redis多大数据量

㈠ redis中的数据占用内存大小分析

如今越来越来的系统中使用 redis 作为缓存系统，但是随着用户量的增长，业务数据不断增多，redis服务器的内存空间有可能会到瓶颈了，及时观察redis中的各种键内存占用多少，会方便我们评估何时升级redis服务器规格，以及对于是否需要进行程序优化来设计合理的存储结构都会有很大帮助，下面给大家介绍两款工具 rdr 和 redis-rdb-tools ，可以很好的满足我们的需要

详细使用参考官方仓库：https://github.com/xueqiu/rdr

rdr提供了linux/OSX/Windows下的可执行文件，直接点击下载，我这里演示Windows下的使用方式

下载下来后存储到d:/dev路径下

1.首先要去redis服务器端将rdb文件复制到本地，为了方便，我将rdb文件放到了rdr工具所在目录

这里再说下redis rdb文件该怎么找到，通过查看redis服务器配置文件 redis.conf ，搜索 dbfilename 可以快速定位到该配置，按照路径就可以找到redis rdb备份文件了

2.在rdr工具所在的路径下打开命令行窗口，执行指令

可以看到指令执行成功后，在本地启动了server，监听端口8080

3.打开浏览器，访问http://localhost:8080/，能看到详细的内存占用数据报告，包括键数量、不同的数据类型、元素计数等

不过通过网页版的数据报告中有个小问题，对于redis中的不同数据库没有明显的区分展示~，混在一起，不是太清晰

详细使用参考官方仓库：https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools/

1.安装python环境，我这里安装了python2.7.15

2.通过pip安装redis-rdb-tools

我这里python-lzf库没有安装成功，不过不影响实际使用，这个库是为了加速rdb文件解析速度~

3.安装完成后就可以在命令行中使用了，输入指令生成内存报告文件

等待一段时间，命令阻塞执行完成后，就会在-f参数指定的路径下生成对应的文件
用excel打开生成的csv文件，可以看到详细的统计结果，包含了所有数据库下所有key的内存占用情况~

redis-rdb-tools中还带了一个很有用的命令，能帮助我们直接查询单个key的内存占用情况，命令格式如下

执行测试下效果，可以看到命令执行完成后，直接回显出指定key对应的内存占用情况了

注意该操作在生产环境下慎用，视key大小情况再行决定是否执行，有可能会阻塞执行很长时间才能计算出结果~

㈡ redis中的 list能装多大

redis占用空间500M;list又是占用连续内存的,所以一个500M的list,没见过,但是理论来说还是有可能的

㈢ redis单元素，最大存多少数据，list的话，每条可以最多存多少元素

你指的是String类型吧，在Redis中字符串类型的Value最多可以容纳的数据长度是512M
祝你愉快，满意请采纳哦

㈣ 大量数据能缓存到redis里面吗

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。

    所以，我们会想到，Memcached和Redis这两个NoSQL数据库（严格来讲二者都不可以算作数据库）。

    1、Memcached是一个cache机制，当内存不足时会采用LRU机制，替换出陈旧数据，因此他不能保证我们的数据像在HashMap中一样不丢失，且没有数据持久化机制；

    2、Redis克服了这一缺点，采取磁盘存储机制实现数据持久化。但是，当数据量达到1千万左右时，由于内存中不能存储如此大量数目的数据，频繁同磁盘进行数据交换，导致数据查询、存储性能的急剧下降，将导致服务不可用。

     结论：当前还没有好的产品可以实现key-value保证数据完整性，千万级条数量级的，高效存储和查询支持产品。

     附录一：如下是转自其它网友的测试数据：

     附录二：memcached 和redis的比较，和各自用途

附录一：

从图中可以猜测到还会有Redis 2.2.1 的测试，相同的测试环境，1K的数据量，使用ServiceStack.Redis客户端进行如下测试：

1) Set操作

2) Get操作

3) Del操作

每一套测试分别使用三个配置进行测试：

1) 绿色线条的是开启Dump方式的持久化，5分钟持久化一次

2) 蓝色线条是开启AOF方式的持久化，每秒写入磁盘一次

3) 红色线条是关闭任何的持久化方式

对于每一个配置都使用相同的其他配置：

1) 开启VM 最大内存10GB(128字节一

㈤ Redis的各数据类型的内存占用

先给一个Redis分析内存占用的网址： http://www.redis.cn/redis_memory/
这个工具会给我们一个内存占用分析，示例如下图：

我们在使用Redis的时候，String 类型是我们使仿李用最多的，他也是唯一的一个非集合类型。
然而String类型并不是适用于所有场合的，它有一个明显的短板，就是它保存数据时所消耗的内存空间较多。
为什么String类型的占用的空间比较大呢，那是因为他除了记录实际数据，String 类型还需要额外的内存空间记录数据长度、空间使用等信息，这些信息也叫作元数据。当实际保存的数据较小时，元数据的空间开销就显得比较大了。

当你保存 64 位有符号整数时，String 类型会把它保存为一个 8 字节的 Long 类型整数，这种保存方式通常也叫作 int 编码方式。但是，当你保存的数据中包含字符时，String 类型就会用简单动态字符串（Simple Dynamic String，SDS）结构体来保存。
其中SDS的保存占用的内存如下所示：

