redis一个对象能支持几千万个key么,读写会有什么问题【redis缓存满了 redis缓存key的数量上限】如上所述，集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多 。如果节点过1000个 ， 也会导致网络拥堵 。因此redis作者，不建议redis cluster节点数量超过1000个 。那么 ， 对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了 。
没有限制.key是按照hash查找的，当然越小，理论上越快。
redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M 。操作方法如下：首先要安装redis ， 开启redis的服务 。安装python的redis模块 。pip install redis 。第一种直接连接redis 。打开redis客户端，查看redis数据库 。
如果一个Key写入的数据非常大 ， Redis在分配内存时也会比较耗时 。同样的，当删除这个Key的数据时，释放内存也会耗时比较久 。
redis集群模式整体缓存的数据量应控制在控制在20G以下 。服务端有1000多个Redis实例，100+集群，每个实例的内存控制在20G以下 。所以控制在20G以下 。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题 ， 实现了较为完善的高可用方案 。
可以控制主节点数据量在 2~4GB（仅供参考），这样可以让全量同步执行得更快些 ， 避免复制缓冲区累积过多命令 也可以调整缓冲区大小，还是之前的 client-output-buffer-limit 参数 。
redis是一个支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value数据库 。可以认为redis比mysql简化很多 。mysql支持集群 。
redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个 。如上所述，集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多 。如果节点过1000个 ， 也会导致网络拥堵 。因此redis作者，不建议redis cluster节点数量超过1000个 。
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 。
G 。服务端有1000多个Redis实例，100+集群，每个实例的内存控制在20G以下 。控制在20G 。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案 。
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 。
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