redis数据量大的情况，redis一条数据最大占用空间

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Redis的主要功能

1、redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis。

2、Redis支持发布订阅模式，可以用于实现实时消息推送、事件通知等场景。发布者将消息发布到特定的频道，订阅者可以订阅感兴趣的频道并接收消息，实现消息的实时分发。

3、Redis 数据库支持多种数据结构，如字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等，同时 Redis 还提供了事务、 Lua 脚本、持久化、复制、高可用等功能。

4、与其他会话存储（如Memcache）不同，Redis可以保留数据，以便在缓存停止的情况下，在重新启动时，所有数据仍然存在。即便不是需要严格持续的任务，此功能仍可以为你的用户省去大量的麻烦。

redis集群模式整体缓存的数据量应控制在20G以下。根据查询相关信息显示，服务端有1000多个Redis实例，100加个实例的内存控制在20G以下。所以控制在20G以下。

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。

摘自Redis官网的Data type章节，意思是内存允许的情况下，可以存超过40亿数据。

因为redis无法像MySQL、MongoDB那样基于同步的点位在主库发生变化后从新的主库继续同步数据。在redis集群中一旦从库换主，redis的做法是将更换主库的从库清空然后从新主库完整同步一份数据再进行续传。

redis这个内存数据库，它的高性能、稳定性都是不用怀疑的，但我们塞进redis的数据过多，内存过大，那如果出问题，那它可能会带给我们的就是灾难性。

因为redis的数据都是存储在内存当中。内存数据库相比一般的关系型数据库，读取速度要更快，但是消耗的内存资源会更多。对象内存（推荐学习：Redis视频教程）对象内存是Redis内存占用最大的一块，存储着用户所有的数据。

缺点主要是运行容易内存不足，行完整重同步时占用主机CPU，并消耗现网的带宽，硬盘中的数据加载进内存，时间比较久。redissearch的缺点有三个，第一个是由于是内存数据库，所以单台机器存储的数据量跟机器本身的内存大小。

注意，在64bit系统下，maxmemory设置为0表示不限制Redis内存使用；在32bit系统下，maxmemory不能超过3GB。

可以尝试优化Redis的内存配置，如使用更高效的数据结构、通过分片方式扩容等。操作数据过大：如果set操作要处理的数据量过大，会导致操作耗时增加。可以尝试减小set操作要处理的数据量，如拆分为多个操作、使用批量操作等。

第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache。

因为全量复制的数据量过大，会造成很大的网络开销，所以Redis只有在必要的情况下才做全量复制，比如初次复制和其他无法部分复制用于初次复制或其它无法进行部分复制的情况，将主节点中的所有数据都发送给从节点。

发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。同时，单线程的天性决定，高并发对同一个键的操作会排队处理，如果并发量很大，可能造成后来的请求超时。

学过关系型数据库的朋友也知道，关系型数据库解决方式是采用连接池方式解决多请求连接问题。

只有一小部分的客户端支持无阻塞I/O，并且不是所有的客户端能够为了最大化吞吐量高效解析回复。

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