慢吞吞在Redis中获取数据的挣扎-redis获取数据速度慢 (慢吞吞在寻宝记哪一本出现的)

教程大全 2025-07-08 05:37:32 浏览次

（注：本文主要针对Redis中获取大量数据时可能出现的性能瓶颈和解决方案）

慢吞吞：在Redis中获取数据的挣扎

Redis是目前非常流行的缓存和数据库解决方案，它能够非常快速地读取和写入数据。然而，在某些情况下，我们可能需要一次性获取大量的数据，并且这些数据可能是分布在不同的键值之中。这时，可能会出现性能瓶颈，导致程序变得慢吞吞。那么，我们该如何解决这个问题呢？

1. 分批次读取

我们可以考虑将获取数据的过程分批次进行。例如，假设我们需要获取1000个用户的信息，我们可以将它们分成10个批次，每次获取100个用户的信息。这样，我们可以避免一次性获取过多数据导致的性能问题。

以下是相关代码示例：

import redis

# 连接Redis数据库

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)

# 分批次读取数据

for i in range(10):

start = i * 100

end = start + 99

keys = [‘user:{}’.format(j) for j in range(start, end + 1)]

values = r.mget(keys)

# 处理values

2. 使用Pipeline另外，我们还可以使用Redis提供的Pipeline功能。Pipeline允许我们将多个命令打包发送至Redis服务器，这样可以减少网络传输的开销，提高性能。以下是相关代码示例：```pythonimport redis# 连接Redis数据库r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)# 使用Pipeline读取数据pipe = r.pipeline()keys = ['user:{}'.format(i) for i in range(1000)]for key in keys:pipe.get(key)values = pipe.execute()# 处理values

3. 使用SCAN命令

我们还可以使用Redis的SCAN命令来扫描所有符合条件的键值。这样，我们可以避免一次性获取过多数据导致的性能问题，同时也可以避免漏读数据的问题。

以下是相关代码示例：

import redis

# 连接Redis数据库

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379)

# 使用SCAN命令读取数据

cursor = b’0′

while cursor:

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怎么开启二级缓存

二级缓存不是开的. ..二级缓存又叫L2 CACHE，它是处理器内部的一些缓冲存储器，其作用跟内存一样。它是怎么出现的呢？要上溯到上个世纪80年代，由于处理器的运行速度越来越快，慢慢地，处理器需要从内存中读取数据的速度需求就越来越高了。然而内存的速度提升速度却很缓慢，而能高速读写数据的内存价格又非常高昂，不能大量采用。从性能价格比的角度出发，英特尔等处理器设计生产公司想到一个办法，就是用少量的高速内存和大量的低速内存结合使用，共同为处理器提供数据。这样就兼顾了性能和使用成本的最优。而那些高速的内存因为是处于CPU和内存之间的位置，又是临时存放数据的地方，所以就叫做缓冲存储器了，简称“缓存”。它的作用就像仓库中临时堆放货物的地方一样，货物从运输车辆上放下时临时堆放在缓存区中，然后再搬到内部存储区中长时间存放。货物在这段区域中存放的时间很短，就是一个临时货场。最初缓存只有一级，后来处理器速度又提升了，一级缓存不够用了，于是就添加了二级缓存。二级缓存是比一级缓存速度更慢，容量更大的内存，主要就是做一级缓存和内存之间数据临时交换的地方用。现在，为了适应速度更快的处理器P4EE，已经出现了三级缓存了，它的容量更大，速度相对二级缓存也要慢一些，但是比内存可快多了。缓存的出现使得CPU处理器的运行效率得到了大幅度的提升，这个区域中存放的都是CPU频繁要使用的数据，所以缓存越大处理器效率就越高，同时由于缓存的物理结构比内存复杂很多，所以其成本也很高。

memcached和redis的区别

medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：　需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。与MySQL数据库数据一致性问题。数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。众多NoSQL百花齐放，如何选择　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题　1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用　前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：　1Redis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。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis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。抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。使用Redis特有内存模型前后的情况对比：　VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used　VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used　VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used　VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used　VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。