redis有序集合速度慢，redis 有序集合

Redis使用zset有序集合做延迟队列

(3) json转化成数组，读取任务的queue参数，将它添加到指定的队列里，然后从job中删除这个任务。(4) 上述转移操作时，如果成功，记录日志。

我们只要从 RBlockingQueue 队列中取数据即可。好像还是不够深入，我们接着看。

思路： 借助Redis的zSet集合，score存储的是异常时的时间戳，获取一定时间范围内的set集合。

这里我们简单地学习几个Redis的命令，分别是添加ZADD，移除ZREM，与查询ZRANGEBYSCORE。

zset的用法 zset的命令可在这里（ http：// ）看到，有兴趣的同学可以直接去看。

redis中有序集合类型和列表类型的不同点与相同点

1、Redis有序集合类似Redis集合存储在设定值唯一性。不同的是，一个有序集合的每个成员带有分数，用于以便采取有序set命令，从最小的到最大的分数有关。

2、有序集合（Sorted Set）：有序集合类型存储的是一组有序的元素，每个元素都有一个分数（score），可以根据分数进行排序。

3、Redis的hash类型其实就是一个缩减版的redis。它存储的是键值对，将多个键值对存储到一个redis键里面。hash类型的底层主要也是基于字典这种数据结构来实现的。

4、redis的zset和set一样也是string类型元素的集合，且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。zset的成员是唯一的，但分数（score）却可以重复。

5、集合（set）类型也是用来保存多个的字符串元素，但和列表类型不一 样的是，集合中不允许有重复元素，并且集合中的元素是无序的，不能通过 索引下标获取元素。

Redis有哪些慢操作?

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。

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。

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。

redis是关系型数据库吗

1、不是。redis是一个key-value的nosql数据库(非关系型数据库)。支持存储的value类型包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。

2、启动redis-cli时没有设置集群模式。redis属于非关系型数据库，通过键值对保存数据，不适合做频繁的更新数据，找不到error_movedata，是由于启动redis-cli时没有设置集群模式，它可以解决高并发和大量数据访问，方便快捷。

3、redis不是关系型数据库。关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。在关系型数据库中，数据被组织成一系列的表格，表格中的每一列被称为一个属性，每一行称为一个记录，记录表示实体的实例。

4、redis是一个典型的非关系型数据库，可以作为消息中间件使用。

5、不属于关系数据库的有：mongodb；cassandra；redis；hbase；neo4j；其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库，它是一个面向文档的开源数据库。

Redis常见的性能问题都有哪些?

以下是Redis常见的性能问题有哪些？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。

缓存击穿 缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。

网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。

Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，单个实例的QPS能够达到10W左右。但我们在使用Redis时，经常时不时会出现访问延迟很大的情况，如果你不知道Redis的内部实现原理，在排查问题时就会一头雾水。

分布式环境：在分布式环境下，需要考虑缓存数据的同步和一致性问题，否则可能会导致软件功能异常。缓存维护：需要定期对缓存进行维护，如清除无用的缓存数据，避免缓存数据过多影响系统性能。

redis 服务监控 通过监控工具，首先排查一下redis 服务端是否是超时，可以从服务器cpu ，内存使用情况，qps等判断server 端是否超时。如果server 侧没有问题，就需要排查客户端。

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