redis多key读取特别慢，redis大key为啥慢

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redis获取获取key等待

1、redis的命令keys(*) 可以获取所有的key。但是此种方式当数据量大的时候，会产生阻塞的情况。 redis的key还可以通过scan命令获取key。

2、执行TIME命令，记录当前时间戳timestamp1。执行GETkeyname等相关命令，获取对应的值。再次执行TIME命令，记录当前时间戳timestamp2。计算timestamp2-timestamp1，得到查询该key所花费的时间。

3、获取key的有效时间对于获取有效时间的指令，key 不存在返回 -2，key 存在但是没有关联超时时间返回 -1，如果key存在并且有关联时间，则返回具体的剩余时间秒或者毫秒。

4、首先要链接redis客户端 redis-cli 然后要通过key来查找你存的数据，相当于一个数组，有key，有value，通过key来查看value的值。keys * 注：列出当前redis存储的全部key。

「如果一个key对应的value非常大，那么这个key就被称为bigkey。写入bigkey在分配内存时需要消耗更长的时间。

（1）redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中，内存读取速度非常快，如果只是简单的key-value，内存不是瓶颈。一般情况下，hash查找可以达到每秒数百万次的数量级。（2）采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件。

MySQL是关系型数据库；而Redis是非关系型数据库。作用不同 mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快。

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。

1、只要有精确的 key，检索时不会有任何性能问题。Redis 用于存储 key 的是一个字典对象，查询性能与数量级无关。用 pipeline 批量执行。数据量大部分取决于你使用的数据格式，也取决于你单个 key 的数据规模。

2、redis相同的会覆盖，redis本身就是以key为主键的，key相同肯定覆盖。如果是要避免使用用一个KEY，可以在不同的系统生成GUID的方式做key，也可以让redis产生key给不同的系统使用。

3、在 Redis 主从架构中，由于主节点的数据会被异步地复制到从节点，因此在某个时刻，主从节点之间可能会存在一些数据的不一致。所以，要评估主从节点之间的数据同步情况，不能仅仅通过 key 的数量来衡量。

Redis Cluster是Redis 0以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验。Redis Sharding集群Redis 3正式推出了官方集群技术，解决了多Redis实例协同服务问题。

使用redis-trib.rb，这个是安装redis时就自带的一种集群，采用了服务端分片的方式，支持主备，此集群既解决了高并发的问题，也解决了高可用的问题。Jedis使用JedisCluster类来访问。使用Jedis带的客户端分片ShardedJedisPool类。

解决方案就是，不使用这些复杂度较高的命令，并且一次不要获取太多的数据，每次尽量操作少量的数据，让Redis可以及时处理返回。

Redis是一个内存数据库，当Redis使用的内存超过物理内存的限制后，内存数据会和磁盘产生频繁的交换，交换会导致Redis性能急剧下降。所以在生产环境中我们通过配置参数maxmemoey来限制使用的内存大小。

A方案：顺序处理，如果第一个socket因为网卡读数据处理慢了，一阻塞后面都玩蛋去。B方案：每个socket请求都创建一个分身子进程来处理，不说每个进程消耗大量系统资源，光是进程切换就够操作系统累的了。

之前我们就遇到这种问题，特点就是从某个时间点之后就开始变慢，并且一直持续。这时你需要检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况。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。

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。另外考虑是否是内存不足，一般redis最多只应该占用60%的物理内存，如果超过了在rdb进行持久化时可能会内存不足。可以监视内存和cpu使用情况进行分析。

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。

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