redis实时读写，redis读写能力

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怎样把读出来的数据存到redis数据库

1、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。

2、：读取数据的时候先从redis里面查，若没有，再去数据库查，同时写到redis里面，并且要设置失效时间。

3、使用RDB（Redis Database）文件步骤：- 在源 Redis 实例上执行 `BGSAVE` 命令，将当前数据生成一个 RDB 文件。- 等待 `BGSAVE` 完成后，将生成的 RDB 文件（例如 `dump.rdb`）从源服务器复制到目标服务器。

Q1: 修改redis.config读写权限

1、打开 AOF 持久化功能后，Redis 处理完每个事件后会调用 write(2) 将变化写入 kernel 的 buffer，如果此时 write(2) 被阻塞，Redis 就不能处理下一个事件。

2、config没有权限是可以修改的。右键点击config，ini文件，选以管理员身份运行。电脑处于保护机制，会阻止对部分文件的改动，但是管理员有电脑的最高权力，用管理员身份就可以任意修改。

3、系统会加载默认的配置文件，而不是之前修改后的配置文件。请检查配置文件的路径是否发生了变化。配置文件权限问题：确保redis配置文件有足够的读写权限，这样才能正确保存和加载修改后的配置。

4、redis之如何配置jedisPool参数 JedisPool的配置参数很大程度上依赖于实际应用需求、软硬件能力，JedisPool的配置参数大部分是由JedisPoolConfig的对应项来赋值的。

5、首先进入redis的安装目录，cmd下运行“redis-server.exe”开启redis服务，如下图所示。打开一个同样的cmd窗口，输入“redis-cli.exe”，进入客户端，然后输入config get *，获取所有配置。

6、进入linux系统，按目录依次进入需要设置权限的文件。主要命令：cd（切换目录）ls（查看文件）设置文件权限前，先查看文件权限。命令：ls-lxxx.xxx 我们可以看到文件的具体权限，分别用r，w，x，-表示对应权限。

Q2: Redis早期的主从架构原理分析,早期如何实现读写分离的?

读写分离：可以用于实现读写分离，主库写、从库读，读写分离不仅可以提高服务器的负载能力，同时可根据需求的变化，改变从库的数量。

可以通过部署2台Redis服务器，一台主，一台从。然后写的操作在主库，读的操作可以在从库。进行主从同步即可。这样就可以，一台写，多台从，所有读的请求全部在从库那边操作。增强Redis的并发能力。主从配置，比较简单。

主从复制可以将写操作集中在主节点，仅让从节点负责读取数据，从而实现读写分离，并提高Redis集群的性能。

传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限。主节点会定期将数据同步到从节点中，保证数据一致性的问题。

上一篇文章Redis主从复制原理中简要地说明了主从复制的一个基本原理，包含全量复制、复制积压缓冲区与增量复制等内容，有兴趣的同学可以先看下。利用主从复制，可以实现读写分离、数据备份等功能。

针对完整的重同步的缺陷，Redis提供了部分的重同步功能。

Q3: redis用hash实现读写锁

SETNX不同：SETNX（SETifNoteXists），该命令在key不存在时设置key的值，如果key存在，不做任何操作。Redishash数据结构可以存储多个键值对，所以我们可以使用Redishash实现分布式锁。

ARGV[1]代表的就是锁key的默认生存时间，默认30秒。

根据Redis是否存在key，判断锁是否被获取；锁应该是一个对象，记录持有锁的线程信息、当前重入次数。所以应该使用Redis的Hash结构来存储锁对象。

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。

我曾经用 Redis 做分布式锁是想去解决一个用户抢优惠券的问题。这个业务需求是这样的：当用户领完一张优惠券后，优惠券的数量必须相应减一，如果优惠券抢光了，就不允许用户再抢了。

那如果此时业务逻辑比较耗时，执行时间已经超过redis锁过期时间，这时A线程的锁自动释放（删除key），B线程检测到myLock这个key不存在，执行 SETNX命令也拿到了锁。

Q4: 云数据库redis的应用场景有哪些

1、Redis是由意大利人SalvatoreSanfilippo（网名：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库。

2、应用场景 redis：数据量较小的更性能操作和运算上 memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能；做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用 sharding）MongoDB：主要解决海量数据的访问效率问题。

3、Redis实际应用场景显示最新的项目列表下面这个语句常用来显示最新项目，随着数据多了，查询毫无疑问会越来越慢。

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