如何高效地向Redis插入大量的数据新建一个文本文件，包含redis命令 SET Key0 Value0 SET Key1 Value1 ...SET KeyN ValueN 如果有了原始数据 ， 其实构造这个文件并不难，譬如shell，python都可以 将这些命令转化成Redis Protocol 。
一：java程序调用，简单的for循环，通过Jedis的方法，直接插入，至于速度，不用看，不用试，根本不行 ， 就不给实现了 。
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 。如果能够想法使得MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合，可以节省很多消耗和缩短时间 。
Java如何获取Redis中存储的大量内容?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 。
与RDB 存储某个时刻的快照不同，AOF 持久化方式会记录客户端对服务器的每一次写操作命令 ， 并将这些写操作以 Redis 协议追加保存到以后缀为 aof 文件末尾，在Redis服务器重启时，会加载并运行 aof 文件的命令，以达到恢复数据的目的 。
打开reidis，选择第三个数据库 。rpush listInfo aa，向listInfo添加数据，向后加，r代表右 。push listInfo bb ， 向listInfo添加数据，向前加 。lrange listInfo 0-1，代表查询所有添加的数据 。
Redis内存满了怎么办?【redis一次性加载百万数据 redis载入15万条数据】Redis可以用使用 expire 指令设置过期时间 ， 在Redis内部 ， 每当我们设置一个键的过期时间时，Redis就会将该键带上过期时间存放到一个过期字典中 。
redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿 。为了解决这个问题Redis0引入了unlink指令 ， 将这个key的对象引用从Redis内存数据里删除，将删除操作封装成一个任务丢到一个异步队列里 。
肯定那些最近最少使用的被干掉了 。为啥存redis的数据有时候会丢失？很简单，你写的数据太多了，内存占满了，或者触发了什么条件，如redis allkeys-lru内存淘汰策略，自动给你清理掉了一些最近很少使用的数据 。
从库不会进行过期扫描 ， 主库删除时，会在AOF文件里增加一条del指令，同步到所有从库，从库通过此指令来删除 。由于指令的同步存在异步，所以会出现主从数据不一致的情况 。
非预期增长的key，往往是问题之源）6 pika 如果实在不想搞的那么累，那就把业务迁移到新开源的pika上面，这样就不用太关注内存了，redis内存太大引发的问题，那也都不是问题了 。
redis数据量过大怎么办1、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 。
2、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 。
3、因为全量复制的数据量过大，会造成很大的网络开销，所以Redis只有在必要的情况下才做全量复制，比如初次复制和其他无法部分复制 用于初次复制或其它无法进行部分复制的情况，将主节点中的所有数据都发送给从节点 。
4、发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成 。同时，单线程的天性决定，高并发对同一个键的操作会排队处理，如果并发量很大，可能造成后来的请求超时 。
5、学过关系型数据库的朋友也知道，关系型数据库解决方式是采用连接池方式解决多请求连接问题 。
6、只有一小部分的客户端支持无阻塞I/O，并且不是所有的客户端能够为了最大化吞吐量高效解析回复 。
关于Redis批量写入的介绍1、redis-cli -x set name$i redis.log done 每次插入的值都是helloworld，但键不同 ， name0，name..name99999 。
2、将需要操作的key计算出对应的solt ， 得到hostAndPort ， 分组存放在一个map中 。
3、方法介绍：多个连续命令可以通过RBatch对象在一次网络会话请求里合并发送，这样省去了产生多个请求消耗的时间和资源 。这在Redis中叫做管道 。RBatch管道功能就是REDIS的批量发送，实际上是客户端的功能，与服务端无关 。
Redis:大量插入使用普通的Redis客户端执行大量插入不是一个好主意，有几个原因：原生的一个接一个发送命令的方法很慢，因为你必须为每个命令花费往返的时间 。
springboot中使用StringRedisTemplate 对redis进行批量插入， 使用管道executePipelined操作 ， 提高效率 。
利用管道插入catdata.txt|redis-cli--pipeShellVSRedispipe下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redispipe之间的效率 。测试思路：分别通过shell脚本和Redispipe向数据库中插入10万相同数据，查看各自所花费的时间 。
设置内存大?。?防止内存溢出 利用缓存：redis管道（Pipelining） 。非阻塞请求/响应服务器能够实现异步处理，即使旧的请求还未被响应，也能处理新的请求 。
首先连接到Redis数据库 。其次插入名字到数据库中，例如自己的名字是大葱将名字为大葱的值插入到了Redis数据库中 。最后如果成功插入数据 ， Redis会返回字符串“OK” 。
spark往redis刷入数据foreachpartitio 。上面的代码中，一次性批量插入了整个partition的数据 ， 单个partition的数据量太多，会导致Redis内存溢出，导致服务不可用 。解决方法是在foreachPartition 。
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