redis分库教学，redis分流

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redis分库的实现

（启动服务）切到redis安装目录 .\redis-server.exe .\638conf 638conf为该redis节点服务配置项。

此时，我们可以考虑通过 Lua 脚本来实现，这样判断和删除的过程就是原子操作了。

分片，就是一个hash的过程：对key做md5，sha1等hash算法，根据hash值分配到不同的机器上。为了实现将key分到相同机器，就需要相同的hash值，即相同的key（改变hash算法也行，但不简单）。

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。

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1、也是在大数据量的前提下，依据概率论，可以假定需要查询的第N页的数据，在子库中都处于第 N/X 页的后面。

2、为了解决这个问题，可以采用以下方法：-使用索引进行分页查询。-使用游标进行分页查询。-使用缓存进行分页查询。

3、使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。

4、如果只是为了分页，可以考虑这种分表，就是表的id是范围性的，且id是连续的，比如第一张表id是1到10万，第二张是10万到20万，这样分页应该没什么问题。

5、分页需要使用到的一些动态数据如下：每页显示的数量：自己定义。总页数：数据总条数/每页显示的条数当前页码的计算方法：(页码-1)*每页显示的数量。

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