为什么从redis中取数据比较慢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 。
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 。
例如在一个配置较高的服务器中，0.5毫秒就认为Redis变慢了，在一个配置较低的服务器中 ， 3毫秒才认为Redis变慢了 。
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 。
一分钟快速搞懂Redis的慢查询分析【redis查询大量数据 redis批量查询慢】Redis是一个内存数据库，当Redis使用的内存超过物理内存的限制后，内存数据会和磁盘产生频繁的交换 ， 交换会导致Redis性能急剧下降 。所以在生产环境中我们通过配置参数maxmemoey来限制使用的内存大小 。
之前我们就遇到这种问题，特点就是从某个时间点之后就开始变慢，并且一直持续。这时你需要检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况 。网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况 。
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 。
第二 ， 单线程避免了线程切换以及加锁释放锁带来的消耗 ， 对于服务端开发来说 ， 锁和线程切换通常是性能杀手 。当然了，单线程也会有它的缺点，也是Redis的噩梦： 阻塞 。
我是如何解决redis集群批量获取的效率问题的1、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 。
2、如果你快速的在Google中搜索“Redis queues” ， 你马上就能找到大量的开源项目 ， 这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求 。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker ， 你可以从这里去查看 。
3、Redis Cluster是Redis 0以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验 。Redis Sharding集群Redis 3正式推出了官方集群技术，解决了多Redis实例协同服务问题 。
4、以Java语言为例 ， 简单说一下，除了一些公司自主开发的集群外 。
5、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 。
6、解决办法是：客户端在加锁时，设置一个只有自己知道的【唯一标识】进去 。例如，可以是自己的线程id ， 也可以是一个uuid 在释放锁时，可以这么写： 问题来了，还不是原子的 。redis没有原生命令了 。
Redis有哪些慢操作?1、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 。
2、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 。
3、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。
4、redis并不会因为key的增加而导致写入明显变慢，肯定是其他因素 。如果redis开启了持久化，在进行持久化时，性能必然下降，可以使用config命令查看持久化设置了没有 。
5、将no-appendfsync-on-rewrite的配置设为yes可以缓解这个问题，设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync ， 暂时存在内存中，等rewrite完成后再写入 。最好是不开启Master的AOF备份功能 。
6、redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化） ， 另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件） 。
如何用Redis缓存改善数据库查询性能1、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 。
2、redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面 。redis只做读操作 ， 在内存中查询速度快 。
3、redis中的数据可以设置过期时间expire，如果这个数据在一定时间内没有被延长这个时间，那个一定时间之后这个数据就会从redis清除 。所以 ， redis只是用来缓存数据库中经常被访问的数据，可以增加访问速度和并发量 。
4、redis如何做到和mysql数据库的同步 【方案一】http：//？sort=created 程序实现mysql更新、添加、删除就删除redis数据 。
5、缓存方案：在上面的测试可以知道，要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中，瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU，就算是千万级的并发下也可以完全无压力，带个用户很好的 。
redis的set方法耗时高Set适合经常地随机储存，插入，删除 。但是在遍历时效率比较低 。Set对每个对象只接受一次 ， 并使用自己内部的排序方法（通常，你只关心某个元素是否属于Set，而不关心它的顺序--否则应该使用List） 。
Redis将所有数据放在内存中，非数据同步正常工作中，是不需要从磁盘读取数据的，0次IO 。内存响应时间大约为100纳秒，这是Redis速度快的重要基础 。
在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效 。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 。
性能极限：在seckill场景下，性能总是被要求越高越好 我们来看下如何利用Redis来解决上面的三个问题 。库存安全 利用Redis来做库存扣减 ， 避免超限的方法很多，坑也很多，我们先来看下常用的陷阱有哪些 。
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