燕十八扮演者-燕十八redis视频教程(1-10-70)

Redis本文目录一览：

• 1、redis持久化的几种方式介绍
• 2、redis性能有哪些问题
• 3、redis开个线程扫过期订单
• 4、redis数据量过大怎么办
• 5、redis为什么要序列化

redis持久化的几种方式介绍

Redis 的持久化有两种策略：RDB（Redis Database）：指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。AOF（Append Only File）：每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中。

总共有三种模式，如 appendfsync everysec默认的是每秒强制写入磁盘一次 appendfsync always 每次执行写操作的时候就强制写入磁盘 appendfsync no 完全取决于os，性能最好但是持久化没法保证 其中第三种模式最好。

redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。

redis性能有哪些问题

1、以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2、内存使用率：Redis是一种内存数据库，频繁的数据更新会导致内存使用率增加，如果内存不足，就会影响Redis的性能和可靠性。

3、内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。

4、网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。

5、为什么Redis是单线程的官方答案因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。

6、Redis是一个内存数据库，当Redis使用的内存超过物理内存的限制后，内存数据会和磁盘产生频繁的交换，交换会导致Redis性能急剧下降。所以在生产环境中我们通过配置参数maxmemoey来限制使用的内存大小。

redis开个线程扫过期订单

1、时间不精准。 一般定时任务基于固定的频率、按照时间定时执行的，那么就可能会发生很多订单已经到了超时时间，但是定时任务的调度时间还没到，那么就会导致这些订单的实际关闭时间要比应该关闭的时间晚一些。

2、定期删除。每隔一段时间，默认100ms，Redis会随机挑选一定数量的Key，检查是否过期，并将过期的数据删除。原因一：跟 Redis 的版本有关系，Redis 2 之前版本，读从库并不会判断数据是否过期，所以有可能返回过期数据。

3、集中处理 Redis会将设置了过期时间的key放到一个独立的字典里，默认每秒10次过期扫描。扫描方式：为防止扫描时间过长，扫描时间限制为25ms，开发时应尽量避免大量key同时过期。

4、不会。Redis是单线程的，在多个Client并发操作时，秉承“先发起先执行”的原则，其它的处于阻塞状态。因此不会同时监听。

5、redis用单个CPU 绑定一块内存的数据，然后针对这块内存的数据进行多次读写的时候，都是在一个CPU上完成的，所以它是单线程处理这个事。在内存的情况下，这个方案就是最佳方案。

redis数据量过大怎么办

客户端与redis节点直连，不需要连接集群所有的节点，连接集群中任何一个可用节点即可。redis-trib.rb脚本（rub语言）为集群的管理工具，比如自动添加节点，规划槽位，迁移数据等一系列操作。

可以尝试优化Redis的内存配置，如使用更高效的数据结构、通过分片方式扩容等。操作数据过大：如果set操作要处理的数据量过大，会导致操作耗时增加。可以尝试减小set操作要处理的数据量，如拆分为多个操作、使用批量操作等。

可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。

总的老说，优化方案中只有两种，一种是给查询的字段加组合索引。

Redis使用场景 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。我们都知道，在日常的应用中，数据库瓶颈是最容易出现的。

第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache。

redis为什么要序列化

1、序列化最终的目的是为了对象可以跨平台存储，和进行网络传输。而我们进行跨平台存储和网络传输的方式就是IO，而我们的IO支持的数据格式就是字节数组。

2、第二点：就是数据的数据量级别，如果是存储百万级的大数据对象，建议采用存储序列化对象方式。如\x0d\x0a果是少量的数据级对象，或者是数据对象字段不多，还是建议采用JSON转换成String方式。

3、redis使用了两种文件格式：全量数据和增量请求。

4、而StringRedisTemplate序列化策略是字符串的值直接转为字节数组，所以存储到redis中是数值，所以可以进行自增操作。

5、因此在保证完整语义的同时，我们要尽量的缩短键值对的存储长度，必要时要对数据进行序列化和压缩再存储，以 Java 为例，序列化我们可以使用 protostuff 或 kryo，压缩我们可以使用 snappy。