redisphp批量读取文件，redis批量获取数据

我是如何解决redis集群批量获取的效率问题的

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

2、所以单线程、多进程的集群不失为一个时髦的解决方案。3）CPU消耗采用单线程，避免redisphp批量读取文件了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU。

3、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。

4、如何转化，可参考后面的脚本。 利用管道插入 cat data.txt | redis-cli --pipe Shell VS Redis pipe 下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redis pipe之间的效率。

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。

相关问答

Q1: 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。

一般的实现方法是你需要将用户的请求封装成一个Task，然后将这个Task再push到redis队列，然后后端的worker.php完全可以多进程、多线程的并发处理Task并将处理结果回调给请求方。

可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，虽然这个可能不是太常用。

redis支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。这些数据结构使得redis能够灵活的存储和处理各种类型的数据。例如，哈希表可以用于存储对象，列表可以用于实现消息队列，有序集合可以用于实现排行榜等功能。

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提供了多种队列数据结构，如列表（list）和集合（set），可以用来实现任务队列和消息队列等。

Q2: php为什么使用redis

1、比如网站抢购时，可以使用redis做队列，可以使用redis来代替session功能，还有可以拿redis中的无序集合做socket的客户端id存储。

2、redis是内存数据库，访问速度非常快，所以能够解决的也都是这些缓存类型的问题，如下：会话缓存（Session Cache）最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。

3、Redis 是一个高性能的key-value数据库。redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。

4、Redis是什么 这个问题的结果影响了我们怎么用Redis。如果你认为Redis是一个key value store， 那可能会用它来代替MySQL；如果认为它是一个可以持久化的cache， 可能只是它保存一些频繁访问的临时数据。

5、扩展阅读Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。

Q3: redis批量读取数据spark

spark往redis刷入数据foreachpartitio。上面的代码中，一次性批量插入了整个partition的数据，单个partition的数据量太多，会导致Redis内存溢出，导致服务不可用。解决方法是在foreachPartition。

选择迁移对象 在迁移任务中，选择要迁移的Redis数据库和数据表。配置映射对象 在迁移任务中，配置源实例的多个数据库（0~15）映射到目标实例的指定1个或多个数据库。通过该映射能力可以实现类似于MySQL多源复制的场景。

spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算。计算结果保存至redis，供实时推荐使用。flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构。

频繁读取redis性能会有影响。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能。

Q4: R批量读取、处理及写出文件

在对同一路径下多个文件做相同处理时，可以循环读取文件夹中的文件，批量读取，处理和写入文件，会大大提高工作效率，在R语言中，处理方法如下所示。

因此我们先试着读取一个文件 这里因为例子中的文件格式比较特殊，所以使用的读取函数是read.delim，如果是.csv或.txt等格式，也可以替换成read.csv， read.table等函数。

读入文件，我们可以用read.table函数；而写出文件，我们可以用write.table函数。

R语言可以读取很多文件，其中以txt文本文件最为灵活，为什么呢，txt文件可以以任意符号作为分隔符，比如“，”，“\t”，空格，甚至`“……&￥￥%￥”`等任意自定义的分隔符号。

Q5: 关于Redis批量写入的介绍

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）。

AOF命令写入的内容直接是文本协议格式，开启AOF后，所有写入命令都包含追加操作，直接采用文本协议格式，避免了二次处理开销。Redis提供了多种AOF缓冲区同步文件策略，由参数appendfsync控制。

在SpringBoot项目中，通过RBuckets接口实现批量操作对个Bucket对象，示例如下：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。

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