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redis实现阻塞队列 redis命令阻塞队列大小

Redis生活百科

linuxredis内存默认多大在Linux 64位系统里面，默认内存是以4K的页面（Page）来管理的 。也就是说一个页面有 4096 字节 。1MB 内存等于 256 个页面 。2MB内存等于512个页面 。
不可以Redis默认无限使用服务器内存，为防止极端情况下导致系统内存耗?。?建议所有的Redis进程都要配置maxmemory 。在保证物理内存可用的情况下，系统中所有Redis实例可以调整maxmemory参数来达到自由伸缩内存的目的 。
top命令能显示系统内存 。目前常用的Linux下查看内容的专用工具是free命令 。下面是对内存查看free命令输出内容的解释：total：总计物理内存的大小 。used：已使用多大 。free：可用有多少 。Shared：多个进程共享的内存总额 。
如果你确实想要尝试linux，那建议内存在512M到1G之间 。多了更好 。4，虚拟机本身也是一个软件 ， 它运行时也是要有内存需求的 。而且，大多数人的习惯，往往不会仅仅只是使用某一个软件 。
一般6-10G，建议20G以上 。r由于Linux的内核的来源是一样的，但由于发行版本不同 ， 具体需要磁盘大小看具体系统需求 。rLinux内核比较小，安装系统其实用不了多大的磁盘空间，不像MAXOS和windows 。
DOS是16位的，所以DOS支持的最大内存是64MB（2的16次方字节等于64MB） 。32位的Linux和32位的Windows（XP、Vista...）支持的最大内存是4GB，2的32次方字节＝4GB 。64位的Linux和Windows支持的最大内存＝16EB 。
redis队列什么意思Redis list的实现为一个双向链表 ， 即可以支持反向查找和遍历 ， 更方便操作 ， 不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现 ， 包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构 。
队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表 。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头 。
消息队列、分布式锁 。消息队列：Redis可以作为一种高性能的消息队列使用，实现异步处理和解耦 。分布式锁：Redis可以作为一种分布式锁的存储层，通过缓存锁信息和锁状态 ， 实现分布式锁和并发控制 。
redis性能有哪些问题【redis实现阻塞队列 redis命令阻塞队列大小】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 。
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 。
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 。
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 。
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阻塞了怎么办1、先说下解决方案：开放Redis服务的两个TCP端口 。譬如Redis客户端连接端口为6379，而Redis服务在集群中还有一个叫集群总线端口 ， 其端口为客户端连接端口加上10000，即 6379 + 10000 = 16379 。
2、建议在设置过期时间时使用 Expire 而非 Expireat，或者使用 Expireat 时自己给入一个随机量，让过期时间离散开 。当 Redis 可支配的内存空间不足时，会进行内存逐出操作 。尽管可以配置策略 ， 但是逐出时CPU会hang住 。
3、常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有，则为网络问题，如果有，尝试第二步 。
redis中的数据占用内存大小分析原因如下： 如果 used_memory 使用了虚拟内存 ， 如果虚拟内存使用量超过 Redis进程本身占用内存大小 + 程序内存碎片，则 used_memory 值可能大于 used_memory_rss 。
其中SDS的保存占用的内存如下所示：在 SDS 中，buf 保存实际数据，而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销 。
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 。
原因如下：json数据本身通常比纯文本数据占用更多的存储空间 ， 因为它包含了更多的元数据和结构信息 。redis存储的所有数据都是存在内存中的，包括json数据，因此如果大量存储json数据会占用较多的内存 。
既然可以设置 Redis 最大占用内存大小 ， 那么配置的内存就有用完的时候 。
基于Redisson实现延迟队列1、其实Redisson延迟队列内部也是基于redis来实现的，我们先来进行整合使用看看效果 。
2、Redisson都能满足，实际上单是使用Redisson作为Spring的客户端就足够了 。个人倾向lettuce + Redisson 。
3、redisson delayqueue 是一种基于 redis zset 结构的延时队列实现 。delayqueue 中有一个名为 timeoutSetName 的有序集合，其中元素的 score 为投递时间戳 。
4、如果被锁住的业务运行时间超过了锁的时间 ， 别的线程进来了 ， 导致业务错误，这是不能接受的 。Redisson已经为我们考虑到这个问题，自动续锁的时间的机制 。watch dog机制 。

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