redis百万级key设计，redis一百万个key算多

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redis性能为什么高

Redis的高并发和快速原因redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。

- Redis 采用了内存数据库，这样可以避免了磁盘 I/O 的开销，从而提高了性能。- Redis 采用了数据结构简单、数据存储紧凑、数据访问高效等特点，这些特点都有助于提高 Redis 的性能。

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。

1、QuickRedis 是一款永久免费的 Redis 可视化管理工具。它支持直连、哨兵、集群模式，支持亿万数量级的 key，还有令人兴奋的事情 UI。QuickRedis 支持 Windows 、 Mac OS X 和 Linux 下运行。

2、Redis是一个超精简的基于内存的键值对数据库(key-value)，一般对并发有一定要求的应用都用其储存session，乃至整个数据库。不过它公自带一个最小化的命令行式的数据库管理工具，有时侯使用起来并不方便。

3、Redis Desktop Manager Mac破解版(简称rdm)是一款专为Mac用户设计的好用的Redis可视化工具，基于Qt 5开发，支持SSL / TLS加密，SSH隧道和cloud Redis，支持命令控制台操作，以及常用，查询key，rename，delete等操作。

1、序列化最终的目的是为了对象可以跨平台存储，和进行网络传输。而我们进行跨平台存储和网络传输的方式就是IO，而我们的IO支持的数据格式就是字节数组。

2、这时候在需要修改其中某一项时，通常需要将字符串（JSON）取出来，然后进行反序列化，修改某一项的值，再序列化成字符串（JSON）存储回去。

3、① 简介：String是Redis最基础的数据结构类型，它是二进制安全的，可以存储数字，图片或者序列化的对象，值最大存储为512M 简单使用举例： set key value、get key等应用场景：共享session、分布式锁，计数器、限流。

4、把要存的数组序列化或者 json_encode后变成字符串再存。取的时候反序列号或者json_decode处理成数组。可以使用hash结构，以key作为1维，以hash中的field作为第二维。

5、大家都知道redis序列化是将key，value值先转换为流的形式，再存储到redis中。

6、序列化：一般我们向Redis发送一个消息定义的Java对象，这个对象需要序列化。

1、为了保证数据的高可用性，加入了主从模式，一个主节点对应一个或多个从节点，主节点提供数据存取，从节点则是从主节点拉取数据备份，当这个主节点挂掉后，就会有这个从节点选取一个来充当主节点，从而保证集群不会挂掉。

2、：系统拆分将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

3、mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。

4、这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力。Redis提供了多种队列数据结构，如列表（list）和集合（set），可以用来实现任务队列和消息队列等。

5、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。

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。

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