redis性能有哪些问题以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照 。
内存使用率：Redis是一种内存数据库 ， 频繁的数据更新会导致内存使用率增加 ， 如果内存不足，就会影响Redis的性能和可靠性 。
内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能 。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性 。
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 。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高 。
两地三中心redis部署是什么模式【redis主从模式和集群模式 redis主从架构读写分离】redis的集群模式为了解决系统的横向扩展以及海量数据的存储问题 ， 如果你的数据量很大，那么就可以用redis cluster 。
在实际开发中不会仅仅部署一个 Redis 服务器，为了获得高可用，Redis 哨兵模式 则是高可用的一种选择 。本文先介绍下 哨兵模式，再介绍了如何在 springboot 项目中使用 。
Redis支持多种数据结构和存储模式，其中包括：字符串（String）：字符串类型是Redis最基本的数据类型，它可以包含任何数据，比如文本、整数或二进制数据等 。
Redis哨兵机制原理浅析原理 监控 sentinel节点需要监控master、slave以及其他sentinel节点的状态 。这一过程是通过Redis的pub\sub系统实现的 。
Redis哨兵模式的实现原理 。关于哨兵的原理，关键是了解以下几个概念：定时任务：每个哨兵节点维护了3个定时任务 。
Redis的哨兵机制就是解决主从复制存在缺陷（选举问题），解决问题保证我们的Redis高可用，实现自动化故障发现与故障转移 。要使用哨兵机制，除了启动Redis服务以外，还要启动哨兵服务来进行监控 ， 会介绍详细步骤 。
其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应 ， 如果Redis服务器一直没有响应，说明这个Redis服务器可能已经宕机了，从而监控运行的多个Redis实例 。
集群监控，负责监控redis master 和slave进程是否正常工作 。（2）消息通知，如果某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员 。（3）故障转移，如果master node挂掉了，会自动转移到slave node上 。
哨兵模式是在主备模式的基础上，加上哨兵，实现redis集群的故障转移 。哨兵负责监控集群状态，当redis主节点发生故障，哨兵通过选举 ， 选出替代的master节点 。一般需要单数的哨兵进行选举，大多数达成一致 。
redis需要读写分离吗具体要看你的应用场景 首先说结论：这个要跟你具体的架构实现以及业务相关，常见的应用场景下我觉得redis没必要进行读写分离 。
完全就失去了读写分离的意义，常见的应用场景下我觉得redis没必要进行读写分离 。2 ， 一般来说 。过多的select会阻塞住数据库 ， 避免拒绝服务的发生，怎么以更快的速度得到数据. 缓存 2 。
基于主从复制架构 ， 实现读写分离，redis slave node节点只读，默认开启配置：slave-read-only yes 。开启了只读的节点redis slave node，会拒绝所有写操作 ， 这样可以强制搭建成读写分离的架构 。
本文算是Redis哨兵的一个入门文章 ， 主要讲了哨兵的作用，例如监控、选主和通知 。在Redis读写分离的情况下 ， 使用哨兵可以很轻松地做到故障恢复，提升了整体的可用性 。
一种是先写入mysql，然后再写入redis 。这样实现方便 ， 每次只要redis不存在 ， 就从mysql获取数据即可，缺点也明显 ， 有一定的数据延迟 。数据一致性要求不高的场合可以使用这种方式 。
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