redis多大數據量

㈠ redis中的數據佔用內存大小分析

如今越來越來的系統中使用 redis 作為緩存系統，但是隨著用戶量的增長，業務數據不斷增多，redis伺服器的內存空間有可能會到瓶頸了，及時觀察redis中的各種鍵內存佔用多少，會方便我們評估何時升級redis伺服器規格，以及對於是否需要進行程序優化來設計合理的存儲結構都會有很大幫助，下面給大家介紹兩款工具 rdr 和 redis-rdb-tools ，可以很好的滿足我們的需要

詳細使用參考官方倉庫：https://github.com/xueqiu/rdr

rdr提供了linux/OSX/Windows下的可執行文件，直接點擊下載，我這里演示Windows下的使用方式

下載下來後存儲到d:/dev路徑下

1.首先要去redis伺服器端將rdb文件復制到本地，為了方便，我將rdb文件放到了rdr工具所在目錄

這里再說下redis rdb文件該怎麼找到，通過查看redis伺服器配置文件 redis.conf ，搜索 dbfilename 可以快速定位到該配置，按照路徑就可以找到redis rdb備份文件了

2.在rdr工具所在的路徑下打開命令行窗口，執行指令

可以看到指令執行成功後，在本地啟動了server，監聽埠8080

3.打開瀏覽器，訪問http://localhost:8080/，能看到詳細的內存佔用數據報告，包括鍵數量、不同的數據類型、元素計數等

不過通過網頁版的數據報告中有個小問題，對於redis中的不同資料庫沒有明顯的區分展示~，混在一起，不是太清晰

詳細使用參考官方倉庫：https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools/

1.安裝python環境，我這里安裝了python2.7.15

2.通過pip安裝redis-rdb-tools

我這里python-lzf庫沒有安裝成功，不過不影響實際使用，這個庫是為了加速rdb文件解析速度~

3.安裝完成後就可以在命令行中使用了，輸入指令生成內存報告文件

等待一段時間，命令阻塞執行完成後，就會在-f參數指定的路徑下生成對應的文件
用excel打開生成的csv文件，可以看到詳細的統計結果，包含了所有資料庫下所有key的內存佔用情況~

redis-rdb-tools中還帶了一個很有用的命令，能幫助我們直接查詢單個key的內存佔用情況，命令格式如下

執行測試下效果，可以看到命令執行完成後，直接回顯出指定key對應的內存佔用情況了

注意該操作在生產環境下慎用，視key大小情況再行決定是否執行，有可能會阻塞執行很長時間才能計算出結果~

㈡ redis中的 list能裝多大

redis佔用空間500M;list又是佔用連續內存的,所以一個500M的list,沒見過,但是理論來說還是有可能的

㈢ redis單元素，最大存多少數據，list的話，每條可以最多存多少元素

你指的是String類型吧，在Redis中字元串類型的Value最多可以容納的數據長度是512M
祝你愉快，滿意請採納哦

㈣ 大量數據能緩存到redis裡面嗎

不適合引子：

    在大數據時代，總希望存在一個Key-value存儲機制，像一樣在內存中處理大量（千萬數量級）的key-value對，以便提高數據查找、修改速度。

    所以，我們會想到，Memcached和Redis這兩個NoSQL資料庫（嚴格來講二者都不可以算作資料庫）。

    1、Memcached是一個cache機制，當內存不足時會採用LRU機制，替換出陳舊數據，因此他不能保證我們的數據像在HashMap中一樣不丟失，且沒有數據持久化機制；

    2、Redis克服了這一缺點，採取磁碟存儲機制實現數據持久化。但是，當數據量達到1千萬左右時，由於內存中不能存儲如此大量數目的數據，頻繁同磁碟進行數據交換，導致數據查詢、存儲性能的急劇下降，將導致服務不可用。

