redis序列号效率，redis序列化

redis怎么提高get的效率

1、使用命令： cluster keyslots {key} 提高效率的解决方案 因此，通过上面我们就可以知道key值存储对应的reids集群的节点，因此我们可以做以下处理：将你所需要的key按照槽的值进行分批，用单点连接的形式连接到某个redis节点上，批量取处于同一个节点上的key。

2、最有效的提高 Redis 性能的方案就是在没有必要开启持久化的情况下，关闭 Redis 的持久化功能，这样每次对 Redis 的操作就无需进行 IO 磁盘写入了，因此性能会提升很多。其他优化 Redis 的常见手段有，缩短键值对的存储长度和不使用耗时长的 Redis 命令。

3、在2方案的基础上将串行取数据改为并行取数据，进一步提高效率。其中3方案效率最高，各类开源框架以及自研系统大多选用该方案。

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。

redis性能为什么高

1、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。

2、Redis的高并发和快速原因redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO 内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。

3、总结来说，Redis凭借其高效的数据操作和丰富的功能特性，为现代应用提供了强大的支持。通过合理的配置和优化，可以在性能和数据一致性间找到最佳平衡，满足各种业务需求。

4、当然了，单线程也会有它的缺点，也是Redis的噩梦： 阻塞。如果执行一个命令过长，那么会造成其他命令的阻塞，对于Redis是十分致命的 ，所以Redis是面向快速执行场景的数据库。除了Redis之外，Node.js也是单线程，Nginx也是单线程，但他们都是服务器高性能的典范。

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。

6、Redis最大的特性是它会将所有数据都放在内存中，所以读写速度性能非常好。Redis是基于内存进行操作的，性能较高，可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。

Redis-全局唯一ID

结论：适合小应用，无需分表，没有高并发性能要求。 单独开一个数据库，获取全局唯一的自增序列号或各表的MaxId1) 使用自增序列号表专门一个数据库，生成序列号。开启事物，每次操作插入时，先将数据插入到序列表并返回自增序列号用于做为唯一Id进行业务数据插入。

Redis的BitMap和HyperLogLog用于高效处理二进制状态和基数统计，而GEO则结合Sorted Set实现地理定位。Stream作为Redis 0新增的专为消息队列设计的数据结构，提供了持久化、唯一ID和确认模式等功能，支持XADD、XREAD等操作，实现消息队列的有序和可靠性。

如果使用全局唯一ID，就是根据业务的操作和内容生成一个全局ID，在执行操作前先根据这个全局唯一ID是否存在，来判断这个操作是否已经执行。如果不存在则把全局ID，存储到存储系统中，比如数据库、redis等。如果存在则表示该方法已经执行。

这里，ARGV[1] 是一个可传入的参数变量，可以传入唯一值。比如一个只有自己知道的 UUID 的值，或者通过雪球算法，生成只有自己持有的唯一 ID。 释放锁的脚本改成这样： 可以看到，从业务角度，无论如何，我们的分布式锁已经可以满足真正的业务需求了。

Vitess，京东云技术团队的杰作，巧妙地应对了全局唯一ID生成的挑战。它的核心策略是为每个需要唯一ID的表（如user表）创建一个配套的sequence表（如user_seq）。sequence表结构精简，主要包括id、next_id和cache字段。

第一步：存储复制信息 redis在关闭时，通过shutdown save，都会调用rdbSaveInfoAuxFields函数，把当前实例的repl-id和repl-offset保存到RDB文件中，当前的RDB存储的数据内容和复制信息是一致性的可通过redis-check-rdb命令查看。

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是一种单线程机制的nosql数据库，基于key-value，数据可持久化落盘。由于单线程所以redis本身并没有锁的概念，多个客户端连接并不存在竞争关系，但是利用jedis等客户端对redis进行并发访问时会出现问题。发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。

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。而且过去单线程的使用主要考虑CPU不是Redis的瓶颈，不需要多条线程并发执行，所以多线程模型带来的性能提升不能抵消它带来的开发和维护成本。

Redis各版本差异

1、redisv8和redis最大的区别在于redisv8具有更好的兼容性，能够进行更为复杂的运算。

2、在增强开发和特性改进方面有区别。在增强开发方面spring4是web开发增强，spring5是JDK8的增强。在特性改进方面spring4是注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进，spring5是测试方面的改进。

3、SETNX不同：SETNX（SETifNoteXists），该命令在key不存在时设置key的值，如果key存在，不做任何操作。Redishash数据结构可以存储多个键值对，所以我们可以使用Redishash实现分布式锁。Redishash实现方式不同：可以使用SETNX实现分布式锁，将Redis中某个Key的value设置为1，表示该锁被某个客户端取得。

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