redis数据读取优化，redis lru优化

Redis有哪些慢操作?

数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加。

内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。如果写入量很大，那么每次更新都会写入磁盘，此时机器的磁盘IO就会非常高，拖慢Redis的性能，因此我们不建议使用这种机制。

记录慢查询是Redis会对长命令进行截断，不会大量占用大量内存。在实际的生产环境中，为了减缓慢查询被移出的可能和更方便地定位慢查询，建议将慢查询日志的长度调整的大一些。比如可以设置为 1000以上 。

将no-appendfsync-on-rewrite的配置设为yes可以缓解这个问题，设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync，暂时存在内存中，等rewrite完成后再写入。最好是不开启Master的AOF备份功能。

可见，要想保证Redis高性能的运行，其中涉及到CPU、内存、网络，甚至磁盘的方方面面，其中还包括操作系统的相关特性的使用。

redis并不会因为key的增加而导致写入明显变慢，肯定是其他因素。如果redis开启了持久化，在进行持久化时，性能必然下降，可以使用config命令查看持久化设置了没有。

频繁读取redis性能会有影响吗

1、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。

2、内存使用率：Redis是一种内存数据库，频繁的数据更新会导致内存使用率增加，如果内存不足，就会影响Redis的性能和可靠性。

3、对于热门数据和频繁读取的数据，可以使用缓存策略来减少对 Redis 的访问次数，提高读取性能。 使用持久化机制将数据存储在磁盘上，可以提高数据的可靠性和安全性。

4、一般就会在服务器端将用户信息和访问信息做下关联，以此来实现访问频次限制。通常大家都会选择 Redis 来作为此中间件的存储介质。

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。

快速读写：内存是计算机系统中最快的存储器之一，数据在内存中的读写速度比磁盘或网络块的速度快得多。

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