redis key规范-redis的key的设计原则(2-10-81)

更新时间:2024-07-25 分类:Redis 浏览量:2

Redis本文目录一览:

  • 1、redis数据结构
  • 2、redis一个对象能支持几千万个key么,读写会有什么问题
  • 3、redis相同的key是快还是慢
  • 4、Redis百亿级Key存储设计方案

redis数据结构

String——字符串 String 数据结构是简单的 key-value 类型,value 不仅可以是 String,也可以是数字(当数字类型用 Long 可以表示的时候encoding 就是整型,其他都存储在 sdshdr 当做字符串)。

String 字符串 字符串类型是 Redis 最基础的数据结构,首先键都是字符串类型,而且 其他几种数据结构都是在字符串类型基础上构建的,我们常使用的 set key value 命令就是字符串。

Redis中值的数据结构有String(字符串)、List(列表)、Hash(哈希)、Set(集合)和 Sorted Set(有序集合)五种,使用可参考 https:// 。

Redis的List数据结构实际上是一个双向链表,这意味着我们可以在链表中的任何位置进行插入或者删除操作。

Hash类型Redis能够存储key对多个属性的数据(比如useruname userpasswd),当然,你完成可以把这些属性以json格式进行存储,直接把它当作string类型进行操作,但这样性能上是对影响的,所以redis提出的Hash类型。

redis一个对象能支持几千万个key么,读写会有什么问题

如果一个值的size过大,写入时开辟内存以及发送时的数据 copy 开销都会很大。建议从业务上对大key做拆分。对于一些数据结构的操作,时间复杂度为 O(N) ,如果不加控制,可能会引起阻塞。

如上所述,集群节点越多,心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个,也会导致网络拥堵。因此redis作者,不建议redis cluster节点数量超过1000个。那么,对于节点数在1000以内的redis cluster集群,16384个槽位够用了。

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。

redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M。操作方法如下: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。

redis相同的key是快还是慢

1、如果一个Key写入的数据非常大,Redis在分配内存时也会比较耗时。同样的,当删除这个Key的数据时,释放内存也会耗时比较久。

2、libevent 并不比 redis 自己实现的 ae_event 慢,代码多是应为 ae_event 只实现了 redis 需要的功能,而 libevent 则具有更多的功能,比如更快的定时器、buffer event 模型,甚至自带了 DNS、HTTP 协议的处理。

3、「如果一个key对应的value非常大,那么这个key就被称为bigkey。写入bigkey在分配内存时需要消耗更长的时间。

4、如果从节点执行了keys命令,它只会返回自己本地的key列表,而不会影响主节点的key列表。另外,由于从节点在启动时会从主节点同步数据,因此从节点的key列表应该与主节点的key列表是相同的,除非在同步期间发生了数据变更。

5、MySQL是关系型数据库;而Redis是非关系型数据库。作用不同 mysql用于持久化的存储数据到硬盘,功能强大,但是速度较慢。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中,读取速度快。

6、区别的是redis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,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Redis百亿级Key存储设计方案

缓存方案:在上面的测试可以知道,要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中,瓶颈就是我们的设备硬件性能了,假如我们的主机有几百个核心CPU,就算是千万级的并发下也可以完全无压力,带个用户很好的。

集合(Set):集合类型存储的是一组唯一的无序元素,支持添加、删除和查询操作。有序集合(Sorted Set):有序集合类型存储的是一组有序的元素,每个元素都有一个分数(score),可以根据分数进行排序。

我们也承认,在多核设备上运行单一 Redis 进程(这类设备往往提供几十个核心和数百 GB 内存)确实存在资源无法充分利用的问题。