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redis数据量大,怎么优化 redis海量数据优化

生活百科Redis

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数据量大,怎么优化 redis海量数据优化】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 。
redis数据量过大怎么办可以尝试优化Redis的内存配置，如使用更高效的数据结构、通过分片方式扩容等 。操作数据过大：如果set操作要处理的数据量过大，会导致操作耗时增加 。可以尝试减小set操作要处理的数据量，如拆分为多个操作、使用批量操作等 。
总的老说，优化方案中只有两种 ， 一种是给查询的字段加组合索引 。
第一 ， 大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache 。
如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g，甚至几百g，或者是几t，那你就需要redis集群，而且用redis集群之后，可以提供可能每秒几十万的读写并发 。
ES大数据量下的查询优化1、索引优化主要是在 Elasticsearch 插入层面优化，如果瓶颈不在这块，而是在产生数据部分，比如 DB 或者 Hadoop 上，那么优化方向就需要改变下 。
2、一个搜索请求过来，会分别从各各分片去查询，最后将查询到的数据合并返回给用户 。
3、一天生成10G日志一般是因为部分应用日志使用不当，很多大数量的日志可以不打 ， 比如大数据量的列表查询接口、报表数据、debug 级别日志等数据是不用上传到日志服务器，这些 即影响日志存储的性能，更影响应用自身性能 。
4、性能好 。Query操作恰恰相反，会计算相关性算分，并且按照结果进行排序，无法缓存结果，性能不好 。故 ， 在某些不需要相关性算分的查询场景，尽量使用FilterContext优化查询性能 。
5、数据量大：查询一万条数据要从庞大的数据集中检索并返回结果 。数据量庞大，ES要进行大量的计算和遍历 ， 导致查询时间增加 。
redis数据持久化如何实现前言Redis是一种高级key-value数据库 。它跟memcached类似 ， 不过数据可以持久化，而且支持的数据类型很丰富 。有字符串，链表，集 合和有序集合 。支持在服务器端计算集合的并，交和补集（difference）等，还支持多种排序功能 。
在redis的配置里有着这样的一段配置：save 900 1save 300 10save 60 10000很关键的一段配置，这时RDB持久化的核心 。
AOF持久化机制将Redis的操作追加到一个只进行追加操作的文件中 ， 因此可以保证每次写操作都被完整地记录下来 。当Redis需要恢复数据时，会重新执行所有的写操作，以此来还原数据 。
主要有两种方式：① 快照持久化 在Redis配置文件中已经自动开启了，格式是：save N M 表示在N秒之内，redis至少发生M次修改则redis抓快照到磁盘 。
Redis 的持久化有两种策略：RDB（Redis Database）：指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储 。AOF（Append Only File）：每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中 。
如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发1、通过使用队列，可以将请求分发到多个处理节点，从而提高系统的并发处理能力 。Redis采用单线程模型处理客户端请求 。虽然单线程模型在理论上限制了并发能力，但Redis利用IO多路复用技术（如epoll）实现了高并发处理 。
2、系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发 。
3、为了保证数据的高可用性，加入了主从模式，一个主节点对应一个或多个从节点 ， 主节点提供数据存取，从节点则是从主节点拉取数据备份 ， 当这个主节点挂掉后，就会有这个从节点选取一个来充当主节点，从而保证集群不会挂掉 。
4、处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中 。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态 。

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