redis百万数据缓存，redis存放一百万条数据多大

面试官:Redis中的缓冲区了解吗-

输入缓冲区会先把客户端发送过来的命令暂存起来，Redis 主线程再从输入缓冲区中读取命令，进行处理。为了避免客户端和服务器端的请求发送和处理速度不匹配，这点和等下要说的输出缓冲区是一样的。首先缓冲区是一块固定大小的内存区域，如果要把这个地方填满的话，那 Redis 会直接把客户端连接关闭。

把命令追加到AOF缓冲区，步骤二 将缓冲区的内容写入程序缓冲区 步骤三 将程序缓冲区的内容写入文件 当AOF持久化功能处于开启状态时，服务器每执行完一个命令就会将命令以协议格式追加写入redisServer结构体的aof_buf缓冲区。而在服务重启的时候会把AOF文件加载到缓冲区中。

持续性限制是，当客户端缓冲区大小持续60秒超过8m，也会导致连接关闭。而对于 Slave 客户端来说，大小限制是256m，持续性限制是当客户端缓冲区大小持续60秒超过64m时，关闭连接。上面三种规则都是可配置的。可以通过 CONFIG SET 命令或者修改 redis.conf 文件来配置。

redis缓存原理

redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_product），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，配置文件中有三个参数对其进行配置。

Redis是一种内存高速cache，如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调取，不知道比硬盘调取快了多少倍，并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中。Redis支持主从同步。

redis的集群模式为了解决系统的横向扩展以及海量数据的存储问题，如果你的数据量很大，那么就可以用redis cluster。

redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点。网络高并发，高流量的数据处理。一个异步，高效，且对CPU要求不高的网络模型，这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于事件驱动的一个异步模型。

内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制。

redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。

如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发

1、所以下面使用6节点（主节点、备份节点由redis-cluster集群确定）。6个节点分布在一台机器上，采用三主三从的模式。实际应用中，最好用多台机器，比如说6个节点分布到3台机器上，redis在建立集群时为自动的将主从节点进行不同机器的分配。

2、我们可以看到从秒杀成功队列中依次取出的第一个用户id是208522，最后一个用户是176260，可以看出结果是很准确的。redis在解决高并发这方面的能力是真的挺不错的。

3、可以通过Redis解决并发问题 解决方式一：将Redis连接池化首先，Redis也归属于数据库范凑，即便它是NoSQL类型，依然为C/S结构模式。客户端每次请求都需要建立数据库连接，在多客户端请求模式下服务端与客户端连接频繁将导致系列阻塞、超时等等系列问题。

4、Redis提供了高速缓存功能，可以将常用的数据缓存在内存中，降低访问数据库的频率。这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力。Redis提供了多种队列数据结构，如列表（list）和集合（set），可以用来实现任务队列和消息队列等。

5、redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点。网络高并发，高流量的数据处理。一个异步，高效，且对CPU要求不高的网络模型，这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于事件驱动的一个异步模型。

如何用Redis缓存改善数据库查询性能

性能优化与监控慢查询日志和监视器用于优化查询，通过调整数据结构、限制内存和使用AOF而非RDB持久化来提高性能。Redis的持久化策略提供了RDB和AOF两种方式，各有优缺点。Redis集群与数据分布Redis的集群模式允许数据分布到多台服务器，通过Sentinel实现高可用性。

实战中的读写流程/ 在Cache-Aside模式中，读写流程是先尝试缓存，无果则查询数据库并更新。写入则遵循“先写DB后删Cache”的原则，可能会产生脏缓存。处理策略中，增加更新重试机制是一种常见的应对策略，但过度缩短失效时间并不是长久之计。

先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。

首先明确是不是一定要上缓存，当前架构的瓶颈在哪里，若瓶颈真是数据库操作上，再继续往下看。明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。

redis集群模式缓存数据量最大多少?

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。如图。第二种通过连接池连接。这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。

(2)redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个。如上所述，集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵。因此redis作者，不建议redis cluster节点数量超过1000个。那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了。没有必要拓展到65536个。

redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据：一主多从，每个实例都容纳了完整的数据，比如redis主就10G的内存量，其实你就最对只能容纳10g的数据量。如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g，甚至几百g，或者是几t，那你就需要redis集群，而且用redis集群之后，可以提供可能每秒几十万的读写并发。

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