Redis有哪些慢操作?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 。
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 。
【redis增删改查语句 redis的增删改查命令】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。
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 。
可见，要想保证Redis高性能的运行，其中涉及到CPU、内存、网络，甚至磁盘的方方面面，其中还包括操作系统的相关特性的使用 。
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 。
增删改查哪个最重要增删改查中最简单的功能是删除，通过Id来删除单表或者多表都是可以的 。增删改查中最重要的功能是查询 ， 因为不仅仅是单表查询、连表查询需要用到查询，新增前和修改前也要使用到查询 。
对于一个组织，一个系统也是一样的，他们都遵循着增删改查的哲学，人员不够招人，业务缩水裁员，观察外在的需求，检查内在的功能，做错了修改一下，往复循环 。这么一看，这一个增删改查的哲学其实就是迭代的本质 。
增删改查一般是数据库管理系统的基本功能，但哪个方面更侧重，这个要看实际的应用场景及具体业务需要 。
增删 。查询不涉及修改、新增和删除，对原文件没有改动，增删对原文件有所改动，还需要找到修改地方，然后进行操作，相比较更为麻烦难一点 。
redis中的rehash?Redis中所有数据都有key-value，这是通过哈希表实现的，redis的字典数据结构保存了两张哈希表 ， 采取了渐进哈希的方法 。
渐进式 rehash 采用了 分治 的思想，将 rehash 键值对所需的工作分摊到了每次对字典的增删改查操作上，虽然降低了 redis 服务器的整体吞吐量，但提升了响应速度，不会出现在某次操作时特别慢的情况 。
Redis-shake是一个基于golang语言开发的，用于在两个redis之间同步数据的工具，满足用户非常灵活的同步、迁移需求 。
随着数据逐步增多，Redis 开始执行 rehash，这个过程分为三步：这个过程看似简单 ， 但是第二步涉及大量的数据拷贝 ， 如果一次性把哈希表 1 中的数据都迁移完，会造成 Redis 线程阻塞，无法服务其他请求 。
所以就需要频繁的 rehash ，每次 rehash 就会创建2倍的内存，造成内存浪费 hash的底层实现为 整数数组intset 或者 hashtable。
mongodb和redis区别是什么?1、内存管理机制不同：Redis数据全部在内存 ， 定期写入磁盘，当内存不够时，选择指定的LRU算法，定期删除 。MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现 。当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘 。
2、mongodb是文档式的存储 。内存管理机制：Redis数据全部存在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，可以选择指定的LRU算法删除数据 。MongoDB和mysql一样，只是把索引文件放到内存中 。
3、redis 丰富一些，数据操作方面，redis 更好一些，较少的网络 IO 次数，同时还提供 list，set，hash 等数据结构的存储 。mongodb 支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库 ， 支持的查询语言非常丰富 。
项目使用redis是不是增删改查都要更新redis?Redis 数据更新时，会先更新缓存，再更新数据库 。这是因为缓存的目的是为了减少数据库的压力，而且 Redis 支持事务处理机制，请求优先命中 Redis，缓存中没有在命中数据库，所以优先删除缓存，然后更新数据库 。
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 。
项目中redis每隔一秒刷新一次 。Redis是完全开源的，遵守BSD协议，是一个高性能的 key-value数据库 。
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 。
redis删除缓存 ， 代码逻辑没问题，没有删掉是内存分配器的分配策略 。键值对的大小不一样和删改操作：Redis频繁做更新操作、大量过期数据删除，释放的空间（不够连续）无法得到复用，导致碎片率上升 。
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