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Redis分布式缓存搭建

首先我们创建一个Spring Boot x的项目，在application.properties配置文件中添加Redis的配置，Spring和Redis的整合可以参考小编其他的文章，此处不再详解。我们设置服务端口server.port为8080端口用于启动第一个服务。

更自然的想法是将Redis变成一个可以水平扩展的分布式缓存服务，在Codis之前，业界只有Twemproxy，但是Twemproxy本身是一个静态的分布式Redis方案，进行扩容/缩容时候对运维要求非常高，而且很难做到平滑的扩缩容。

前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash。因为不知道你们的应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用MongoDB会更好，比如在存储日志方面。

但是主、从节点分布在不同的服务器上，数据跨节点同步时又会出现分布式一致性的问题。而在高频并发的场景下，解决加锁后往往又会带来其它的分布式问题，例如写入效率低、吞吐量大幅下降等。 而对于 Redis 这样一个高效缓存数据库来说，性能降低是难以忍受的，所以加锁不是一个优秀的方案。

redis高并发能力直接相关概念有哪些

redis高并发能力直接相关概念有，无序集合内存回收。Redis作为一款高效的内存数据库，其最为常用的数据结构之一就是无序集合。无序集合也就是Redis中的Set，与之对应的有序集合则为Sorted Set，而这两种数据结构都非常适合高并发场景下的数据操作。

Redis的高并发能力主要与内存存储、高效的I/O操作、快速的数据结构、原子操作概念直接相关。内存存储 Redis的所有数据都存储在内存中，这样可以避免磁盘I/O操作的延迟。内存访问速度要比磁盘快很多，因此Redis可以处理大量的并发请求。

Redis高并发能力直接相关概念，有缓存、队列、单线程模型等。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。

redis存储几个g的数据

G。服务端有1000多个Redis实例，100+集群，每个实例的内存控制在20G以下。控制在20G。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。

首先看到 Redis 官方的说法是：『A String value can be at max 512 Megabytes in length.』。过大的 key 和 value 有两个问题：Redis 是一个内存数据库，如果容量过大的 key 和 value 首先会导致服务器中的内存碎片。这会影响 Redis 的内存分配的效率，进一步导致内存的使用率下降。

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，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）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。

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。

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。

那既然内存是有限的，比如redis就只能用10个G，你要是往里面写了20个G的数据，会咋办？当然会干掉10个G的数据，然后就保留10个G的数据了。那干掉哪些数据？保留哪些数据？当然是干掉不常用的数据，保留常用的数据了。

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