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redis存储大量数据 redis的任务堆积

Redis生活百科

Redis数据的过期与淘汰内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后 ， redis提供缓存淘汰机制 。
那对于过期数据 ， 一般有三种方式进行处理：Redis的过期删除策略： 惰性删除 和 定期删除 两种策略配合使用 。spring-boot-starter-data-redis 包中提供了监听过期的类，对于key过期 ， 需要得到通知，做业务处理的，可以做此监听 。
redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据 ， 将最旧的数据淘汰，指到内存降下来 。
随机移除某个 Key 。volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中 ， 有更早过期时间的 Key 优先移除 。修改内存淘汰机制只需要在 redis.conf 配置文件中配置 maxmemory-policy 参数即可 。
redis数据缓存在哪里1、所有数据基本上都存在于内存当中，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 。
2、首先找到redis的安装目录 ， 如下图测试环境目录，进入到/opt/install/redis-19/src，如下图所示 。需要注意，一般情况下是在redis的安装目录下 ， 有时也会在bin目录下 ， 如下图所示 。
3、缓存都是存储在内存中 。redis当然可以设置存储在磁盘中 ， nosql都支持以文件的形式存储在磁盘中 。
4、数据存储：Redis将数据存储在内存中 ， 可以通过持久化机制将数据定期写入磁盘 ， 但是磁盘IO会影响性能；而GemFire可以将数据存储在内存中也可以存储在磁盘中，可以通过缓存数据到磁盘来避免内存不足的问题 。
redis是多线程的Redis在处理客户端请求时采用单线程模型，但在某些特定功能（如持久化操作）上采用了多线程 。Redis在处理客户端的请求时，采用的是单线程模型 。
Redis采用的是单进程单线程模型的KV数据库，由C语言编写 。官方提供的数据是可以达到100000+的qps 。这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的KV数据库Memcached差 。
Redis 0的多线程并未将事件处理改成多线程 ， 而是在I/O上 。
所以单线程、多进程的集群不失为一个时髦的解决方案 。3）CPU消耗采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU 。
Redis多线程只用来处理网络数据的读写和协议解析 ， 命令的执行仍旧是单线程 。这样的设计改变是为了不想让Redis因为引入多线程变得复杂 。
redis怎么解决订阅模式多节点重复问题设置一个过期时间可以让键过期自动释放，不然如果线程突然歇逼，该接口就一直不能访问 。这样还需要注意的一个问题是，如果你先去Redis获取这个键，然后判断这个键不存在则设置键；存在则说明还没到访问时间，返回提示 。
具体的方式可以在 AbstractApplicationContext 的 refresh（） 方法中打断点 ， 如果走了两次，说明配置文件加载了两遍 而配置文件加载两遍的原因是因为web.xml中DispatcherServlet和ContextLoaderLinistener 共用了 某些配置文件导致的 。
我们先订阅频道称为redisChat 现在，我们重新开启个redis客户端，然后在同一个频道redisChat发布消息，订阅者可以接收到消息 。
redis性能有哪些问题【redis存储大量数据 redis的任务堆积】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 。

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