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redis为什么会丢数据 redis很多数据偶尔丢数据

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阿里云redis集群数据集中在db0未分散到所有节点问题解决这种方式导致我们存入缓存服务器的数据一直集中在DB0节点上 ， 在访问量过大时，该节点会在短时间内受到到的访问压力很大，DB0的cpu瞬间达到100%以上，造成服务卡顿甚至不可用 。
Redis Cluster从逻辑上分16384个hash slot，分片算法是 CRC16（key） mod 16384 得到key应该对应哪个slot ， 据此判断这个slot属于哪个节点 。每个节点可以设置1或多个从节点，常用的是3主节点3从节点的方案 。
如果您正在寻找一个Redis集群迁移工具，NineData是一个值得考虑的选择 。它提供了一个高效、安全的数据迁移工具，可以在不影响业务的前提下实现Redis集群的高效迁移 。操作使用方面，NineData的数据迁移工具也非常简便 。
怎么利用rdb文件恢复redis数据这样一来，bgsave 子进程生成 RDB 时 ， 就可以根据页表读取这些数据，再写入磁盘中 。如果此时，主线程接收到了新写或修改操作，那么，主线程会使用写时复制机制 。
然后，主线程在这个数据副本上进行修改 。同时，bgsave 子进程可以继续把原来的数据（键值对 C）写入 RDB 文件 。Redis 0 中提出了一个混合使用 AOF 日志和内存快照的方法 。
在写入的时候，先把当前的数据以 RDB 的形式写入文件的开头，再将后续的操作命令以 AOF 的格式存入文件，这样既能保证 Redis 重启时的速度，又能简单数据丢失的风险 。
其实RDB和AOF两种方式也可以同时使用，在这种情况下，如果redis重启的话，则会优先采用AOF方式来进行数据恢复 ， 这是因为AOF方式的数据恢复完整度更高 。
redis取map后map没了什么情况1、如果我们存储的string中的内容是数字的话，我们也可以对其进行增或减操作 ， Redis可以自动的对字符串进行相关的操作 。
2、性能问题，Hashmap存储大量数知据时需要不断扩容，Redis支持2的32次方个key ， 每个key或者value大小最大512M 。Hashmap是线程不安道全的，redis因为操作原子性不需要考虑这个 。
3、在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应 。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适 。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的 。
4、redis对hashmap有一个优化，当filed数量比较少的时候（因为ziplist是用顺序遍历的方式查找元素，所以数量多了复杂度是o（N）肯定不合适 。
5、然后对每个分区中的数据进行 排序 ，如果此时设置了Combiner，将排序后的结果进行Combiner操作 ， 主要是在map计算出中间文件前做一个简单的合并重复key值的操作，这样做的目的是让尽可能少的数据写入到磁盘 。
6、redisbitmap有缺点 。根据查询相关公开信息：用BITPOS有一个缺点 ， 那就是每次只能找到一个为1的下标，因此，当我们需要统计处bitmap中有哪些位置为1的时候 ， 则需要使用一些额外的代码计算 。
redis数据淘汰策略是什么1、淘汰简介Redis官方给的警告，当内存不足时，Redis会根据配置的缓存策略淘汰部分keys，以保证写入成功 。当无淘汰策略时或没有找到适合淘汰的key时，Redis直接返回out of memory错误 。
2、然后在选到的key中选择.volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰 。
3、LRU （less recently used）是Redis唯一支持的回收算法 ， 当缓存占用的内存空间达到设置的最大空间时，会自动驱逐老的数据 。
4、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为什么会丢数据 redis很多数据偶尔丢数据】5、springboot整合Redis参考， SpringBoot整合Redis - （jianshu.com） 在整合Redis的基础上，在新加监听配置 监听配置类 监听类 将Redis用作缓存时，如果内存空间用满 ， 就会自动驱逐老的数据 。

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