redis实现分布式任务，redis分布式解决方案

Redis分布式缓存搭建

使用Redis实现分布式锁最简单的方案是使用命令SETNX。SETNX（SET if Not eXist）的使用方式为：SETNX key value，只在键key不存在的情况下，将键key的值设置为value，若键key存在，则SETNX不做任何动作。

更自然的想法是将Redis变成一个可以水平扩展的分布式缓存服务，在Codis之前，业界只有Twemproxy，但是Twemproxy本身是一个静态的分布式Redis方案，进行扩容/缩容时候对运维要求非常高，而且很难做到平滑的扩缩容。

而在分布式系统中又会涉及到session共享的问题，多个服务同时部署时session需要共享，Spring Session可以帮助我们实现这一功能。

基于缓存实现分布式锁：理论上来说使用缓存来实现分布式锁的效率最高，加锁速度最快，因为Redis几乎都是纯内存操作，而基于数据库的方案和基于Zookeeper的方案都会涉及到磁盘文件IO，效率相对低下。

由于内存大小的限制，使用一台 Redis 实例显然无法满足需求，这时就需要使用 多台 Redis （集群）作为缓存数据库。才能在用户请求时快速的进行响应。

Redis是什么,用来做什么

1、Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。

2、Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC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。Redis是一个高性能的key-value数据库。

3、Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它也可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis是Remote Dictionary Server的缩写，最初由Salvatore Sanfilippo开发。

redis批量读取数据spark

spark往redis刷入数据foreachpartitio。上面的代码中，一次性批量插入了整个partition的数据，单个partition的数据量太多，会导致Redis内存溢出，导致服务不可用。解决方法是在foreachPartition。

前面应该还有个数据生产者，比如flume.flume负责生产数据，发送至kafka。spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算。计算结果保存至redis，供实时推荐使用。

利用管道插入catdata.txt|redis-cli--pipeShellVSRedispipe下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redispipe之间的效率。测试思路：分别通过shell脚本和Redispipe向数据库中插入10万相同数据，查看各自所花费的时间。

频繁读取redis性能会有影响。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能。

redis存取对象速度为单个实例的QPS能够达到10W左右。根据查询相关公开信息显示，Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，Redis在写入数据时，需要为新的数据分配内存，当从Redis中删除数据时，它会释放对应的内存空间。

首先双击打开电脑桌面上的Redis Desktop Manager应用程序的快捷方式。打开软件之后，并点击左上角的【连接到Redis服务器】。打开新增服务器窗口，输入名称、地址、密码（如果Redis服务器需要密码）后测试连接并保存。

scrapy-redis分布式爬虫启动为什么会等待

1、scrapy-redis所实现的两种分布式：爬虫分布式以及item处理分布式就是由模块scheduler和模块pipelines实现。上述其它模块作为为二者辅助的功能模块。

2、分布式爬虫：将一个项目拷贝到多台电脑上，同时爬取数据。必须保证所有电脑上的代码是相同的配置。在其中一台电脑上启动redis和MySQL的数据库服务。同时将所有的爬虫项目运行起来。

3、原因是python2和python3的差别。解决方法把encoding删掉。

4、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。

负载均衡,分布式,集群的理解,多台服务器代码如何同步?

分布式是指将不同的业务分布在不同的地方，集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。

负载均衡是一种方法，常用的是nginx反向代理，其实负载均衡是可以理解为搭建集群的一部分，属于集群服务器的前置系统。

多台服务器协同工作，每台服务器叫做集群的一个“节点”，每个节点都提供相同的服务。

分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上 集群：同一个业务，部署在多个服务器上 分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。

而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。 分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。

所以，集群可能运行着一个或多个分布式系统，也可能根本没有运行分布式系统；分布式系统可能运行在一个集群上，也可能运行在不属于一个集群的多台（2台也算多台）机器上。

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