本文目录一览：
- 1、redis的set方法耗时高
- 2、关于redis批量获取数据pipeline
- 3、Redis有哪些慢操作?
- 4、redis一次访问耗时
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 。
从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助 。redis是一个key-value存储系统 。
Redis的高并发能力与其缓存、队列、单线程模型等技术密切相关 。这些技术共同保证了Redis在高并发场景下的高性能和稳定运行 。
全量数据格式是把内存中的数据写入磁盘，便于下次读取文件进行加载 。增量请求文件则是把内存中的数据序列化为操作请求，用于读取文件进行replay得到数据，序列化的操作包括SET、RPUSH、SADD、ZADD 。
关于redis批量获取数据pipeline指令类型必须一致，批量指令依赖于Redis的实现，有些指令如setbit 没有批量实现的，就无法使用这种方案 。不能混合指令发送 ， 需要发送的指令必须在一次请求中确定 。灵活性比pipeline差 。
将需要操作的key计算出对应的solt ， 得到hostAndPort ， 分组存放在一个map中 。
获取jedis对象 （一般从连接池中获?。?） 获取jedis对象 的pipeline对象 3）添加、执行指令 用pipeline提交所有操作并返回执行结果：为了保证pipeline原子性，redis提供了简单的事务 。
使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法 。这种方法可以高效地批量读取Redis数据，并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理 。
Redis有哪些慢操作?内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多 。如果写入量很大 ， 那么每次更新都会写入磁盘，此时机器的磁盘IO就会非常高，拖慢Redis的性能，因此我们不建议使用这种机制 。
记录慢查询是Redis会对长命令进行截断，不会大量占用大量内存 。在实际的生产环境中 ， 为了减缓慢查询被移出的可能和更方便地定位慢查询，建议将慢查询日志的长度调整的大一些 。比如可以设置为 1000以上。
出现的延迟（latency）均指从客户端发出一条命令到客户端接受到该命令的反馈所用的最长响应时间 。Reids通常处理（命令的）时间非常的慢，大概在次微妙范围内，但也有更长的情况出现 。
redis一次访问耗时1、频繁读取redis性能会有影响 。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中 ， 而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能 。
2、数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高 ， 就会导致set操作的响应时间变慢 。可以通过查看Redis的监控信息 ， 确定是否存在负载过高的情况 。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大 ， 会导致set操作的耗时增加 。
【redis取值偶尔取不到 为什么redis取的数据很慢】3、如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小 ， 一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高，取决于机器性能 。锁不是影响性能的主要因素 。
