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redis存放大数据问题，redis大数据量频繁读取

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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、默认为0 ， 没有指定最大缓存，如果有新的数据添加，超过最大内存 ， 则会使redis崩溃，所以一点要设置 。设置maxmemory之后，配合的要设置缓存数据回收策略 。
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、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 。
五分钟系列之Redis大规模数据存储简述Redis保存数据有两种方式：快照模式（Snapshot）它支持两种快照模式：定时快照，即按一定时间将内存中的数据保存到磁盘上 。定量快照，即数据变化一定次数后将数据保存到磁盘上 。
String字符串是最常用的数据类型，他能够存储任何类型的字符串，当然也包括二进制、JSON化的对象、甚至是base64编码之后的图片 。在Redis中一个字符串最大的容量为512MB ， 可以说是无所不能了 。
Redis在分布式应用中占据着越来越重要的地位，短短的几万行代码，实现了一个高性能的数据存储服务 。最大缓存设置示例：maxmemory 100mb单位：mb ， gb 。
Redis支持多种数据结构和存储模式，其中包括：字符串（String）：字符串类型是Redis最基本的数据类型，它可以包含任何数据 ， 比如文本、整数或二进制数据等 。
redis这些内存消耗数据怎么看呢,主要看哪个说明内存比较大了redis缓存固然高效 ， 可是它会占用我们系统中宝贵的内存资源，特别是当我们的项目运行了一段时间后，我们需要看一下redis占用了多少内存，那么可以用“info”命令查看 。
hash-max-ziplist-value：表示用压缩列表保存时哈希集合中单个元素的最大长度 。
used_memory 为 Redis 内存分配器（如：jemalloc）分配的 内存总量 ，这些内存主要用于存储 Redis 实际运行时产生的数据 。注意，这里说的内存总量包含 内存 和 虚拟内存。
使用Redis客户端连接Redis，保证可以执行Redis命令 ， 可以用RedisDesktopManager，当然也可使用Xshell 。执行infomemory查询Redis内存使用情况信息 。
redis数据缓存在哪里Redis中是把数据保存到内存中的，但是它也会定期的把数据写会到硬盘中 。Redis保存数据有两种方式：快照模式（Snapshot）它支持两种快照模式：定时快照，即按一定时间将内存中的数据保存到磁盘上 。
所有数据基本上都存在于内存当中 ， 会定时以追加或者快照的方式刷新到硬盘中. 由于redis是一个内存数据库，所以读取写入的速度是非常快的，所以经常被用来做数据，页面等的缓存 。
首先找到redis的安装目录 ， 如下图测试环境目录，进入到/opt/install/redis-19/src，如下图所示 。需要注意，一般情况下是在redis的安装目录下，有时也会在bin目录下 ， 如下图所示 。
既可以在 redis.conf 文件中设置，也可以在运行过程中通过 CONFIG SET 命令动态修改 。例如，要设置 100MB 的内存限制，可以在 redis.conf 文件中这样配置：maxmemory 100mb将 maxmemory 设置为 0， 则表示不进行内存限制 。
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源码解读:单线程的redis是如何实现高速缓存的?1、程序内部的合理构架，调用逻辑，内存管理 。redis在采用纯C实现时，整体调用逻辑很短，但在内存方面，适当的合并了一些对象和对齐，比如sds等，在底层使用了内存池 ， 在不同情况下使用的不太一样 。
2、Redis是一种内存高速cache，如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调取 ， 不知道比硬盘调取快了多少倍 ， 并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中 。
3、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的五种数据结构及其底层实现原理1、：有序集合的底层实现之一是跳表，除此之外跳表它在 Redis 中没有其他应用 。
2、查询方式一般采用二分查找法 ， 实际查询复杂度也就在log(n)Redis-有序集合对象（zset）底层实现为 字典（dict）跳表（skiplist），当数据比较少的时候用ziplist编码结构存储 。
3、Set 就是一个集合，集合的概念就是一堆不重复值的组合 。利用 Redis 提供的 Set 数据结构，可以存储一些集合性的数据 。比如在微博应用中 ， 可以将一个用户所有的关注人存在一个集合中，将其所有粉丝存在一个集合 。
4、Redis有五种结构：String 可以是字符串，整数或者 浮点数，对整个字符串或者字符串中的一部分执行操作，对整个整数或者浮点执行自增(increment)或者自减(decrement)操作 。
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