redis避免阻塞，redis避免大key

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redis是如何执行的

执行命令的过程其实主要是寻找命令对应的执行函数，通过lookupCommand查找对应的执行命令，通过call执行命令。负责执行命令 c-cmd-proc 并更新统计信息，执行完成后负责同步数据 propagate 。

首先为了方便管理，将Redis文件中的conf配置文件和常用命令移动到统一文件中。

AOF 　是以appendonly方式进行数据的储存的，开启AOF模式后，所有存进redis内存的数据都会进入os cache中，然后默认1秒执行一次fsync写入追加到appendonly.aof文件中。

1、首先说结论：这个要跟你具体的架构实现以及业务相关，常见的应用场景下我觉得redis没必要进行读写分离。先来讨论一下为什么要读写分离：读写分离使用于大量读请求的情况，通过多个slave分摊了读的压力，从而增加了读的性能。

2、基于主从复制架构，实现读写分离，redis slave node节点只读，默认开启配置：slave-read-only yes。开启了只读的节点redis slave node，会拒绝所有写操作，这样可以强制搭建成读写分离的架构。

3、。4，完全就失去了读写分离的意义，常见的应用场景下我觉得redis没必要进行读写分离。2，一般来说。过多的select会阻塞住数据库，避免拒绝服务的发生，怎么以更快的速度得到数据. 缓存 2。

redis是单线程的原因在于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。redis核心就是如果我的数据全都在内存里，我单线程的去操作就是效率最高的。

内存存储 Redis的所有数据都存储在内存中，这样可以避免磁盘I/O操作的延迟。内存访问速度要比磁盘快很多，因此Redis可以处理大量的并发请求。

高效执行：Redis的单线程模型意味着所有的操作都在同一个线程中执行，这使得操作指令的执行速度非常快。因为线程切换和调度等开销在单线程中不存在，所以Redis在处理大量请求时，能够保持高效的执行速度。

锁不是影响性能的主要因素。线程锁 (mutex_lock) 只有在遇到冲突的情况下性能会下降，而正常情况下，遇到冲突的概率很低。如果只是简单的加锁、释放锁速度是非常快的，每秒钟上千万次没问题。

1、Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2、”rediswatchdog阻塞的解决方法是检查Redis服务器的负载情况和检查系统日志。检查Redis服务器的负载情况：检查Redis服务器的负载情况，确保硬件资源足够，并且Redis数据库的配置合理。

3、根据目前风控系统运行情况来看，遇到如下的问题 redis 中的key 太多，在存量卡号比较大的情况下，redis 中key的存储过于庞大。 redis 本身RDB 和 AOF 的问题。线上开启AOF 重写出差情况下，会阻塞redis 主线程。

1、如果被锁住的业务运行时间超过了锁的时间，别的线程进来了，导致业务错误，这是不能接受的。Redisson已经为我们考虑到这个问题，自动续锁的时间的机制。watch dog机制。

2、使用 WATCH 命令：WATCH 命令可以监听一个或多个键，如果在事务执行期间这些键被其他客户端修改，事务会被中断并返回错误。

3、默认情况下，看门狗的检查锁的超时时间是30秒钟，也可以通过修改Config.lockWatchdogTimeout来另行指定。在RedissonLock类的renewExpiration()方法中，会启动一个定时任务每隔30/3=10秒给锁续期。

4、在 Redis 中，如果一个命令执行失败，Redis 通常不会回滚之前的操作。

5、这个库里面有一个组件是watchdog，直译过来就是看门狗，它的作用就是每隔一段时间判断的。

6、简单！只要客户端1一旦加锁成功，就会启动一个watch dog看门狗，他是一个后台线程，会每隔10秒检查一下，如果客户端1还持有锁key，那么就会不断的延长锁key的生存时间。

1、”rediswatchdog阻塞的解决方法是检查Redis服务器的负载情况和检查系统日志。检查Redis服务器的负载情况：检查Redis服务器的负载情况，确保硬件资源足够，并且Redis数据库的配置合理。

2、先说下解决方案：开放Redis服务的两个TCP端口。譬如Redis客户端连接端口为6379，而Redis服务在集群中还有一个叫集群总线端口，其端口为客户端连接端口加上10000，即 6379 + 10000 = 16379。

3、建议在设置过期时间时使用 Expire 而非 Expireat，或者使用 Expireat 时自己给入一个随机量，让过期时间离散开。当 Redis 可支配的内存空间不足时，会进行内存逐出操作。尽管可以配置策略，但是逐出时CPU会hang住。

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