Redis常见的性能问题都有哪些?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 。
缓存击穿 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 。
那还是有问题，我们可以在加锁的时候 ， 手动调长redis锁的过期时间，可这个时间多长合适？业务逻辑的执行时间是不可控的，调的过长又会影响操作性能 。
Redis作为内存数据库 ， 拥有非常高的性能 ， 单个实例的QPS能够达到10W左右 。但我们在使用Redis时 ， 经常时不时会出现访问延迟很大的情况，如果你不知道Redis的内部实现原理，在排查问题时就会一头雾水 。
详细原因1）不需要各种锁的性能消耗Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value ， 还有list，hash等复杂的结构，这些结构有可能会进行很细粒度的操作，比如在很长的列表后面添加一个元素，在hash当中添加或者删除一个对象 。
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 。
predixy一款高性能全功能redis代理在功能的对比上，predixy相比另外三款代理更为全面，基本可以完全适用原生redis的使用场景 。在性能上，predixy在各轮测试中都以较大优势领先 。
如何用Redis缓存改善数据库查询性能先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql 。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了 。
【redis优化配置 性能优化之redis优化】redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面 。redis只做读操作，在内存中查询速度快 。
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如何做到和mysql数据库的同步 【方案一】http：//？sort=created 程序实现mysql更新、添加、删除就删除redis数据 。
缓存方案：在上面的测试可以知道 ， 要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中，瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU，就算是千万级的并发下也可以完全无压力，带个用户很好的 。
Spark和Redis结合使用到底有多大的性能提升呢?45倍使用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 。
前面应该还有个数据生产者，比如flume.flume负责生产数据，发送至kafka 。spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算 。计算结果保存至redis，供实时推荐使用 。
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 。
相信很多使用alluxio的同学，都是冲着其memory speed的加速效果而来 。我也一样，认为只要用上了alluxio，整合了spark和hadoop就可以轻松把以前的JOB提升数倍的性能 。然而，事实并不是这么顺利的 。
数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表 ， 并提供HQL（HiveSQL）查询功能 。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外 ， 它还可以优化迭代工作负载 。
网络方面，我们没有采用Docker默认提供的NAT网络模式 ， NAT会造成一定的性能损失 。通过OpenStack，我们支持Linux bridge和Open vSwitch，不需要启动iptables，Docker的性能接近物理机的95% 。
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