redis主从复制数据延迟解决方案1、对于无法容忍大量延迟场景，可以编写外部监控程序监听主从节点的复制偏移量，当延迟较大时触发报警或者通知客户端避免读取延迟过高的从节点 。
2、应用Redis实现数据的读写 ， 同时利用队列处理器定时将数据写入mysql 。
3、Redis为复制积压缓冲区设置的默认大小为1MB，如果主服务器需要执行大量写命令，又或者主从服务器断线后重连接所需的时间比较 ， 那么这个大小也许并不合适 。
4、数据量少的话可以尝试quartz、delayQueue、TimeWheel （时间轮）等方案 ， 但是为了保证数据不丢失，需要借助第三方持久化存储系统，例如rocksDB等 。
5、应对主从数据不一致的解决方案：我们可以开发一个监控程序，先用 INFO replication 命令查到主、从库的进度，然后，我们用 master_repl_offset 减去 slave_repl_offset ， 这样就能得到从库和主库间的复制进度差值了 。
redis读写瓶颈1、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 。
2、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 。
3、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set方法耗时高1、如果把 redis 和客户端放在同一台机器 ， 网络延迟会更?。话闱榭鱿驴梢源虻?60000 次每秒甚至更高，取决于机器性能 。锁不是影响性能的主要因素 。
2、比如新上线的备机 。第三个是修改配置文件，进行重启，将硬盘中的数据加载进内存，时间比较久 。在这个过程中，redissearch不能提供服务 。redissearch优点包括支持多种数据类型包括set等五种数据类型，操作非常方便 。
3、测试了下 ， expire 0，就相当于超时时间为0，效果是这个key会被立马删除 。
4、官网set的格式：SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]但我这样写报错：set mykey a 30 （error） ERR syntax error 求正确写法 。
关于Redis批量写入的介绍1、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 。
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 。
4、使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法 。这种方法可以高效地批量读取Redis数据，并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理 。
5、从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中 。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 。
为什么从redis中取数据比较慢另外考虑是否是内存不足，一般redis最多只应该占用60%的物理内存，如果超过了在rdb进行持久化时可能会内存不足 。可以监视内存和cpu使用情况进行分析 。
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 。
在 redis 主从复制模式下可能会出现 slave 延迟导致读写不一致的问题 。
例如在一个配置较高的服务器中，0.5毫秒就认为Redis变慢了 ， 在一个配置较低的服务器中，3毫秒才认为Redis变慢了 。
【redis写入性能优化 redis中数据写入很慢】在慢查询的定义中 ， 统计比较慢的时间段指的是 命令执行 这个步骤 。没有慢查询，并不表示客户端没有超时问题，有可能网络传输有延迟，也有可能排队的命令比较多 。
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