本篇内容介绍了“使用Redis能解决什么问题”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
有memcached使用经验的人可能知道，用户只能用APPEND命令将数据添加到已有字符串的末尾。memcached的文档中声明，可以用APPEND命令来管理元素列表。这很好！用户可以将元素追加到一个字符串的末尾，并将那个字符串当作列表来使用。但随后如何删除这些元素呢？memcached采用的办法是通过黑名单（blacklist）来隐藏列表里面的元素，从而避免对元素执行读取、更新、写入（包括在一次数据库查询之后执行的memcached写入）等操作。相反地，Redis的LIST和SET允许用户直接添加或者删除元素。
使用Redis而不是memcached来解决问题，不仅可以让代码变得更简短、更易懂、更易维护，而且还可以使代码的运行速度更快（因为用户不需要通过读取数据库来更新数据）。除此之外，在其他许多情况下，Redis的效率和易用性也比关系数据库要好得多。
数据库的一个常见用法是存储长期的报告数据，并将这些报告数据用作固定时间范围内的聚合数据（aggregates）。收集聚合数据的常见做法是：先将各个行插入一个报告表里面，之后再通过扫描这些行来收集聚合数据，并根据收集到的聚合数据来更新聚合表中已有的那些行。之所以使用插入行的方式来存储，是因为对于大部分数据库来说，插入行操作的执行速度非常快（插入行只会在硬盘文件末尾进行写入）。不过，对表里面的行进行更新却是一个速度相当慢的操作，因为这种更新除了会引起一次随机读（random read）之外，还可能会引起一次随机写（random write）。而在Redis里面，用户可以直接使用原子的（atomic）INCR命令及其变种来计算聚合数据，并且因为Redis将数据存储在内存里面2，而且发送给Redis的命令请求并不需要经过典型的查询分析器（parser）或者查询优化器（optimizer）进行处理，所以对Redis存储的数据执行随机写的速度总是非常迅速的。
使用 Redis 而不是关系数据库或者其他硬盘存储数据库，可以避免写入不必要的临时数据，也免去了对临时数据进行扫描或者删除的麻烦，并最终改善程序的性能。虽然上面列举的都是一些简单的例子，但它们很好地证明了“工具会极大地改变人们解决问题的方式”这一点。
除了第6章提到的任务队列（task queue）之外，本书的大部分内容都致力于实时地解决问题。本书通过展示各种技术并提供可工作的代码来帮助读者消灭瓶颈、简化代码、收集数据、分发（distribute）数据、构建实用程序（utility），并最终帮助读者更轻松地完成构建软件的任务。只要正确地使用书中介绍的技术，读者的软件就可以扩展至令那些所谓的“Web扩展技术（web-sacle technology）”相形见绌的地步。
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