锐客网

  1. 首页 > 生活百科 > it技术 > >

redis批量取大量数据 redis处理大批量数据

Redis生活百科

数据多的时候为什么要使用redis而不用mysql?1、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 。
2、redis可以作为存储的扩展部分，但是不能直接替换掉mysql 。redis对事务的支持还是比较简单的 。但是redis的性能和扩展性比较好，使用起来比较方便 。不会的 。只能是一种互补 。
3、那么为什么要使用类似redis这样的Nosql数据库呢？1） 当数据量的总大小一个机器放不下时；2） 数据索引一个机器的内存放不下时；3） 访问量（读写混合）一个实例放不下时 。
如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发通过使用队列，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 。
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 。
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 。
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 。
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 。
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 。
首先看到 Redis 官方的说法是：『A String value can be at max 512 Megabytes in length.』 。
可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁 ， 虽然这个可能不是太常用 。
如何高效地向Redis写入大量的数据一旦文件创建完，剩下的动作就是尽可能快的将其提供给Redis 。
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 。
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 。
使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法 。这种方法可以高效地批量读取Redis数据，并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理 。
在Redis上，一种方式是通过key user：123：username来获取结果value 。如你所见，key的定义中携带了神秘信息（像user ids） 。在Redis中 ， key的重要性可见一斑 。（其他key-value数据库中key的地位也是如此 。
大量数据能缓存到redis里面吗不适合引子： 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 。
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 。
【redis批量取大量数据 redis处理大批量数据】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 。

    推荐阅读


    上一篇：网易如何构建服务器？ 网易怎么建造服务器啊

    下一篇：redis中的database redis向量数据库