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redis最大数据量 10万条数据用redis

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基于redis做缓存分页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 。
【redis最大数据量 10万条数据用redis】2、实现思路 list链表键存储用户ID，用于分页查询，同时用于查询用户总数，key为personid 。
3、数据以ID为key缓存到Redis里；把数据ID和排序打分存到Redis的skip list，即zset里；当查找数据时，先从Redis里的skip list取出对应的分页数据 ， 得到ID列表 。用multi get从redis上一次性把ID列表里的所有数据都取出来 。
如何高效地向Redis写入大量的数据1、一旦文件创建完 ， 剩下的动作就是尽可能快的将其提供给Redis 。
2、从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中 。当然 ， 最直接的做法就是遍历MySQL数据，一条一条写入到Redis中 。这样没什么错，但是速度会非常慢 。
3、redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化：指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后 ， 再替换之前的文件，用二进制压缩存储 。
大量数据能缓存到redis里面吗1、不适合引子： 在大数据时代，总希望存在一个Key-value存储机制，像HashMap一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度 。
2、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 。
3、多条 。redis缓存集合数据是一种大型数据的集结方式，其内部数据量大，数据分支多，是多条数据 ， 不是单条数据 。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材 。
4、用Redis实现数据的读写，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键 。这样处理 。

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