重新加载数据Redis解决方案（redis重新load）

Redis是一种开源的、支持分布式计算的高性能键值对存储，具有高可用性、可扩展性、不断失效和持久化等特点。Redis可以有效地解决缓存超时和重新加载数据的问题，非常适合在大数据环境中使用。

在大数据环境中，系统可能面临着大量的数据重新加载，这时候redis经常被用来提高数据加载速度和减少无用功耗，以达到高效、高性能的目标。

通常，重新加载数据分为两个步骤：在redis中创建一个key，并将要加载的数据缓存到这个key中；利用redis的读出和持久化机制，将这个key的值从redis中读出，然后插入到数据库中。

下面是一个使用redis重新加载数据的示例，里面的代码基于python3:

# 引入相关的模块

import redis,json

# 连接redis

conn = redis.Redis(host=’127.0.0.1′, port=6379)

#将要加载的数据放到redis中

data = {‘name’:’lisa’,’age’:18,’address’:’China’}

conn.set(‘cache’,json.dumps(data))

#读取并持久化数据

data_str = conn.get(‘cache’)

data_dict = json.loads(data_str)

#TODO: 将data_dict插入数据库

Redis是一种非常实用和可靠的数据存储解决方案，可以有效地帮助我们重新加载数据，减少无用功耗，从而提高数据加载速度，并使大数据环境更加高效和高性能。