redis写入缓慢，redis写入速度很慢

如何高效地向Redis写入大量的数据

数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。

应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化：指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。

使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法。这种方法可以高效地批量读取Redis数据，并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理。

简而言之，Redis是一种强大的key-value数据库，之所以强大有两点：响应速度快(所以数据内存存储，只在必要时写入磁盘)，特性丰富(支持多种数据类型，以及各类型上的复杂操作)。

业务层实现：先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

redis读写瓶颈

1、从你这个描述来看，写性能确实不太正常。我有一种方法可以用来看一下你这50000条数据是不是超过了默认的maxmemory值：统计一下10000条数据大约占的内存值，估计5W条记录的大约内存值，然后再看一下你的VM是否开启。

2、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。

3、Redis多线程只用来处理网络数据的读写和协议解析，命令的执行仍旧是单线程。这样的设计改变是为了不想让Redis因为引入多线程变得复杂。

关于Redis批量写入的介绍

1、redis-cli -x set name$i redis.log done 每次插入的值都是helloworld，但键不同，name0，name..name99999。

2、也充分利用了存储资源。Redis Push 提供了批量方式(leftPushAll) ，可以指定读取行数再批量入库，而pop并没有提供批量 只能一个一个pop。消费者通过多线程pop、再分发到线程去处理。

3、使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法。这种方法可以高效地批量读取Redis数据，并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理。

4、在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。

5、简而言之，Redis是一种强大的key-value数据库，之所以强大有两点：响应速度快(所以数据内存存储，只在必要时写入磁盘)，特性丰富(支持多种数据类型，以及各类型上的复杂操作)。

6、在SpringBoot项目中，通过RBuckets接口实现批量操作对个Bucket对象，示例如下：方法介绍：多个连续命令可以通过RBatch对象在一次网络会话请求里合并发送，这样省去了产生多个请求消耗的时间和资源。这在Redis中叫做管道。

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