redis多进程读写数据，redis的进程

Redis的IO多路复用——单线程的理解(Redis6.0之后的多线程)

基于Reactor设计模式实现的IO多路复用 IO多路复用技术架构图如下 注：多线程处理可能涉及锁，并且涉及切换线程的消耗。耗时的命令会导致性能下降，而且无法发挥CPU多核的性能。Redis多线程只用来处理网络数据的读写和协议解析，命令的执行仍旧是单线程。这样的设计改变是为了不想让Redis因为引入多线程变得复杂。

Redis 6/7版更进一步，多线程处理网络IO，但在命令操作上仍保持单线程，确保数据一致性。这就像一场精心编排的芭蕾，主线程执行的每一个动作都精准而优雅，线程安全无虞。至于速度，Redis的秘诀在于内存操作的高效和简单，以及IO多路复用技术的应用。

Redis基于Reactor模式开发了自己的I/O事件处理器，也就是文件事件处理器。 Redis在I/O事件处理上，采用了I/O多路复用技术，同时监听多个套接字， 并为套接字关联不同的事件处理函数，通过一个线程实现了多客户端并发处理。

Redis持久化的几种方式——深入解析RDB

RDB 持久化机制 ：是对 redis 数据执行周期性的持久化。这种方式就是将内存中数据以快照的方式写入到二进制文件中，默认的文件名为 dump.rdb。客户端也可以使用save或者bgsave命令通知redis做一次快照持久化。

RDB（Redis DataBase）持久化方式则通过定时生成数据快照的方式进行数据持久化，它只保存了某个时间点上的数据快照，不是实时的写入操作，因此能够节省磁盘空间。在数据恢复时，RDB可以直接读取预先生成的快照文件进行恢复，相对较为快速。在实际使用中，可以根据不同的需求选择合适的持久化方式。

Redis实现数据持久化的两种实现方式：RDB：指定的时间间隔内保存数据快照AOF：先把命令追加到操作日志的尾部，保存所有的历史操作RDB实现Redis数据持久化（默认方式）编辑 redis.conf注：使用whereis redis命令查看redis安装在哪个位置，然后进入redis安装目录的etc目录下，编辑redis.conf。

Redis支持RDB和AOF两种持久化机制，持久化功能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题，当下次重启时利用之前持久化的文件即可实现数据恢复。Redis支持两种方式的持久化，一种是RDB方式，一种是AOF方式。可以单独使用其中一种或将二者结合使用。

redis实现多个线程同时修改同一个数据,保证数据一致性

1、面对这一挑战，有四种常见的解决方案，每一种都有其优缺点，让我们一一剖析： 先写数据库后写缓存这种方法旨在确保数据的最终一致性，避免因网络异常导致的缓存数据不准确。然而，在高并发情况下，若两个请求同时操作同一数据，可能会出现缓存与数据库的版本不一致。

2、Redis 6/7版更进一步，多线程处理网络IO，但在命令操作上仍保持单线程，确保数据一致性。这就像一场精心编排的芭蕾，主线程执行的每一个动作都精准而优雅，线程安全无虞。至于速度，Redis的秘诀在于内存操作的高效和简单，以及IO多路复用技术的应用。

3、）读Redis：热数据基本都在Redis 2）写MySQL：增删改都是操作MySQL 3）更新Redis数据：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis Redis更新。1）数据操作主要分为两大块：一个是全量(将全部数据一次写入到redis)一个是增量（实时更新）这里说的是增量，指的是mysql的update、insert、delate变更数据。

我是如何解决redis集群批量获取的效率问题的

1、作为一个key value存在，很多开发者自然的使用set/get方式来使用Redis，实际上这并不是最优化的使用方法。尤其在未启用VM情况下，Redis全部数据需要放入内存，节约内存尤其重要。假如一个key-value单元需要最小占用512字节，即使只存一个字节也占了512字节。

2、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。

3、将newkey的值 v2 删掉。用redis的时候， keys 、 hgetall 、 del 这些命令我们会多加小心，因为不合理地调用它们可能会长时间block住redis的其他请求 甚至导致CPU使用率居高不下从而卡住整个服务器。但其实 rename 这个不起眼的命令也可能造成一样的问题，使用时也需要谨慎对待。

4、Redis集群，作为数据存储和处理的强大解决方案，提供了多种模式以确保高可用性和性能。让我们深入了解一下Redis集群的三大核心组件——主从复制、哨兵模式和Cluster，以及它们如何协作以应对各种场景。主从复制： 容错和读写分离的基石，通过全量复制和增量复制确保数据一致性。

5、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。如果查询慢日志发现，并不是复杂度较高的命令导致的，例如都是SET、DELETE操作出现在慢日志记录中，那么你就要怀疑是否存在Redis写入了大key的情况。

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