redis为什么不使用多线程 redis为什么避免大key _redis

本文目录一览：

1、Redis怎么实现分布式锁
2、redis一个对象能支持几千万个key么,读写会有什么问题
3、浅析Redis的BigKey(阿里巴巴技术协会ATA同步发送)
4、为什么Redis数据库内存不宜过大
5、分布式锁的一些细节问题,值得收藏
6、Redis数据的过期与淘汰

Redis怎么实现分布式锁redis是保持的AP而非CP，如果要追求强一致性可以使用zookeeper分布式锁，但是zookeeper也不是完全没问题，在出现网络颜值，客户端与服务端失联情况的时候也依然可能会出现分布式的问题。
Redis分布式锁，必须使用者自己间隔时间轮询去尝试加锁，当锁被释放后，存在多线程去争抢锁，并且可能每次间隔时间去尝试锁的时候，都不成功，对性能浪费很大。
使用分布式锁要满足的几个条件：系统是一个分布式系统（关键是分布式，单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现）共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL）。
redis一个对象能支持几千万个key么,读写会有什么问题如果一个值的size过大，写入时开辟内存以及发送时的数据 copy 开销都会很大。建议从业务上对大key做拆分。对于一些数据结构的操作，时间复杂度为 O（N），如果不加控制，可能会引起阻塞。
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。
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。
如果一个Key写入的数据非常大，Redis在分配内存时也会比较耗时。同样的，当删除这个Key的数据时，释放内存也会耗时比较久。
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。
所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。
浅析Redis的BigKey(阿里巴巴技术协会ATA同步发送)1、常用的做法是通过./redis-cli --bigkeys命令对整个redis中的键值对进行统计，输出每种数据类型中最大的 bigkey 的信息。一般会配合-i参数一起使用，控制扫描间隔，避免长时间扫描降低 Redis 实例的性能。
2、redis布隆过滤器属于bigkey 。根据查询公开信息显示， redis是单线程运行的，一次操作的value会对整个redis的响应时间造成负面影响。出现这种情况下需要对bigkey进行拆分。
3、Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行（row）的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型（Wide Column Stores）。
为什么Redis数据库内存不宜过大1、如果此时主库内存体积过大那么从库重做速度就会很慢，而发送到从库的读请求就会受到严重影响，同时由于传输的rdb文件的体积过大，主库的网卡在相当长的一段时间内都会受到严重影响。
2、这种做法最大的问题就是两个并发的写操作导致脏数据。如下图（以Redis和Mysql为例），两个并发更新操作，数据库先更新的反而后更新缓存，数据库后更新的反而先更新缓存。
3、单台Redis的存放数据必须比物理内存小 Redis的数据全部放在内存带来了高速的性能，但是也带来一些不合理之处。比如一个中型网站有100万注册用户，如果这些资料要用Redis来存储，内存的容量必须能够容纳这100万用户。
4、GET/SET一样高效。所以，如果你需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。Redis和Memcache都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。不过memcache还可用于缓存其他东西，例如图片、视频等等。
5、Redis和Memcache都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。不过memcache还可用于缓存其他东西，例如图片、视频等等。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。
6、Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。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）。
分布式锁的一些细节问题,值得收藏锁的释放问题：多个客户端竞争同一把锁时，会出现一个客户端释放了锁，但别的客户端并没有释放的情况。这会导致别的客户端无法获取到锁，从而无法继续执行后续的操作。
但是在分布式系统中，这种方式就失效了；由于分布式系统多线程、多进程并且分布在不同机器上，这将使单机并发控制锁策略失效，为了解决这个问题就需要一种跨 JVM 的互斥机制来控制共享资源的访问。
分布式锁需要满足的特性综上：使用 setnx 命令来实现分布式锁并不是一个很严谨的方案，如果是Java技术栈，我们可以使用 Redisson 库来解决以上问题，接下来的文章会介绍如何使用。
Redis数据的过期与淘汰1、noeviction：默认策略，不淘汰数据；大部分写命令都将返回错误（DEL等少数除外）。allkeys-lru：从所有数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰。volatile-lru：从设置了过期时间的数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰。
2、值得一提的是，设置expire会消耗额外的内存，所以使用allkey-lru可以更高效地使用内存，因为这样使用的时候不需要设置过期时间。Redis使用的并不是完全LRU算法，而是近似LRU算法。
3、然后在选到的key中选择.volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰。
4、所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的。内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制。
【redis为什么不使用多线程 redis为什么避免大key】5、redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来。