redis批量保存数据（redis批量获取数据）-兴科数码

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首先要明白redis是一个数据库，redis是一个内存数据库，所有数据基本上都存在于内存当中，会定时以追加或者快照的方式刷新到硬盘中。

Redis的数据存储在内存中，因此读写速度非常快，但是容量受到内存大小的限制；而关系型数据库通常将数据存储在磁盘中，因此读写速度较慢，但是容量可以扩展到很大。

与其他会话存储（如Memcache）不同，Redis可以保留数据，以便在缓存停止的情况下，在重新启动时，所有数据仍然存在。即便不是需要严格持续的任务，此功能仍可以为你的用户省去大量的麻烦。

1、官方在6版本推出了一个新的功能-pipe mode，即将支持Redis协议的文本文件直接通过pipe导入到服务端。

2、redis高并发的同时，还需要容纳大量的数据：一主多从，每个实例都容纳了完整的数据，比如redis主就10G的内存量，其实你就最对只能容纳10g的数据量。

3、Redis通过主从架构，实现读写分离，主节点负责写，并将数据同步给其他从节点，从节点负责读，从而实现高并发。

redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_product），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。

应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

redis缓存其实就是把经常访问的数据放到redis里面，用户查询的时候先去redis查询，没有查到就执行sql语句查询，同时把数据同步到redis里面。redis只做读操作，在内存中查询速度快。

缓存方案：在上面的测试可以知道，要是我们事先把数据库的千万条数据同步到redis缓存中，瓶颈就是我们的设备硬件性能了，假如我们的主机有几百个核心CPU，就算是千万级的并发下也可以完全无压力，带个用户很好的。

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。

默认为0，没有指定最大缓存，如果有新的数据添加，超过最大内存，则会使redis崩溃，所以一点要设置。设置maxmemory之后，配合的要设置缓存数据回收策略。

G。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。控制在20G。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。

多条。redis缓存集合数据是一种大型数据的集结方式，其内部数据量大，数据分支多，是多条数据，不是单条数据。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。

到此，以上就是小编对于redis批量获取数据的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。