redis大批量命令，redis批量写

浅析Redis的BigKey(阿里巴巴技术协会ATA同步发送)

1、常用的做法是通过./redis-cli --bigkeys命令对整个redis中的键值对进行统计，输出每种数据类型中最大的 bigkey 的信息。一般会配合-i参数一起使用，控制扫描间隔，避免长时间扫描降低 Redis 实例的性能。

2、redis布隆过滤器属于bigkey。根据查询公开信息显示，redis是单线程运行的，一次操作的value会对整个redis的响应时间造成负面影响。出现这种情况下需要对bigkey进行拆分。

3、Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。

相关问答

Q1: 我是如何解决redis集群批量获取的效率问题的

1、解决方案就是，不使用这些复杂度较高的命令，并且一次不要获取太多的数据，每次尽量操作少量的数据，让Redis可以及时处理返回。

2、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。

3、将Mget操作(n个key)，利用已知的hash函数算出key对应的分片，这样就可以得到一个这样的关系：Mapnode， somekeys，也就是每个分片对应的一些keys，这样将之前的o(n)的效率降低到o(node.size())。

4、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。

5、如果您正在寻找一个Redis集群迁移工具，NineData是一个值得考虑的选择。它提供了一个高效、安全的数据迁移工具，可以在不影响业务的前提下实现Redis集群的高效迁移。操作使用方面，NineData的数据迁移工具也非常简便。

6、好了，明白了 Redlock 的流程和相关问题，看似 Redlock 确实解决了 Redis 节点异常宕机锁失效的问题，保证了锁的「安全性」。 在martin的文章中，主要阐述了4个论点： 第一：效率。

Q2: redis集群对批量操作命令的支持

1、Redis集群相对单机在功能上存在一些限制，在使用时做好规避。注意如下：1）key批量操作支持有限。如mset、mget，目前只支持具有相同slot值的key执行批量操作。

2、使用SparkRedisConnector：使用SparkRedisConnector是Redis批量读取数据到Spark的一种常用方法。这种方法可以高效地批量读取Redis数据，并利用Spark的分布式处理能力进行大规模数据处理。

3、将需要操作的key计算出对应的solt，得到hostAndPort，分组存放在一个map中。

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