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redis缓存大数据为什么不合适，redis存储大数据

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redis缓存放在逻辑层还是model层1、业务层实现：先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层 ， 并写入数据到nosql 。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点） ， 和数据震荡恢复了 。
【redis缓存大数据为什么不合适，redis存储大数据】2、缓存 Redis最常见的用途就是作为缓存层，由于Redis存储在内存中，读写速度非常快，可以显著减轻数据库或其他后端服务的负载压力 。通过将频繁访问的数据存储在Redis中 ， 可以加速数据的获取 ， 提升系统的响应性能 。
3、当然了 。在三层中也提到了Model，但是三层架构中Model的概念与MVC中Model的概念是不一样的，“三层”中典型的Model层是以实体类构成的 ， 而MVC里，则是由业务逻辑与访问数据组成的 。在ASP NET中的MVC架构编写的，具有极其良好的可扩展性 。
大量数据能缓存到redis里面吗1、不适合引子： 在大数据时代 ， 总希望存在一个Key-value存储机制，像HashMap一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度 。
2、通常来说 ， 当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql(或其他数据库)的压力，但不是使用Redis，就不用MySQL 。
3、多条 。redis缓存集合数据是一种大型数据的集结方式，其内部数据量大，数据分支多，是多条数据，不是单条数据 。数据是事实或观察的结果 ， 是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材 。
Redis的主要功能?1、Redis主要用于构建高性能、可扩展的应用程序，特别是需要快速读取和写入数据的应用程序，如社交媒体、游戏、电子商务和实时分析等 。Redis的内存存储机制和高速缓存技术可以极大地提升应用程序的性能和吞吐量 。
2、Redis是一个高性能的key-value数据库 。Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点： - Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用 。
3、redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis 。
4、Redis不仅能保存Strings类型的数据，还能保存Lists类型（有序）和Sets类型（无序）的数据，而且还能完成排序（SORT） 等高级功能，在实现INCR，SETNX等功能的时候，保证了其操作的原子性，除此以外，还支持主从复制等功能 。
为什么缓存越大数据库越慢?这是因为，当缓存的大小超过了一定的阈值时，计算机可能会将过多的数据存储到缓存中，从而导致缓存的效率降低 。此外，过大的缓存还可能会消耗过多的内存资源，从而影响系统的稳定性和性能 。
影响数据库性能的主要因素总结如下：sql查询速度 网卡流量 服务器硬件 磁盘IO 以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能，而就像木桶效应一样 。如果其中一个因素严重影响性能，那么整个数据库性能就会严重受阻 。
其症状包括：对象可能打开得更慢，查询可能比正常情况下运行的时间更长，各种典型操作通常似乎也需要使用更长时间 。更何况如果在网站应用中，采用的是Access作为数据库的话，这里就有了性能上的问题 。
它的存在是因为不同磁盘的传输速度不一样，传输数据时也是先读到缓存中再写到磁盘中的 。刚开始时缓存是空的，所在速度比较快 。等缓存满了之后速度自然就下将了 。但到了一定速度后就不会有太大的变化了 。

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