redis列表批量插入数据，redistemplate批量写入

通过Redis消息队列实现大文件处理

1、通过Redis做一个计数器 每读取一行记录数值，即使服务终止后，先从Redis读取这个数值 再通过cat指定行数开始读数据即可。 通过取模拆Key 分片到不同小Key存储 ，降低单个节点存储压力，也充分利用了存储资源。

2、这种方案相对于第一种方案是数据可靠性提高了，只有在Redis宕机且数据没有持久化的情况下丢失数据，可以根据业务通过AOF和缩短持久化间隔来保证很高的可靠性，而且也可以通过多个client来提高消费速度。

3、Redis实现消息队列原理，常用的消息队列有RabbitMQ，ActiveMQ，个人觉得这种消息队列太大太重，本文介绍下基于Redis的轻量级消息队列服务。

4、应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

5、redis中的list（本质上是个双向链表）、zset（有序set）都可以用做“消息队列”的容器，稍加处理就可以实现一个高可用的“消息队列”。

6、对于此类需求，主要是将请求和实际的处理过程解耦，一般都是采取异步的方式来通知请求方，这跟用不用redis其实没有多大的关系。

三分钟读懂redis数据库

1、读写模式与一致性Redis的读写模式包括Cache Aside、Read/Write Through和Write Behind Caching，它们在处理高并发时需关注更新缓存与数据库的同步问题。为了避免脏读，Redis采用延时双删策略，确保数据一致性。

2、什么是Redisredis是一个nosql(not only sql不仅仅只有sql)数据库，翻译成中文叫做非关系型型数据库。什么是nosql？NoSQL，泛指非关系型的数据库，NoSQL即Not-Only SQL，它可以作为关系型数据库的良好补充。

3、一个高性能的key-value数据库使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型由VMware主持。本文到此分享完毕，希望对大家有所帮助。

redis批量读取数据spark

1、Spark代表着下一代大数据处理技术，并且，借着开源算法和计算节点集群分布式处理，Spark和Hadoop在执行的方式和速度已经远远的超过传统单节点的技术架构。

2、打开reidis，选择第三个数据库。rpush listInfo aa，向listInfo添加数据，向后加，r代表右。push listInfo bb，向listInfo添加数据，向前加。lrange listInfo 0-1，代表查询所有添加的数据。

3、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。

4、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。

5、Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。

我是如何解决redis集群批量获取的效率问题的

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。

缓存预热和降级策略在系统上线和流量高峰时确保服务可用性，而缓存更新机制则确保数据的一致性。Redis集群是一个复杂且灵活的解决方案，通过精细的配置和管理，它能在高并发和分布式环境中提供卓越的性能和可靠性。

Redis的高可用挑战与Codis的解决方案 Redis，凭借其高效的数据操作和丰富结构，已成为开发者信赖的基石。然而，随着业务规模的增长，单点的扩展限制催生了Codis，一个专注于提供无感知水平扩展和高可用性的分布式Redis集群。

通过局域网连接集群系统中的单个计算机节点，使之同时完成同一个工作，以达到高工作效率、高计算速度和高可靠性能。

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