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1、第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿，用用户id+对应属性的名称作为标识来取得对应属性的值，虽然省去了序列化开销和并发问题，但是用户id为重复存储，如果存在大量这样的数据，内存浪费还是非常可观的。

2、Redis与Memcached的区别如果应用有一个发帖排行榜的功能，便选择sorted set吧，将的 key 设为POST_RANK。

3、当用户发帖后，使用zincrby将该用户 id 的 score 增长 1。

4、sorted set会重新进行排序，用户所在排行榜的位置也就会得到实时的更新。

5、传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。

6、2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。

7、3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。

8、4.跨机房cache同步问题。

9、众多NoSQL百花齐放，如何选择最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题1.少量数据存储，高速读写访问。

10、此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。

11、2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群添加/删除。

12、3.这方面代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。

13、前者是一个完全无中心的设计，之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。

14、4.Schema free，auto-sharding等。

15、比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。

16、面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。

17、Redis适用场景，如何正确的使用前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。

18、2 Redis支持数据的备份，即-sle模式的数据备份。

19、3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

20、在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。

21、这是和Memcached相比一个的区别。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。