     結論：當前還沒有好的產品可以實現key-value保證數據完整性，千萬級條數量級的，高效存儲和查詢支持產品。

     附錄一：如下是轉自其它網友的測試數據：

     附錄二：memcached 和redis的比較，和各自用途

附錄一：

從圖中可以猜測到還會有Redis 2.2.1 的測試，相同的測試環境，1K的數據量，使用ServiceStack.Redis客戶端進行如下測試：

1) Set操作

2) Get操作

3) Del操作

每一套測試分別使用三個配置進行測試：

1) 綠色線條的是開啟Dump方式的持久化，5分鍾持久化一次

2) 藍色線條是開啟AOF方式的持久化，每秒寫入磁碟一次

3) 紅色線條是關閉任何的持久化方式

對於每一個配置都使用相同的其他配置：

1) 開啟VM 最大內存10GB(128位元組一

㈤ Redis的各數據類型的內存佔用

先給一個Redis分析內存佔用的網址： http://www.redis.cn/redis_memory/
這個工具會給我們一個內存佔用分析，示例如下圖：

我們在使用Redis的時候，String 類型是我們使仿李用最多的，他也是唯一的一個非集合類型。
然而String類型並不是適用於所有場合的，它有一個明顯的短板，就是它保存數據時所消耗的內存空間較多。
為什麼String類型的佔用的空間比較大呢，那是因為他除了記錄實際數據，String 類型還需要額外的內存空間記錄數據長度、空間使用等信息，這些信息也叫作元數據。當實際保存的數據較小時，元數據的空間開銷就顯得比較大了。

當你保存 64 位有符號整數時，String 類型會把它保存為一個 8 位元組的 Long 類型整數，這種保存方式通常也叫作 int 編碼方式。但是，當你保存的數據中包含字元時，String 類型就會用簡單動態字元串（Simple Dynamic String，SDS）結構體來保存。
其中SDS的保存佔用的內存如下所示：

在 SDS 中，buf 保存實際數據，而 len 和 alloc 本身其實是 SDS 結構體的額外開銷。
然而，除了SDS的額外開銷，String類型還有一個RedisObject 結構體（包備銀遲含了八個位元組的元數據和八個位元組的指針）的開銷，如下圖所示：

為了解決上面提到的String類型佔用內存過多的情況，我們可以使用壓縮表來存儲。
壓縮列表之所以能節省內存，就在於它是用一系列連續的 entry 保存數據。

Redis 基於壓縮列表實現了 List、Hash 和 Sorted Set 這樣的集合類型，這樣做的最大好處就是節省了 dictEntry 的開銷。當你用 String 類型時，一個鍵值對就有一個 dictEntry，要用 32 位元組空間。但採用集合類型時，一個 key 就對應一個集合的數據，能保存的數據多了很多，但也只用了一個 dictEntry，這樣就節省了搏培內存。
Hash 類型設置了用壓縮列表保存數據時的兩個閾值，一旦超過了閾值，Hash 類型就會用哈希表來保存數據了。這兩個閾值分別對應以下兩個配置項：
hash-max-ziplist-entries：表示用壓縮列表保存時哈希集合中的最大元素個數。
hash-max-ziplist-value：表示用壓縮列表保存時哈希集合中單個元素的最大長度。

㈥ redis集群模式整體緩存的數據量應控制在

redis集群模式整體緩存的野州數據量應控制在20G以下。根據查詢相缺清關信息顯示，服務端有1000多個Redis實例頌扮蔽，100加個實例的內存控制在20G以下。所以控制在20G以下。

㈦ redis一個對象能支持幾千萬個key么，讀寫會有什麼問題

你好，很高興回答你的問題

1. Redis 只適合精確檢索，使用 keys 關鍵字做檢索的話一定會遍歷所有 key，如果不能得出精確的 key 就不能用 Redis。「數據對象可能很多，上百個」，對 Redis 來說「對象」只是字元串，你能做的也只是把對象序列化成字元串存儲到 Redis 中，取出來時反序列化成對象。
2. 只要有精確的 key，檢索時不會有任何性能問題。Redis 用於存儲 key 的是一個字典對象，查詢性能與數量級無關。
3. 用 pipeline 批量執行。
4. 數據量大部分取決於你握辯使用的數據格式，也取決於你單個 key 的數據規模。比如使用段團缺 Hash 時，默認 entry 數量小或鄭於 512 時或 value 小於 64 Kb，使用 ziplist 作為數據結構存儲，否則使用 dict 作為數據結構存儲。一個 key 還可能產生一個 ttl 對象記錄過期時間。很難非常准確地預計。如果不用過分精確地估計的話，建議先放入一部分數據，通過「info」關鍵字查詢放入前後 memory 的大小來估算。
5. Redis 是近乎不可視的存儲工具，如果要做數據統計、模糊檢索，就不要用 Redis 。Redis 更適合用於快速存取的場景。

