redis单个key热点，redis设置热点数据

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redis的contain(*)key会发生啥问题?

你好，很高兴回答你的问题 Redis 只适合精确检索，使用 keys 关键字做检索的话一定会遍历所有 key，如果不能得出精确的 key 就不能用 Redis。「数据对象可能很多，上百个」，对 Redis 来说「对象」只是字符串，你能做的也只是把对象序列化成字符串存储到 Redis 中，取出来时反序列化成对象。

会覆盖，redis本身就是以key为主键的，key相同肯定覆盖。如果是要避免使用用一个KEY，可以在不同的系统生成GUID的方式做key，也可以让redis产生key给不同的系统使用。因为redis是单线程的，这样就能避免同key，如果两个系统需要用到同一个key，为了避免一致性问题，那么可以使用事务的方式。

但如果这个key是一个bigKey时，主线程会去申请一块更大空间，同样会阻塞主线程(与JVM分配内存一样，涉及锁和同步)。如果申请不到足够的空间，会导致Swap甚至会有OOM的风险，这同样会降低Redis的性能和稳定性。

这个Map的key是成员的属性名，value是属性值。这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field)，也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据。

Redis持久化功能一直是影响Redis性能的高发地，本节我们结合常见的持久化问题进行分析定位和优化。 1 fork操作当Redis做RDB或AOF重写时，一个必不可少的操作就是执行fork操作创建子进程，对于大多数操作系统来说fork是个重量级错误。

相关问答

Q1: redis相同的key是快还是慢

类型不同 MySQL是关系型数据库；而Redis是非关系型数据库。作用不同 mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快。存储类型不同 redis存储的是key-value格式的数据。

libevent 并不比 redis 自己实现的 ae_event 慢，代码多是应为 ae_event 只实现了 redis 需要的功能，而 libevent 则具有更多的功能，比如更快的定时器、buffer event 模型，甚至自带了 DNS、HTTP 协议的处理。并且 libevent 更通用，而 redis 只专注于 linux 平台。

「如果一个key对应的value非常大，那么这个key就被称为bigkey。写入bigkey在分配内存时需要消耗更长的时间。同样，删除bigkey释放内存也需要消耗更长的时间」如果在慢日志中发现了SET/DEL这种复杂度不高的命令，此时你就应该排查一下是否是由于写入bigkey导致的。

详细原因1）不需要各种锁的性能消耗Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value，还有list，hash等复杂的结构，这些结构有可能会进行很细粒度的操作，比如在很长的列表后面添加一个元素，在hash当中添加或者删除一个对象。这些操作可能就需要加非常多的锁，导致的结果是同步开销大大增加。

Q2: redis常见问题

缓存击穿缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。

Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。 Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内。关于Redis 常见的性能问题都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。

使用redis客户端redisson，redisson很好的解决了redis在分布式环境下的一些棘手问题，它的宗旨就是让使用者减少对Redis的关注，将更多精力用在处理业务逻辑上。redisson对分布式锁做了很好封装，只需调用API即可。

常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有，则为网络问题，如果有，尝试第二步。查看报错说明：redis.clients.jedis.HostAndPort- cant resolve localhost address，每个项目虽然都可能报Name or service not known，但指向不同，我这里指向redis，则有针对性处理。

Q3: 如何保证redis中的数据都是热点数据

保证redis中的数据都是热点数据可以通过以下方法：利用LRU算法、使用持久化功能、使用集群模式、定期监控。利用LRU算法利用Redis的LRU算法，让访问频率高的数据得到更多的缓存。可以通过配置LRU算法的maxmemory和maxmemory-policy参数来调整缓存的大小和淘汰策略。

）读Redis：热数据基本都在Redis 2）写MySQL：增删改都是操作MySQL 3）更新Redis数据：MySQ的数据操作binlog，来更新到Redis Redis更新。1）数据操作主要分为两大块：一个是全量(将全部数据一次写入到redis)一个是增量（实时更新）这里说的是增量，指的是mysql的update、insert、delate变更数据。

Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

Q4: redis服务器查询某个key获取的耗时

使用cli FLUSHDB 清除一个数据库，FLUSHALL清除整个redis数据。

使用这个命令的原理，其实就是Redis在内部执行scan命令，遍历所有key，然后针对不同类型的key执行strlen、llen、hlen、scard、zcard来获取字符串的长度以及容器类型(list/dict/set/zset)的元素个数。而对于容器类型的key，只能扫描出元素最多的key，但元素最多的key不一定占用内存最多，这一点需要我们注意下。

redis 有一个keys命令。语法：KEYS pattern说明：返回与指定模式相匹配的所用的keys。该命令所支持的匹配模式如下：（1）？：用于匹配单个字符。例如，h？llo可以匹配hello、hallo和hxllo等；（2）*：用于匹配零个或者多个字符。

为指定key设置有效期获取key的有效时间对于获取有效时间的指令，key 不存在返回 -2，key 存在但是没有关联超时时间返回 -1，如果key存在并且有关联时间，则返回具体的剩余时间秒或者毫秒。

Q5: 浅析Redis的BigKey(阿里巴巴技术协会ATA同步发送)

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。另外该命令不要在业务高峰期使用。

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)。与BigTable和其模仿者HBase不同，数据并不存储在分布式文件系统如GFS或HDFS中，而是直接存于本地。

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