redis同时读写的问题的简单介绍

Redis早期的主从架构原理分析,早期如何实现读写分离的?

1、可以通过部署2台Redis服务器， 一台主，一台从。然后写的操作在主库，读的操作可以在从库。进行主从同步即可。这样就可以，一台写，多台从，所有读的请求全部在从库那边操作。增强Redis的并发能力。主从配置，比较简单。直接去 从服务器 那边，修改配置文件redis.conf。

2、读写分离： 可以用于实现读写分离，主库写、从库读，读写分离不仅可以提高服务器的负载能力，同时可根据需求的变化，改变从库的数量。高可用基石： 除了上述作用以外，主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基础。

3、同时，读写分离还可以实现数据备份和负载均衡，从而提高可靠性和性能。3)高可用保障 不仅如此，Redis 还可以手动切换主从节点，来做故障隔离和恢复。这样，无论主节点或者从节点宕机，其他节点依然可以保证服务的正常运行。 主从复制实现1 开启主从复制 要开启主从复制，我们需要用到 replicaof 命令。

4、架构设计 由于redis是单点，项目中需要使用，必须自己实现分布式。基本架构图如下所示：分布式实现 通过key做一致性哈希，实现key对应redis结点的分布。

5、针对完整的重同步的缺陷，Redis提供了部分的重同步功能。部分的重同步功能涉及到三个部分：部分的重同步过程：主服务器通过向从服务器传播命令来更新从服务器的状态，保持主从服务器一致，而从服务器通过向主服务器发送命令来进行心跳检测，以及命令丢失检测。

6、Redis的哨兵机制就是解决主从复制存在缺陷（选举问题），解决问题保证我们的Redis高可用，实现自动化故障发现与故障转移。 要使用哨兵机制，除了启动Redis服务以外，还要启动哨兵服务来进行监控，会介绍详细步骤。

redis实现多个线程同时修改同一个数据,保证数据一致性

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。

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。

）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。

为什么Redis是单线程、及高并发快原因详解

高效执行：Redis的单线程模型意味着所有的操作都在同一个线程中执行，这使得操作指令的执行速度非常快。因为线程切换和调度等开销在单线程中不存在，所以Redis在处理大量请求时，能够保持高效的执行速度。简化编程模型：对于开发者来说，单线程模型使得编程和调试更为简单。

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。程序内部的合理构架，调用逻辑，内存管理。

但线程，只能靠单个处理器速度，内存速度，处理器上的缓存速度，总线传输速度。余下的是你的网络IO。但线程高并发完全依赖程序的运行速度。redis这种东西肯定不是但线程的。一个连接就是一个线程，你这样理解应该不准确。

redis一个对象能支持几千万个key么,读写会有什么问题

(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。

没有限制.key是按照hash查找的 ，当然越小 ，理论上越快 。并没有必然要多长的限制 ，尽量短就可以了！Redis key值是二进制安全的，这意味着可以用任何二进制序列作为key值，从形如”foo”的简单字符串到一个JPEG文件的内容都可以。空字符串也是有效key值。

Redis 同时支持主从复制和读写分离：一个 Redis 实例作为主节点 Master，负责写操作。 其它实例(可能有 1 或多个)作为从节点 Slave，负责复制主节点的数据。1 架构组件 主节点Master 数据更新：Master 负责处理所有的写操作，包括写入、更新和删除等。

Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。 Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内。关于Redis 常见的性能问题都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。

redis批量读取数据spark

相信各位在使用redis集群的时候，对于redis集群中的批量操作都会有一个现象：使用redis集群进行批量获取数据的时候，效率总是不高，取一次数据要达到几百毫秒，当你操作的数据是百万级别的时候，你就会发现redis的读取效率压根就不能接受。

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。但Spark利用内存进行数据处理，这让Spark的处理速度超过基于磁盘的Hadoop 100x 倍。

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。rpop listInfo，取出并移除keyList最后一个元素，右边的元素。

redis读写瓶颈

从你这个描述来看，写性能确实不太正常。我有一种方法可以用来看一下你这50000条数据是不是超过了默认的maxmemory值：统计一下10000条数据大约占的内存值，估计5W条记录的大约内存值，然后再看一下你的VM是否开启。这样做是因为超过了指定的内存同时没开启vm时，有可能会导致进程挂掉。

为什么Redis是单线程的官方答案因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。性能指标关于redis的性能，官方网站也有，普通笔记本轻松处理每秒几十万的请求。

Redis 的大部分操作都在内存中完成，并且采用了高效的数据结构，因此 Redis 瓶颈可能是机器的内存或者网络带宽，而并非 CPU，既然 CPU 不是瓶颈，那么自然就采用单线程的解决方案了；Redis 采用单线程模型可以避免了多线程之间的竞争，省去了多线程切换带来的时间和性能上的开销，而且也不会导致死锁问题。

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