redis大批量数据，redis批量写入到mysql

Java如何获取Redis中存储的大量内容?

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。

(一)通过测试，一万条数据一次性读取出来所花费的时间要比分十次，每次读1千数据的速度要慢很多。(二)，主键是uuid，可以进行排序，利用排序和比较值的大小来分批读取数据。

打开reidis，选择第三个数据库。rpush listInfo aa，向listInfo添加数据，向后加，r代表右。push listInfo bb，向listInfo添加数据，向前加。lrange listInfo 0-1，代表查询所有添加的数据。

但是Redis6集成了Lua脚本，可以通过eval命令，直接在RedisServer环境中执行Lua脚本，并且可以在Lua脚本中调用Redis命令。

一般来说这种都是配置成xml文件这种格式，或者在配置文件里写成.json文件。在初始化服务的时候读取这个文件里的内容。然后实例化成bean存到一个map里。这里就是用在文件里命名的redisName做key，其他信息是value，存在map里。

解决方法是检查变量定义的长度是否足够，或者使用更长的字符串类型（比如使用CLOB类型）。

redis的set方法耗时高

1、如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小，一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高，取决于机器性能。锁不是影响性能的主要因素。

2、测试了下，expire 0，就相当于超时时间为0，效果是这个key会被立马删除。

3、背景： 客户端向Redis发送一条耗时较长的命令，比如删除一个含有上百万对象的Set键，或者执行flushdb，flushall操作， Redis服务器需要回收大量的内存空间，导致服务器卡住好几秒，对负载较高的缓存系统而言将会是个灾难。

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。

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。

通过Redis消息队列实现大文件处理

1、通过Redis做一个计数器 每读取一行记录数值，即使服务终止后，先从Redis读取这个数值 再通过cat指定行数开始读数据即可。 通过取模拆Key 分片到不同小Key存储 ，降低单个节点存储压力，也充分利用了存储资源。

2、Redis实现消息队列原理，常用的消息队列有RabbitMQ，ActiveMQ，个人觉得这种消息队列太大太重，本文介绍下基于Redis的轻量级消息队列服务。

3、redis中的list（本质上是个双向链表）、zset（有序set）都可以用做“消息队列”的容器，稍加处理就可以实现一个高可用的“消息队列”。

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