进入redis队列10万条数据，redis队列实现原理

通过Redis消息队列实现大文件处理

通过Redis做一个计数器 每读取一行记录数值，即使服务终止后，先从Redis读取这个数值 再通过cat指定行数开始读数据即可。 通过取模拆Key 分片到不同小Key存储 ，降低单个节点存储压力，也充分利用了存储资源。

kafka是个日志处理缓冲组件，在大数据信息处理中使用。和传统的消息队列相比较简化了队列结构和功能，以流形式处理存储（持久化）消息（主要是日志）。

五种用途：全页面缓存整页缓存。如果你正在使用服务器端呈现的内容，则不需要为每个单独的请求重新渲染每个页面。

队列 Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。

Redis实现消息队列原理，常用的消息队列有RabbitMQ，ActiveMQ，个人觉得这种消息队列太大太重，本文介绍下基于Redis的轻量级消息队列服务。

相关问答

Q1: 数据库有几十万条数据,求高手指点如何处理并发

1、如果有20万条数据，5分钟内处理完成，那么每秒最少要处理600多条数据。

2、数据库集群和库表散列 大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。

3、并发控制的主要方法是封锁，锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致二 锁的分类锁的类别有两种分法： 从数据库系统的角度来看：分为独占锁(即排它锁)，共享锁和更新锁MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。

4、处理这种情况的系统叫做“并发控制”。并发控制的类型通常，管理数据库中的并发有三种常见的方法： 保守式并发控制 - 在从获取记录直到记录在数据库中更新的这段时间内，该行对用户不可用。

Q2: redis数据量过大怎么办

1、第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache。

2、因为全量复制的数据量过大，会造成很大的网络开销，所以Redis只有在必要的情况下才做全量复制，比如初次复制和其他无法部分复制 用于初次复制或其它无法进行部分复制的情况，将主节点中的所有数据都发送给从节点。

3、可以尝试优化Redis的内存配置，如使用更高效的数据结构、通过分片方式扩容等。操作数据过大：如果set操作要处理的数据量过大，会导致操作耗时增加。可以尝试减小set操作要处理的数据量，如拆分为多个操作、使用批量操作等。

4、但是redis服务器设置最大连接数300去处理10万的线程，4核CPU处理不过来，很多redis连接不了。我用show global status like Max_used_connections查看数据库发现最大响应连接数是388，这么低所以数据库是不会挂掉的。

Q3: 如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发

：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

为了保证数据的高可用性，加入了主从模式，一个主节点对应一个或多个从节点，主节点提供数据存取，从节点则是从主节点拉取数据备份，当这个主节点挂掉后，就会有这个从节点选取一个来充当主节点，从而保证集群不会挂掉。

可以通过Redis解决并发问题 解决方式一：将Redis连接池化首先，Redis也归属于数据库范凑，即便它是NoSQL类型，依然为C/S结构模式。

redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘)，提高了访问效率，解决了数据库服务器压力。

Q4: redis怎么取值

1、取值的操作：hmget hgetall hget。

2、列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。列表最多可存储232—1元素（4294967295， 每个列表可存储40多亿）。lpush设置值，lrange取值。

3、在Redis 的每一个节点上，都有这么两个东西， 一个是插槽(slot)，它的的取值范围是：0-16383， 可以从上面 redis-trib.rb 执行的结果看到这 16383 个 slot 在三个 master 上的分布。

4、redis可以多key对应一个value，设置方法为：打开HBuilderX工具，新建web项目并在js文件夹中，创建一个js文件map.js。进入到map.js，定义一个map变量（Map类型），然后调用set方法设置key-value。

5、在 redis 中，如果的确有统计的需求，可以使用 SortedSet 有序集合。有序集合中每个 key 对应一个 score，可以根据 score 来排序取值。

Q5: 怎么向redis导入大量数据

1、官方在6版本推出了一个新的功能-pipe mode，即将支持Redis协议的文本文件直接通过pipe导入到服务端。

2、第一步，在windows下载安装配置好redis数据库。这里我就不再概述了。下载jedis-jar，当然最好是下载最新版本的jar包。这个在百度搜索下就出来的。下载后，放在一个文件夹下面，一会会需要到。第二步。

3、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。

4、第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache。

5、在Redis上，一种方式是通过key user：123：username来获取结果value。如你所见，key的定义中携带了神秘信息(像user ids)。在Redis中，key的重要性可见一斑。(其他key-value数据库中key的地位也是如此。

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