云数据库redis消耗的物理资源（云数据库 redis 版需要多大的）

本文目录

• 云数据库 redis 版需要多大的
• 三分钟读懂redis数据库
• redis缓存机制一般会影响软件的哪些功能
• redis 一个数据库能存多少数据
• 云数据库消耗的物理资源是什么
• redis解决高并发问题吗
• Redis可以用来做数据库吗
• redis主要消耗什么资源

云数据库 redis 版需要多大的

1. redis 是一个高性能的key-value数据库。 

2. redis的出现，很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。

3. 它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。问题是这个项目还很新，可能还不足够稳定，而且没有在实际的一些大型系统应用的实例。

4. 此外，缺乏mc中批量get也是比较大的问题，始终批量获取跟多次获取的网络开销是不一样的。
   

三分钟读懂redis数据库

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

1. 使用Redis有哪些好处？

(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash

(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行

(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除

2. redis相比memcached有哪些优势？

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

3. redis常见性能问题和解决方案：

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件

(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master 《- Slave1 《- Slave2 《- Slave3...

这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。

4. MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据

相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：

voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db.expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db.expires）中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db.expires）中任意选择数据淘汰

allkeys-lru：从数据集（server.db.dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random：从数据集（server.db.dict）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

相关推荐：《Python视频教程》

5. Memcache与Redis的区别都有哪些？

1)、存储方式

Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。

Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。

2)、数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。

Redis有复杂的数据类型。

3），value大小

redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB

6. Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？

1).Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2).Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

3).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。

4). 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

7. redis 最适合的场景

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：

1.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。

2.Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

3.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。

（1）会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

（2）全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件  wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

（3）队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

（4）排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

（5）发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）。

redis缓存机制一般会影响软件的哪些功能

Redis缓存机制主要作用在于提高数据访问速度、减轻数据库压力、提高系统性能。但是，使用Redis缓存机制可能会影响软件的以下功能：
数据一致性：由于Redis缓存中的数据与数据库中的数据可能存在不一致的情况，这会导致用户在查询数据时看到不一致的结果。
数据过期：缓存数据有过期时间，如果缓存数据过期，需要重新从数据库中获取，这可能会影响查询速度。
数据持久化：Redis提供了RDB和AOF两种持久化策略，但在某些情况下，如意外宕机等，可能会导致缓存数据的丢失。
内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。
缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。
分布式环境：在分布式环境下，需要考虑缓存数据的同步和一致性问题，否则可能会导致软件功能异常。
缓存维护：需要定期对缓存进行维护，如清除无用的缓存数据，避免缓存数据过多影响系统性能。
在使用Redis缓存机制时，需要充分考虑这些可能影响软件功能的因素，并采取相应的措施进行优化。

redis 一个数据库能存多少数据

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：

1、首先要安装redis，开启redis的服务。

2、安装python的redis模块。pip install redis。

3、第一种直接连接redis。

4、打开redis客户端，查看redis数据库。如图。

5、第二种通过连接池连接。这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。如图。

6、打开redis数据库客户端查看，就完成了。

云数据库消耗的物理资源是什么

在云数据库中，所需的物理资源主要包括云主机计算资源、云网络带宽资源、云数据存储资源三大类。云数据库的优势则主要包括安全性、稳定性、自动化运维、弹性升级、成本低廉等，能更好地保障数据安全、实现自动升级自动打补丁。如移动云的云数据库MySQL，拥有100+规格、25+资源池，规格丰富，即开即用、经济适用；10+安全资质认证，传输及存储透明加密、任意时间点恢复，回收站，异地容灾等保护机制，安全可靠；日志分析、连接管理、参数优化、读写分离等高级功能可全面支持。当前的云数据库专场活动，还可获取免费试用该产品资格→
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redis解决高并发问题吗

edis真的是一个很好的技术，它可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。。。

redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，而以往我们用的是数据库(硬盘),提高了访问效率,解决了数据库服务器压力。

为什么redis的地位越来越高，我们为何不选择memcache，这是因为memcache只能存储字符串，而redis存储类型很丰富（例如有字符串、LIST、SET等），memcache每个值最大只能存储1M,存储资源非常有限,十分消耗内存资源,而redis可以存储1G,最重要的是memcache它不如redis安全,当服务器发生故障或者意外关机等情况时,redsi会把内存中的数据备份到硬盘中,而memcache所存储的东西全部丢失;这也说明了memcache不适合做数据库来用,可以用来做缓存。

下面用redis解决瞬间秒杀活动来说明：

下面这个程序模拟了20w人一瞬间涌入这个页面进行秒杀,能够秒杀成功的只有500人,我们把先进来的用户放入redis队列中,当队列中的用户达到500时，后来用户就转到秒杀结束页面。这里用随机数来表示不同的用户。

这里我们可以看到秒杀成功的第一个用户的id是208522,秒杀成功的最后一个用户是176260,参与秒杀人数总共是20w。（让大家注意这些的原因是为了验证下面的准确性）。

