。而根据场景一中的表格，一个20G的redis扩容一个从库需要将近20分钟，在这个紧急的时刻20分钟业务能够容忍吗？可能还没扩好就死翘翘了。
5、redis中的每一个数据库，都由一个redisDb的结构存储。其中，redisDb.id存储着redis数据库以整数表示的号码。redisDb.dict存储着该库所有的键值对数据。redisDb.expires保存着每一个键的过期时间。
首先要明白redis是一个数据库，redis是一个内存数据库， 所有数据基本上都存在于内存当中， 会定时以追加或者快照的方式刷新到硬盘中. 由于redis是一个内存数据库， 所以读取写入的速度是非常快的， 所以经常被用来做数据， 页面等的缓存。
Redis就是基于内存可持久化的key-value数据库。性能问题，Hashmap存储大量数知据时需要不断扩容，Redis支持2的32次方个key，每个key或者value大小最大512M。Hashmap是线程不安道全的，redis因为操作原子性不需要考虑这个。
通常Redis将数据存储在内存中或虚拟内存中，但它提供了数据持久化功能可以把内存中的数据持久化到磁盘。持久化有什么好处呢？比如可以保证断电后数据不会丢失，升级服务器也会变得更加方便。RDB 持久化机制 ：是对 redis 数据执行周期性的持久化。
Redis数据都是缓存在计算机内存中并且它会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，实现数据的持久化。
Redis数据全部在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，选择指定的LRU算法，定期删除。MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现。当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。mongodb实现语言是 C++ ，协议是BSON、自定义二进制 而redis实现语言是 C/C++，协议是类Telnet。
就Redis和MongoDB来说，大家一般称之为Redis缓存、MongoDB数据库。
缺点： （1）对于同一份数据来说，AOF的日志文件通常要比RDB的数据快照文件要大。 （2）AOF开启之后，Redis服务支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低，因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件，当然每秒一次fsync的性能也还是很高的。
AOF 默认的保存文件为 appendonly.aof，它的优点是存储频率更高，因此 丢失数据的风险就越低 ，并且 AOF 并不是以二进制存储的，所以它的存储信息更易懂。缺点是 占用空间大 ， 重启之后的数据恢复速度比较慢 。混合 在 Redis 0 就推出了混合持久化的功能。
RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。RDB 的缺点如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么 RDB 不适合你。 虽然 Redis 允许你设置不同的保存点（save point）来控制保存 RDB 文件的频率， 但是， 因为RDB 文件需要保存整个数据集的状态， 所以它并不是一个轻松的操作。
以此来还原数据。AOF机制的优点是可以提供更好的数据安全性，但是由于要记录每个写操作，文件通常比RDB文件更大。综合来说，RDB持久化机制适合对数据备份有较高要求的场景，而AOF持久化机制适合对数据完整性有较高要求的场景。一些应用场景可以同时使用两种持久化机制，既保证数据的安全性，也保证了性能。
AOF的优点在于比RDB更安全，一般不会出现数据丢失的现象，就算出现了数量也不会太大，当然了，官方是推荐同时开启AOF和RDB的；而缺点是AOF持久化的速度相比RDB要慢，存储的是一个文本文件，到了后期文件会比较大，传输困难。
”rediswatchdog阻塞的解决方法是检查Redis服务器的负载情况和检查系统日志。检查Redis服务器的负载情况：检查Redis服务器的负载情况，确保硬件资源足够，并且Redis数据库的配置合理。检查系统日志：检查系统日志，查看是否有其他进程或线程占用了系统资源，或者RedisWatchdog线程本身存在问题。
搭建Redis集群的过程中，执行到cluster create ip：port ... 的时候，发现程序在阻塞，显示：Waiting for the cluster to join 的字样，然后就无休无尽的等待...根据字样的提示，在等待集群的创建。
建议在设置过期时间时使用 Expire 而非 Expireat，或者使用 Expireat 时自己给入一个随机量，让过期时间离散开。当 Redis 可支配的内存空间不足时，会进行内存逐出操作。尽管可以配置策略，但是逐出时CPU会hang住。建议对内存使用情况做监控，及时扩容或进行其他人为介入操作。
常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有，则为网络问题，如果有，尝试第二步。查看报错说明：redis.clients.jedis.HostAndPort- cant resolve localhost address，每个项目虽然都可能报Name or service not known，但指向不同，我这里指向redis，则有针对性处理。
redis的出身决定 Redis是一种单线程机制的nosql数据库，基于key-value，数据可持久化落盘。由于单线程所以redis本身并没有锁的概念，多个客户端连接并不存在竞争关系，但是利用jedis等客户端对redis进行并发访问时会出现问题。
