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redis高并发处理 redis高并发量多少会雪崩

Redis生活百科

redis高并发能力直接相关概念有哪些1、Redis高并发能力直接相关概念，有缓存、队列、单线程模型等 。Redis提供了高速缓存功能，可以将常用的数据缓存在内存中，降低访问数据库的频率 。这可以减轻数据库的负担 ， 提高系统的响应速度和并发能力 。
【redis高并发处理 redis高并发量多少会雪崩】2、redis高并发能力直接相关概念有哪些：无序集合内存回收 。
3、Redis的高并发能力主要与内存存储、高效的I/O操作、快速的数据结构、原子操作概念直接相关 。内存存储 Redis的所有数据都存储在内存中 ， 这样可以避免磁盘I/O操作的延迟 。
redis集群模式整体缓存的数据量应控制在多少控制在20G以下 。服务端有1000多个Redis实例，100+集群 ， 每个实例的内存控制在20G以下 。所以控制在20G以下 。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案 。
redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M 。操作方法如下：首先要安装redis，开启redis的服务 。安装python的redis模块 。pip install redis 。第一种直接连接redis 。打开redis客户端 ， 查看redis数据库 。
redis是一个支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、key-value数据库 。可以认为redis比mysql简化很多 。mysql支持集群 。
Redis克服了这一缺点，采取磁盘存储机制实现数据持久化 。
redis-cluster集群将键存储空间分割为16384个槽位（slot），事实上集群最大节点数量是16384个【官方建议最大节点数量不超过1000个节点】 。
Redis通过对KEY计算hash，将KEY映射到slot，集群中每个节点负责一部分slot的方式管理数据 ， slot最大个数为16384 。
redis产生雪崩怎么解决在实际项目开发中，我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来（ 内存昂贵且有限 ） ， 所以Redis需要对数据设置过期时间，并采用的是惰性删除+定期删除两种策略对过期键删除 。
Redis雪崩效应的解决方案：可以使用分布式锁，单机版的话本地锁消息中间件方式一级和二级缓存Redis+Ehchache均摊分配Redis的key的失效时间解释： 当突然有大量请求到数据库服务器时候，进行请求限制 。
解决方案是使用分布式锁或者异步更新缓存数据。- 缓存穿透：指查询一个不存在的数据 ， 由于缓存中也没有该数据，所以每次请求都会到数据库中去查询，导致数据库压力增大 。
针对这个场景，对应的解决方案一般来说有三种 。借助Redis setNX命令设置一个标志位就行 。设置成功的放行，设置失败的就轮询等待 。
服务端的Redis 在API服务器的内存都被缓存塞满的时候，我们发现不得不另想解决方案了 。最直接的想法就是我们把这些缓存都丢到一个专门的服务器上吧，把它的内存配置的大大的 。然后我们就盯上了redis 。。
很难碰到这个问题 。如果有大并发的项目，流量有几百万左右 。这两个问题一定要深刻考虑 。如下所示缓存穿透 ， 即黑客故意去请求缓存中不存在的数据，导致所有的请求都怼到数据库上 ， 从而数据库连接异常 。
对于有效订单的高并发问题如果方案是扣减时候先lua扣redis，扣成功了同步扣mysql，这样可以解决流量大库存少的问题 ， 基本上库存比较少没有啥问题 。
第三步异步处理：秒杀系统是一个高并发系统，采用异步处理模式可以极大地提高系统并发量，其实异步处理就是削峰的一种实现方式 。
接口异常的意思就是服务器崩了，网络导致视频播放失败，接口出现了异常 。检查自己的网路是不是已经连接成功了，网速限速没，连接成功后再次登录 ， 就可以看自己想要看的视频了 。
后台则是数据处理和数据库负载，电子商务网站后台除了庞大的用户数据要处理意外 ， 还有大量订单，和结算数据 。解决思路：增大数据库服务器配置 。
原因很简单：随着流量变大，会遇到各种各样的技术问题，比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等，这些问题能推动我们在技术深度上不断精进 。
高并发：在同一个时间点，有大量的客户来访问我们的网站，如果访问量过大，就可能造成网站瘫痪 。高流量：当网站大后 ， 有大量的图片，视频，这样就会对流量要求高，需要更多更大的带宽 。

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