redis两百万个key，redis千万数据

redis数据量过大怎么办

如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁 盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。

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。

发生连接超时、数据转换错误、阻塞、客户端关闭连接等问题，这些问题均是由于客户端连接混乱造成。同时，单线程的天性决定，高并发对同一个键的操作会排队处理，如果并发量很大，可能造成后来的请求超时。

如果你的缓存要容纳的数据量很大，达到了几十g，甚至几百g，或者是几t，那你就需要redis集群，而且用redis集群之后，可以提供可能每秒几十万的读写并发。

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。

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。

相关问答

Q1: redis一个对象能支持几千万个key么,读写会有什么问题

如果一个Key写入的数据非常大，Redis在分配内存时也会比较耗时。同样的，当删除这个Key的数据时，释放内存也会耗时比较久。

如上所述，集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵。因此redis作者，不建议redis cluster节点数量超过1000个。那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了。

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。

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。

数据类型支持不同 与Memcached仅支持简单的key-value结构的数据记录不同，Redis支持的数据类型要丰富得多。最为常用的数据类型主要由五种：String、Hash、List、Set和Sorted Set。

Q2: 我是如何解决redis集群批量获取的效率问题的

1、Redis Cluster是Redis 0以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验。Redis Sharding集群Redis 3正式推出了官方集群技术，解决了多Redis实例协同服务问题。

2、通过局域网连接集群系统中的单个计算机节点，使之同时完成同一个工作，以达到高工作效率、高计算速度和高可靠性能。

3、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。

4、我们先做个试验看看 rename 的问题。

5、以Java语言为例，简单说一下，除了一些公司自主开发的集群外。

6、Redis Cluster 是无中心节点的集群架构，依靠 Goss 协议(谣言传播)协同自动化修复集群的状态。

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