接下来我们依次从队列中把秒杀成功的500个用户取出来并观察第一个用户和最后一个用户是否跟之前的记录值一样

我们可以看到从秒杀成功队列中依次取出的第一个用户id是208522，最后一个用户是176260，可以看出结果是很准确的。

redis在解决高并发这方面的能力是真的挺不错的。

Redis可以用来做数据库吗

Redis本来就是内存数据库，用来当做计数器，队列等的确很不错，性能高效。但是，但是，但是架构不靠谱下可能使你提心吊胆。

只用Redis作为数据库时，使用时确实很爽，突然来个新需求、数据突然暴增、数据架构迁移的时候就给跪了。

Redis是key-value数据库，面对key的内存搜索，优势明显。

大部分还是要和其他持久化数据库合作使用，就只来说几个注意的场景：

1、Redis-RDB半持久化模式下，非实时，如果一旦断电，丢失一些数据，程序能不能接受、兼容？

2、Redis主要是Key的查询，对于复杂的数据结构，需要其他sql是不是更爽？需要其他关联查询？

3、Redis吃的是纯内存，跟磁盘相比，成本也要计算在内？

4、是否需要支持像银行存取款级别的事务？

5、数据总有“冷”、“热”之分，10亿的冷数据都放Redis显然浪费资源。

性能、成本、可靠性，最终是一个权衡的问题。

Redis 已经发展了 2 年多，很多团队已经验证了它是一个靠谱的数据库。 但是它并不通用，使用场景是有限的。

知乎日报的基础数据和统计信息是用 Redis 存储的，这使得请求的平均响应时间能在 10ms 以下。 其他数据仍然需要存放在另外的地方，其实完全用 Redis 也是可行的，主要的考量是内存占用。 就使用经验而言，Redis 的数据结构很丰富，精心设计地话，能满足很多应用场景。至少很多时候比 MySQL 更方便。 更重要的是，它很 cool，开发时有新鲜感。

redis主要消耗什么资源

Redis进程内消耗主要包括：自身内存+对象内存+缓冲内存+内存碎片。
内存。因为redis的数据都是存储在内存当中。内存数据库相比一般的关系型数据库，读取速度要更快，但是消耗的内存资源会更多。
对象内存（推荐学习：Redis视频教程）
对象内存是Redis内存占用最大的一块，存储着用户所有的数据。Redis所有数据都采用key-value数据类型，每次创建键值对时，至少创建两个类型对象：key对象和value对象。内存消耗可以简单的理解为sizeof(keys)+sizeof(values)。键对象都是字符串，在使用Redis时很容易忽略键对内存消耗的影响，应当避免使用过长的键。value对象更复杂些，主要包括5种基本数据类型：字符串、列表、哈希、集合、有序集合。每种value对象类型根据使用规模不同，占用内存不同。在使用时一定要合理预估并监控value对象占用情况，避免内存溢出。
缓冲内存
缓冲内存主要包括：客户端缓冲、复制积压缓冲区、AOF缓冲区。
客户端缓冲指的是所有接入到Redis服务器TCP连接的输入输出缓冲。输入输出缓冲无法控制，最大空间为1G，如果超过将断开连接。输入缓冲通过参数client-output-buffer-limit控制：
1.普通客户端：除了复制和订阅的客户端之外的所有连接，Redis的默认配置是：client-output-buffer-limit normal 0 0 0，Redis并没有对普通客户端的输出缓冲区做限制，一般普通客户端的内存消耗可以忽略不计，但是当有大量慢连接客户端接入时这部分内存消耗就不能忽略了，可以设置maxclients做限制。注意不要只用大量数据输出的命令且数据无法及时推送给客户端，如 monitor命令，容易造成Redis服务器内存突然飙升。
从客户端：主节点会为每个从节点单独建立一条连接用于命令复制，默认配置是：client-output-buffer-limit slave 256mb 64mb 60。当主从节点之间网络延迟较高或主节点挂载大量从节点时这部分内存消耗将占用很大一部分，建议主节点挂载的从节点不要多于2个，主从节点不要部署在较差的网络环境下，如异地跨机房，防止复制客户端连接缓慢造成溢出。
订阅客户端：当使用发布订阅功能时，连接客户端使用单独的输出缓冲区，默认配置为：client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60，当订阅服务的消息生产快于消费速度时，输出缓冲区会产生积压造成输出缓冲区空间溢出。
复制积压缓冲区：Redis在2.8版本之后提供了一个可重用的固定大小缓冲区用于实现部分复制功能，根据repl-backlog-size参数控制，默认为1MB。对于复制积压缓冲区整个主节点只有一个，所有从节点共享此缓冲区，因此可以设置较大的缓冲区空间，如100MB。
AOF缓冲区：这部分空间用于在Redis重写期间保存最近的写入命令。
3.内存碎片
Redis默认的内存分配器采用jemalloc，可选的分配器还有：glibc、tcmalloc。内存分配器为了更好地管理和重复利用内存，分配内存策略一般采用固定范围的内存块进行分配。
以下场景容易出现高内存碎片问题：
频繁做更新操作，例如频繁对已存在的键执行append、setrange等更新操作。
大量过期键删除，键对象过期删除后，释放的空间无法得到充分利用，导致碎片率上升。
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