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 。
【redis zset遍历 redis遍历所有key】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 。
redis是如何执行的执行命令的过程其实主要是寻找命令对应的执行函数，通过lookupCommand查找对应的执行命令，通过call执行命令 。负责执行命令 c-cmd-proc 并更新统计信息，执行完成后负责同步数据 propagate。
AOF 是以appendonly方式进行数据的储存的，开启AOF模式后，所有存进redis内存的数据都会进入os cache中，然后默认1秒执行一次fsync写入追加到appendonly.aof文件中 。
首先为了方便管理，将Redis文件中的conf配置文件和常用命令移动到统一文件中 。
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 。
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 。
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