希望能幫到你

㈧ redis 一個資料庫能存多少數據

redis一個實例能存一個key或是value大小最大是512M。操作方法如下：

1、首先要安裝redis，開啟版redis的服務。

㈨ redis多個資料庫內存怎麼分配的(redis一個庫能存多少數據)

1、redis中的每一個資料庫，都由一個redisDb的結構存儲。其中，redisDb.id存儲著redis資料庫以整數表示的號碼。redisDb.dict存儲著該庫所有的鍵值對數據。redisDb.expires保存著每一個鍵的過期時間。

2、當redis伺服器初始化時，會預先分配16個資料庫（該數量可以通過配置文件配置），所有資料庫保存到結構redisServer的一個成員redisServer.db數組中。當我碰耐們選擇資料庫selectnumber時，程序直接通過redisServer.db[number]來切換資料庫。有時候當程序需要知道自己是在哪個資料庫時，直接讀取redisDb.id即可。

3、既然我們知道一個資料庫的所有鍵值都存儲在redisDb.dict中，那麼我們要知道如果找到key的位置，就有必要了解一下dict的結構了笑帆春：

typedefstructdict{

//特定於類型的處理函數

dictType*type;

//類型處理函數的私有數據

void*privdata;

//哈希表（2個）

dicththt[2];

//記錄rehash進度的標志，值為-1表示rehash未進行

intrehashidx;

//當前正在運作的安全迭代器數量

intiterators;

}dict;

由上述的結構可以看出，redis的字典使用哈希表作為其底層實現。dict類型使用的兩個指向哈希表的指針，其中0號哈希表（ht[0]）主要用於存儲資料庫的所有鍵值，而1號哈希表主要用於程序對0號哈希表進行rehash時使用，rehash一般是在添加新值時會觸發，這里不做過多的贅述。所以redis中查找一個key，其實就是對進行該dict結構中的ht[0]進行查找操作。

4、既然是哈希，那麼我們知道就會有哈希碰撞，那麼當多個鍵哈希之後為同一個值怎麼辦呢？redis採取鏈表的方式來存儲多個哈希碰撞的鍵。也就是說，當根據key的哈希值找到該列表後，如果列表的長度大於1，那麼我們需要遍歷該鏈表來找到我們所查找的key。當然，一般情況下鏈表長度都為是1，所以時間復雜度可看作o(1)。

二、當redis拿到一個key時，如果找到該key的位置。

了解了上述知識之後，我們就可以來分析redis如果在內存找到一個key了。

1、當拿到一個key後，redis先判斷當前庫的0號哈希表是否為空，即：if(dict-

2、判斷該0號哈希表是否需要rehash，因為如果在進行rehash，那麼兩個表中者有可能存儲該key。如果正在進行rehash，將調用一次_方法，_用於對資料庫字典、以及哈希鍵的字典進行被動rehash，這里不作贅述。

3、計算哈希表，根據當前字典與key進行哈希值轎蠢的計算。

4、根據哈希值與當前字典計算哈希表的索引值。

5、根據索引值在哈希表中取出鏈表，遍歷該鏈表找到key的位置。一般情況，該鏈表長度為1。

6、當ht[0]查找完了之後，再進行了次rehash判斷，如果未在rehashing，則直接結束，否則對ht[1]重復345步驟。

到此我們就找到了key在內存中的位置了。

㈩ redis 一個hash可以存多少數據

使用Redis的腳本功能實現Redis中數據簡單查詢，有需要的朋友可以參考下。 在Redis的設計中，key是一切，對於Redis是可見的，而value對於Redis來說就是一個位元組數組，Redis並不知道你的value中存儲的是什麼