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 。
3、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） 。
4、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 。
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 。
数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?通常来说 ， 当数据多、并发量大的时候，架构中可以引入Redis，帮助提升架构的整体性能，减少Mysql（或其他数据库）的压力 ， 但不是使用Redis，就不用MySQL 。
redis可以作为存储的扩展部分，但是不能直接替换掉mysql 。redis对事务的支持还是比较简单的 。但是redis的性能和扩展性比较好，使用起来比较方便 。不会的 。只能是一种互补 。
那么为什么要使用类似redis这样的Nosql数据库呢？1） 当数据量的总大小一个机器放不下时；2） 数据索引一个机器的内存放不下时；3） 访问量（读写混合）一个实例放不下时 。
redis存储量与访问速度的关系是什么样的1、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 。
2、速度快：redis使用内存存储数据，使得读写速度非常快 。这是因为内存访问速度比磁盘访问速度快很多 。redis的单线程模型也避免了多线程并发处理中的锁竞争和上下文切换等开销，使得操作更加高效 。
3、内存存储 Redis的所有数据都存储在内存中，这样可以避免磁盘I/O操作的延迟 。内存访问速度要比磁盘快很多 ， 因此Redis可以处理大量的并发请求 。
4、但是往往又有数据可靠性的需求，采用MySQL作为数据存储，不会因为内存问题而引起数据丢失，同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能 。所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎 ， Redis则作为Cache 。
5、redis是非关系型内存数据库数据存储于内存中，内存读取速度非常快，如果只是简单的key-value，内存不是瓶颈 。一般情况下 ， hash查找可以达到每秒数百万次的数量级 。（2）采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件 。
6、但是 Redis 也不是什么都可以做，比如数据量特别大时，不适合 Redis ， 我们知道 Redis 是基于内存的，虽然内存很便宜，但是如果你每天的数据量特别大，比如几亿条的用户行为日志数据，用 Redis 来存储的话，成本相当的高 。
存储器容量与什么有关?1、存储容量、地址线和数据线之间有着密切的关系 。地址线的数量决定了可访问的存储单元数量 ， 而数据线的宽度则决定了每个存储单元可以存储的数据量 。因此 ， 存储容量是地址线和数据线数量的函数 。
2、微型计算机存储器的地址线数量和存储容量之间存在一定的关系 ， 通常情况下，存储器的容量是由地址线的数量来决定的 。在计算机中，每个存储单元都有一个唯一的地址 ， 通过地址线的数量，计算机可以访问到不同的存储单元 。
3、问题九：电脑可以使用多大的内存条是由什么决定的？ 决定最大内存的因素有两个 单根最大容量 。主板插槽数 。（DDR1带最大单根是1G 、DDR2 单根最大2G 、DDR3单根最大4G）内存控制器 。
redis多个数据库内存怎么分配的(redis一个库能存多少数据)1、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 。
2、redis是一个支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value数据库 。可以认为redis比mysql简化很多 。mysql支持集群 。
3、控制在20G以下 。服务端有1000多个Redis实例，100+集群，每个实例的内存控制在20G以下 。所以控制在20G以下 。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案 。
【redis能存储的数据量和什么有关 redis能存储的数据量和什么有关】4、Redis集群中的每个node（节点）负责分摊这16384个slot中的一部分 ， 也就是说，每个slot都对应一个node负责处理 。当动态添加或减少node节点时，需要将16384个槽做个再分配，槽中的键值也要迁移 。
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