redis存放的数据量，redis存储大量数据

Java如何获取Redis中存储的大量内容?

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。

与RDB 存储某个时刻的快照不同， AOF 持久化方式会记录客户端对服务器的每一次写操作命令，并将这些写操作以 Redis 协议追加保存到以后缀为 aof 文件末尾，在Redis服务器重启时，会加载并运行 aof 文件的命令，以达到恢复数据的目的。

打开reidis，选择第三个数据库。rpush listInfo aa，向listInfo添加数据，向后加，r代表右。push listInfo bb，向listInfo添加数据，向前加。lrange listInfo 0-1，代表查询所有添加的数据。

一般来说这种都是配置成xml文件这种格式，或者在配置文件里写成.json文件。在初始化服务的时候读取这个文件里的内容。然后实例化成bean存到一个map里。这里就是用在文件里命名的redisName做key，其他信息是value，存在map里。

到远程的仓库进行搜索。点击查看详情，查看tag。找到我们想要的0.0，最新的tag可以用latest标识。执行命令：docker pull redis：0。通过docker images查看镜像。

安装好redis，进行了基本的操作。包括对map list 和自定义对象的基本操作。笔记都在代码注释里，直接上代码。

相关问答

Q1: redis中的数据占用内存大小分析

1、原因如下： 如果 used_memory 使用了虚拟内存，如果虚拟内存使用量超过 Redis进程本身占用内存大小 + 程序内存碎片 ，则 used_memory 值可能大于 used_memory_rss。

2、其中SDS的保存占用的内存如下所示：在 SDS 中，buf 保存实际数据，而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销。

3、控制在20G以下。服务端有1000多个Redis实例，100+集群，每个实例的内存控制在20G以下。所以控制在20G以下。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。

4、原因如下：json数据本身通常比纯文本数据占用更多的存储空间，因为它包含了更多的元数据和结构信息。redis存储的所有数据都是存在内存中的，包括json数据，因此如果大量存储json数据会占用较多的内存。

Q2: redis集群模式整体缓存的数据量应控制在

1、控制在20G以下。服务端有1000多个Redis实例，100+集群，每个实例的内存控制在20G以下。所以控制在20G以下。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。

2、可以控制主节点数据量在 2~4GB（仅供参考），这样可以让全量同步执行得更快些，避免复制缓冲区累积过多命令 也可以调整缓冲区大小，还是之前的 client-output-buffer-limit 参数。

3、vim redis.conf 启动redis /www/server/redis/src/redis-server /www/server/redis/redis.conf 查看redis是否在运行 ps aux|grep redis 现在是单机redis模式完成。

4、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。

Q3: redis数据存在哪里

数据存储：Redis将数据存储在内存中，可以通过持久化机制将数据定期写入磁盘，但是磁盘IO会影响性能；而GemFire可以将数据存储在内存中也可以存储在磁盘中，可以通过缓存数据到磁盘来避免内存不足的问题。

Redis数据全部在内存，定期写入磁盘，当内存不够时，选择指定的LRU算法，定期删除。MongoDB数据存在内存，由Linux的mmap映射文件技术实现。当内存不够时，只将热点数据放入内存，其他数据存在磁盘。

Redis就是基于内存可持久化的key-value数据库。性能问题，Hashmap存储大量数知据时需要不断扩容，Redis支持2的32次方个key，每个key或者value大小最大512M。

Q4: redis缓存集合数据单条还是多条

redis是一个单线程的NoSQL数据库，主要用来做数据缓存，一般大型网站的应用和数据库之间的那一层就是Redis。

控制在20G以下。服务端有1000多个Redis实例，100+集群，每个实例的内存控制在20G以下。所以控制在20G以下。Redis集群解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。

不适合引子： 在大数据时代，总希望存在一个Key-value存储机制，像HashMap一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度。

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。如果能够想法使得MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合，可以节省很多消耗和缩短时间。

Q5: redisdb容量使用情况

不过这个估算极不靠谱，因为 redis 可能将 key 做压缩，此时估算出来的值可能偏大。下面的命令可以查看 db0 的大小（key 个数），其他的以此类推。select 0 dbsize 或者使用 info keyspace 同时得到所有 db 信息。

内存使用率：Redis是一种内存数据库，频繁的数据更新会导致内存使用率增加，如果内存不足，就会影响Redis的性能和可靠性。

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。

使用RedisStorage 就没有物理内存限制这个问题。最大可以存储十亿数据。最后说一下淘宝的Tair ldb项目。同样基于leveldb 存储引擎。 广泛的用在 登录淘宝、查看商品详情页面、在淘江湖和好友“捣浆糊”等。

在100k以上的数据中，多db性能要高于单db，虽然单db最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起多db，还是稍有逊色。说了这么多，结论是，无论你使用哪一个，每秒处理请求的次数都不会成为瓶颈。

redis中的每一个数据库，都由一个redisDb的结构存储。其中，redisDb.id存储着redis数据库以整数表示的号码。redisDb.dict存储着该库所有的键值对数据。redisDb.expires保存着每一个键的过期时间。

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