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redis数据放不下怎么办呢 redis数据放不下怎么办

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redis查询到已经过期数据原因Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名 。
（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除 所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的 。
缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有 ， 但数据库中有的情况 。这种情况一般都是缓存过期了 。
由于指令的同步存在异步，所以会出现主从数据不一致的情况 。当Redis内存超出物理内存限制时，内存数据会开始和磁盘产生频繁的交换，使得性能急剧下降 。
redis数据缓存在哪里1、所有数据基本上都存在于内存当中 ，  会定时以追加或者快照的方式刷新到硬盘中. 由于redis是一个内存数据库，所以读取写入的速度是非常快的， 所以经常被用来做数据，页面等的缓存 。
2、首先找到redis的安装目录，如下图测试环境目录，进入到/opt/install/redis-19/src ， 如下图所示 。需要注意，一般情况下是在redis的安装目录下，有时也会在bin目录下，如下图所示 。
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 。
redis数据量过大怎么办1、可以尝试优化Redis的内存配置，如使用更高效的数据结构、通过分片方式扩容等 。操作数据过大：如果set操作要处理的数据量过大 ， 会导致操作耗时增加 。可以尝试减小set操作要处理的数据量，如拆分为多个操作、使用批量操作等 。
2、首先看到 Redis 官方的说法是：『A String value can be at max 512 Megabytes in length.』 。过大的 key 和 value 有两个问题：Redis 是一个内存数据库，如果容量过大的 key 和 value 首先会导致服务器中的内存碎片 。
3、如果数据量很大且CPU性能不是很好的时候，停止服务的时间甚至会到1秒 。文件路径和名称 默认Redis会把快照文件存储为当前目录下一个名为dump.rdb的文件 。
4、你没找对选中方法： 如果要删除3-1000整行，你先选中第三行，右边用鼠标拉着滚动条到1000行，快的很，按着shift选中第1000行 ， 就都选中了，右键/删除行即可 。
5、可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用 。
6、第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；第二，如果需要缓存大量的dto ， 动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态 ， 系统启动时就加载的大量配置 ， 一般考虑放ehcache 。
如何高效地向Redis写入大量的数据一旦文件创建完，剩下的动作就是尽可能快的将其提供给Redis 。
从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中 。当然，最直接的做法就是遍历MySQL数据，一条一条写入到Redis中 。这样没什么错 ， 但是速度会非常慢 。
redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化：指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘 ， 实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件 ， 用二进制压缩存储 。
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分布式锁常见问题及解决方案使用redis客户端redisson，redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题，它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注，将更多精力用在处理业务逻辑上 。
【redis数据放不下怎么办呢 redis数据放不下怎么办】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 。
比如，SSD将内存换成了磁盘，以换取更大的容量 。
释放锁的时候 ， 只需要删除 del key 这个 key 就行了 。
问题-1 如果setnx执行成功，但是在expire执行的时候redis节点宕机了 ， 在这种情况下，锁不会被释放，导致死锁 。
用户无法将自己的Redis数据库扩展至任意大小1、数据库是由一个整数索引标识 ， 而不是由一个数据库名称 。默认情况下，一个客户端连接到数据库0 。每个数据库都有属于自己的空间，不必担心之间的key冲突 。
2、首先 ， 无论我们是使用自己的物理主机，还是使用云服务主机 ， 内存资源往往是有限制的，scale up不是一个好办法，我们需要scale out横向可伸缩扩展 ， 这需要由多台主机协同提供服务，即分布式多个Redis实例协同运行 。
3、这是因为redis无法像mysql、mongodb那样基于同步的点位在主库发生变化后从新的主库继续同步数据 。在redis集群中一旦从库换主，redis的做法是将更换主库的从库清空然后从新主库完整同步一份数据再进行续传 。
4、redissearch的缺点有三个，第一个是由于是内存数据库，所以单台机器存储的数据量跟机器本身的内存大小 。虽然redissearch本身有key过期策略 ， 但是还是需要提前预估和节约内存 。如果内存增长过快，需要定期删除数据 。
5、Redis的外围由一个键、值映射的字典构成 。与其他非关系型数据库主要不同在于：Redis中值的类型不仅限于字符串 ， 还支持如下抽象数据类型：字符串列表 。无序不重复的字符串集合 。有序不重复的字符串集合 。

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