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redis中删除bigkey，redis中删除超过有效期的数据的方式

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Redis有哪些慢操作?内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多 。如果写入量很大，那么每次更新都会写入磁盘 ， 此时机器的磁盘IO就会非常高，拖慢Redis的性能，因此我们不建议使用这种机制 。
记录慢查询是Redis会对长命令进行截断 ， 不会大量占用大量内存 。在实际的生产环境中 ， 为了减缓慢查询被移出的可能和更方便地定位慢查询，建议将慢查询日志的长度调整的大一些 。比如可以设置为 1000以上。
【redis中删除bigkey，redis中删除超过有效期的数据的方式】redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件） 。
将no-appendfsync-on-rewrite的配置设为yes可以缓解这个问题，设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync，暂时存在内存中 ， 等rewrite完成后再写入 。最好是不开启Master的AOF备份功能 。
Redis主从复制的性能问题 ， 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内 。关于Redis 常见的性能问题都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了 。
为了解决这个问题 ， 在Redis 0版本引入了Lazy Free ， 将慢操作异步化，这也是在事件处理上向多线程迈进了一步 。将大键的删除操作异步化，采用非阻塞删除（对应命令UNLINK） 。
redis布隆过滤器属于bigkey1、布隆过滤器 （英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的 。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数 。主要用于判断一个元素是否在一个集合中 。
2、bitmap本质上还是使用的string字符串，不过可以通过bit来进行操作，把这个key的value值想象成bit组成的数组 。
3、布隆过滤器内部维护一个bitArray(位数组)，开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hashhashhash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1 。
4、实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：SpringBootx中使用Redis的bitmap结构（工具类）注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大 。一般需要对hash值进行取余处理 。
5、布隆过滤器和替代算法：但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显 。误算率是其中之一 。随着存入的元素数量增加，误算率随之增加 。但是如果元素数量太少，则使用散列表足矣 。
6、布隆过滤器拦截： 将所有可能的查询key 先映射到布隆过滤器中，查询时先判断key是否存在布隆过滤器中 ， 存在才继续向下执行，如果不存在 ， 则直接返回 。布隆过滤器有一定的误判，所以需要你的业务允许一定的容错性 。
redis和memcached的区别1、Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的 ， 这是和Memcached相比一个最大的区别 。Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储 。
2、数据支持类型：redis在数据支持上要比memecache多的多 。使用底层模型不同：新版本的redis直接自己构建了VM 机制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求 。
3、在Redis中 ， 并不是所有的数据都一直存储在内存中的 。这是和Memcached相比一个最大的区别（我个人是这么认为的） 。
4、存储数据安全——memcache 断电就断了，数据没了；redis 可以定期 save 到磁盘 。灾难恢复——memcache 同上 ， redis 丢了后可以通过 aof 恢复 。
5、Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的 。这是和Memcached相比一个最大的区别 。
6、如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set ， zset，hash等数据结构的存储 。Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份 。
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