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rediscluster pipeline redispipeline优缺点

睿知redispipelin

redis中使用multi和pipeline以及不使用这两名字的区别1、【pipeline】【分布式的id生成器】【分布式锁【watch】【multi】】【redis分布式】好了，一个一个来 。
2、在此基础上，redis支持各种不同方式的排序 。与memcached一样 ， 为了保证效率，数据都是缓存在内存中 。
3、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 。
predixy一款高性能全功能redis代理【rediscluster pipeline redispipeline优缺点】1、在功能的对比上，predixy相比另外三款代理更为全面 ， 基本可以完全适用原生redis的使用场景 。在性能上，predixy在各轮测试中都以较大优势领先 。
redis一个对象能支持几千万个key么,读写会有什么问题1、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 。
2、如上所述 ， 集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多 。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵 。因此redis作者 ， 不建议redis cluster节点数量超过1000个 。那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群 ， 16384个槽位够用了 。
3、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 。
4、redis是一个key-value存储系统 。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）、zset（sorted set --有序集合）和hash（哈希类型） 。
5、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 。
6、通过上述两种手段 ， 保证过期的key一定会被干掉 。很简单，就是说，你的过期key，靠定期删除没有被删除掉 ， 还停留在内存里，占用着你的内存呢，除非你的系统去查一下那个key ， 才会被redis给删除掉 。
关于redis批量获取数据pipeline1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、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 。

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