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redis 性能瓶颈 redis的性能瓶颈

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Redis常见的性能问题都有哪些?以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照 ， save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作 ， 当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照 。
缓存击穿 缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况 。这种情况一般都是缓存过期了 。
网卡负载过高 ， 在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况 。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高 。
Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，单个实例的QPS能够达到10W左右 。但我们在使用Redis时 ， 经常时不时会出现访问延迟很大的情况，如果你不知道Redis的内部实现原理 ， 在排查问题时就会一头雾水 。
redis性能有哪些问题【redis 性能瓶颈 redis的性能瓶颈】1、以下是Redis常见的性能问题有哪些？Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照 。
2、内存使用率：Redis是一种内存数据库，频繁的数据更新会导致内存使用率增加 ， 如果内存不足，就会影响Redis的性能和可靠性 。
3、内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能 。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力 ， 进而影响整个软件的性能和稳定性 。
4、网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况 。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高 。
5、Redis是一个内存数据库，当Redis使用的内存超过物理内存的限制后，内存数据会和磁盘产生频繁的交换，交换会导致Redis性能急剧下降 。所以在生产环境中我们通过配置参数maxmemoey来限制使用的内存大小 。
6、支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段 。
redis读写瓶颈从你这个描述来看 ， 写性能确实不太正常 。我有一种方法可以用来看一下你这50000条数据是不是超过了默认的maxmemory值：统计一下10000条数据大约占的内存值，估计5W条记录的大约内存值，然后再看一下你的VM是否开启 。
为什么Redis是单线程的官方答案因为Redis是基于内存的操作 ， CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽 。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了 。
Redis作为一个基于内存的缓存系统，一直以高性能著称，在单线程处理情况下，读速度可达到11万次/s，写速度达到1万次/s 。
redis的读取和处理性能非常强大，一般服务器的cpu都不会是性能瓶颈 。redis的性能瓶颈主要集中在内存和网络方面 。所以，如果使用的redis命令多为O（N）、O（log（N）时间复杂度，那么基本上不会出现cpu瓶颈的情况 。
Redis有哪些慢操作?1、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 。
2、数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高 ， 就会导致set操作的响应时间变慢 。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况 。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大 ， 会导致set操作的耗时增加 。
3、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。
数据更新频繁redis有效性1、频繁读取redis性能会有影响 。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此 ， 频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能 。
2、redis频繁更新key正常 。根据相关内容查询所显示，在Redis中，可以为给定key设置生存时间，当key过期时生存时间为0，会被自动取消频繁更新 。
3、对于热门数据和频繁读取的数据 ， 可以使用缓存策略来减少对 Redis 的访问次数，提高读取性能 。使用持久化机制将数据存储在磁盘上，可以提高数据的可靠性和安全性 。

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