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 。
redis丢失键值的几种情况1、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 。
2、Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名 。
3、最大缓存配置在redis中 ， 允许用户设置的最大使用内存大小是 512G 。在 redis 中 ， 允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory，在内存限定的情况下是很有用的 。
4、会触发Key的删除操作；主动删除在 Redis 中，常规操作由 redis.c/serverCron 实现 ， 它主要执行以下操作：更新服务器的各类统计信息，比如时间、内存占用、数据库占用情况等 。清理数据库中的过期键值对 。
大数据有什么技术,大数据技术内容介绍1、大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等） 。
2、大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程 ， 可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等 。
【redis数据清理策略 redis数据清洗】3、大数据技术专业主要包括以下方面的学习内容：数据库技术： 数据库是存储和管理数据的关键技术 。大数据技术专业需要学习SQL和NoSQL等不同类型的数据库技术，以及如何优化数据库性能和处理海量数据的技术 。
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