redis阻塞读取，redis rdb阻塞

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redis和memcached的区别

1、在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别（我个人是这么认为的）。

2、Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。

3、数据支持类型：redis在数据支持上要比memecache多的多。使用底层模型不同：新版本的redis直接自己构建了VM 机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

这个库里面有一个组件是watchdog，直译过来就是看门狗，它的作用就是每隔一段时间判断的。

你可以通过 CONFIG 命令查看或设置配置项。

这对于内存数据库尤为重要；因为，如果没有得当的措施，当下面的情形发生时你的数据将会部分或全部丢失：对于情形1和情形2有两种方式来解决；情形3将在稍后讨论。

watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具日期和时间操作日期和时间的类库。arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。

”rediswatchdog阻塞的解决方法是检查Redis服务器的负载情况和检查系统日志。检查Redis服务器的负载情况：检查Redis服务器的负载情况，确保硬件资源足够，并且Redis数据库的配置合理。

以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。

如果你的服务请求量并不大，但Redis实例的CPU使用率很高，很有可能是使用了复杂度高的命令导致的。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。

可见，要想保证Redis高性能的运行，其中涉及到CPU、内存、网络，甚至磁盘的方方面面，其中还包括操作系统的相关特性的使用。

Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

RedisClientBlock是Redis客户端的一个阻塞方法，主要用于在Redis进程中等待客户端的请求，并当客户端请求到达时，将请求的数据放入处理队列中进行处理，防止Redis进程在没有请求的情况下浪费CPU资源。

因此，如果有大量同一时间过期的key，会在主动删除触发时，不停地取key删key，造成阻塞。建议在设置过期时间时使用 Expire 而非 Expireat，或者使用 Expireat 时自己给入一个随机量，让过期时间离散开。

因为redis是单线程的，所有的操作都是按照顺序线性执行的，但是由于读写操作是阻塞的，所以某个请求假如是阻塞的话那么整个进程都无法对其他客户端提供服务。

搭建Redis集群的过程中，执行到cluster create ip：port ... 的时候，发现程序在阻塞，显示：Waiting for the cluster to join 的字样，然后就无休无尽的等待...根据字样的提示，在等待集群的创建。

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。

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