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redis订阅发布堵塞问题 redis订阅发布吞吐量

睿知Redis

Redis非关系性数据库有什么特点?1、Redis的卓越性能，简单性和数据结构的原子操作有助于解决使用传统关系数据库实现时难以实现或执行不佳的问题 。Redis主要特点高级数据结构：为值提供五种可能的数据类型：字符串，列表，集合 ， 哈希和有序集合 。
2、redis的特点 数据的持久化：Redis支持将内存中的数据持久化到磁盘中，这样即使系统出现故障，数据也不会丢失 。
3、随着互联网web0网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速 。
4、是NoSQL（非关系型数据库）的典型代表，也是时下是最流行的键值对存储数据库 。它支持字符串、哈希、链表、集合、有序集合五种数据存储类型 。
5、数据一致性不同 非关系型数据库一般强调的是数据最终一致性，而没有像ACID一样强调数据的强一致性，从非关系型数据库中读到的有可能还是处于一个中间态的数据 。
6、MySQL是关系型数据库，主要用于存放持久化数据 ， 将数据存储在硬盘中，读取速度较慢 。Redis是NOSQL，即非关系型数据库 ， 也是缓存数据库，即将数据存储在缓存中，缓存的读取速度快 ， 能够大大的提高运行效率，但是保存时间有限 。
redis产生雪崩怎么解决1、解决方案是使用分布式锁或者异步更新缓存数据。- 缓存穿透：指查询一个不存在的数据，由于缓存中也没有该数据，所以每次请求都会到数据库中去查询，导致数据库压力增大 。
2、Redis雪崩效应的解决方案：可以使用分布式锁，单机版的话本地锁消息中间件方式一级和二级缓存Redis+Ehchache均摊分配Redis的key的失效时间解释： 当突然有大量请求到数据库服务器时候，进行请求限制 。
3、借助Redis setNX命令设置一个标志位就行 。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待 。
4、如果缓存数据 设置的过期时间是相同 的，并且Redis恰好将这部分数据全部删光了 。这就会导致在这段时间内 ， 这些缓存 同时失效 ，全部请求到数据库中 。
5、很难碰到这个问题 。如果有大并发的项目 ， 流量有几百万左右 。这两个问题一定要深刻考虑 。如下所示缓存穿透，即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上，从而数据库连接异常 。
redis在什么情况下使用1、复杂数据结构value是哈希，列表 ， 集合 ， 有序集合等复杂数据结构的时候，选择redis更合适，因为mc无法满足这样的需求 。
2、使用redis或memcached之类的称为分布式缓存 ， 在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具有一致性 。缺点是需要保持redis或memcached服务的高可用，整个程序架构上较为复杂 。
3、使用Redis的事务功能：通过事务，可以执行多个操作并确保Redis作为一个原子单元执行 ， 这可以确保在并发环境中购物车数据的完整性和一致性，使用事务可以避免在多个客户端同时更新购物车时出现冲突或不一致的情况，从而保证实时性 。
4、性能对比：由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高 。
5、Redis缓存机制主要作用在于提高数据访问速度、减轻数据库压力、提高系统性能 。
6、要不就很有可能服务器频繁满载做dump） 。数据支持类型不同 redis在数据支持上要比memecache多的多 。
常用的消息队列1、流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛 。应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增 ， 应用挂掉 。为解决这个问题 ， 一般需要在应用前端加入消息队列 。
2、ActiveMQ ， 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线 。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1和J2EE 4规范的 JMS Provider实现，尽管JMS规范出台已经是很久的事情了，但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位 。
3、这样发布者和使用者都不用知道对方的存在 。常用的消息队列有哪些？RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMq 。甚至现在部分NoSQL也可做消息队列，如Redis 。
怎么实现redis的数据库的缓存(redis实现缓存的流程)1、redis是类似key_value形式的快速缓存服务 。类型较丰富 ， 可以保存对象、列表等，支持的操作也很丰富，属于内存数据库 ， 且可以把内存中的数据及时或定时的写入到磁盘 。可设置过期自动删除，速度快，易于使用 。
2、网络高并发，高流量的数据处理 。一个异步 ， 高效，且对CPU要求不高的网络模型 ， 这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于事件驱动的一个异步模型 。
【redis订阅发布堵塞问题 redis订阅发布吞吐量】3、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 。

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