在 SDS 中，buf 保存实际数据，而 len 和 alloc 本身其实是 SDS 结构体的额外开销。
然而，除了SDS的额外开销，String类型还有一个RedisObject 结构体（包备银迟含了八个字节的元数据和八个字节的指针）的开销，如下图所示：

为了解决上面提到的String类型占用内存过多的情况，我们可以使用压缩表来存储。
压缩列表之所以能节省内存，就在于它是用一系列连续的 entry 保存数据。

Redis 基于压缩列表实现了 List、Hash 和 Sorted Set 这样的集合类型，这样做的最大好处就是节省了 dictEntry 的开销。当你用 String 类型时，一个键值对就有一个 dictEntry，要用 32 字节空间。但采用集合类型时，一个 key 就对应一个集合的数据，能保存的数据多了很多，但也只用了一个 dictEntry，这样就节省了搏培内存。
Hash 类型设置了用压缩列表保存数据时的两个阈值，一旦超过了阈值，Hash 类型就会用哈希表来保存数据了。这两个阈值分别对应以下两个配置项：
hash-max-ziplist-entries：表示用压缩列表保存时哈希集合中的最大元素个数。
hash-max-ziplist-value：表示用压缩列表保存时哈希集合中单个元素的最大长度。

㈥ redis集群模式整体缓存的数据量应控制在

redis集群模式整体缓存的野州数据量应控制在20G以下。根据查询相缺清关信息显示，服务端有1000多个Redis实例颂扮蔽，100加个实例的内存控制在20G以下。所以控制在20G以下。

㈦ redis一个对象能支持几千万个key么，读写会有什么问题

你好，很高兴回答你的问题

1. 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。
2. 只要有精确的 key，检索时不会有任何性能问题。Redis 用于存储 key 的是一个字典对象，查询性能与数量级无关。
3. 用 pipeline 批量执行。
4. 数据量大部分取决于你握辩使用的数据格式，也取决于你单个 key 的数据规模。比如使用段团缺 Hash 时，默认 entry 数量小或郑于 512 时或 value 小于 64 Kb，使用 ziplist 作为数据结构存储，否则使用 dict 作为数据结构存储。一个 key 还可能产生一个 ttl 对象记录过期时间。很难非常准确地预计。如果不用过分精确地估计的话，建议先放入一部分数据，通过「info」关键字查询放入前后 memory 的大小来估算。
5. Redis 是近乎不可视的存储工具，如果要做数据统计、模糊检索，就不要用 Redis 。Redis 更适合用于快速存取的场景。

希望能帮到你

㈧ 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，开启版redis的服务。

㈨ redis多个数据库内存怎么分配的(redis一个库能存多少数据)

1、redis中的每一个数据库，都由一个redisDb的结构存储。其中，redisDb.id存储着redis数据库以整数表示的号码。redisDb.dict存储着该库所有的键值对数据。redisDb.expires保存着每一个键的过期时间。

2、当redis服务器初始化时，会预先分配16个数据库（该数量可以通过配置文件配置），所有数据库保存到结构redisServer的一个成员redisServer.db数组中。当我碰耐们选择数据库selectnumber时，程序直接通过redisServer.db[number]来切换数据库。有时候当程序需要知道自己是在哪个数据库时，直接读取redisDb.id即可。

3、既然我们知道一个数据库的所有键值都存储在redisDb.dict中，那么我们要知道如果找到key的位置，就有必要了解一下dict的结构了笑帆春：

typedefstructdict{

//特定于类型的处理函数

dictType*type;

//类型处理函数的私有数据

void*privdata;

//哈希表（2个）

dicththt[2];

//记录rehash进度的标志，值为-1表示rehash未进行

intrehashidx;

//当前正在运作的安全迭代器数量

intiterators;

}dict;

由上述的结构可以看出，redis的字典使用哈希表作为其底层实现。dict类型使用的两个指向哈希表的指针，其中0号哈希表（ht[0]）主要用于存储数据库的所有键值，而1号哈希表主要用于程序对0号哈希表进行rehash时使用，rehash一般是在添加新值时会触发，这里不做过多的赘述。所以redis中查找一个key，其实就是对进行该dict结构中的ht[0]进行查找操作。

4、既然是哈希，那么我们知道就会有哈希碰撞，那么当多个键哈希之后为同一个值怎么办呢？redis采取链表的方式来存储多个哈希碰撞的键。也就是说，当根据key的哈希值找到该列表后，如果列表的长度大于1，那么我们需要遍历该链表来找到我们所查找的key。当然，一般情况下链表长度都为是1，所以时间复杂度可看作o(1)。

二、当redis拿到一个key时，如果找到该key的位置。

了解了上述知识之后，我们就可以来分析redis如果在内存找到一个key了。

1、当拿到一个key后，redis先判断当前库的0号哈希表是否为空，即：if(dict-

2、判断该0号哈希表是否需要rehash，因为如果在进行rehash，那么两个表中者有可能存储该key。如果正在进行rehash，将调用一次_方法，_用于对数据库字典、以及哈希键的字典进行被动rehash，这里不作赘述。

3、计算哈希表，根据当前字典与key进行哈希值轿蠢的计算。

4、根据哈希值与当前字典计算哈希表的索引值。

5、根据索引值在哈希表中取出链表，遍历该链表找到key的位置。一般情况，该链表长度为1。

6、当ht[0]查找完了之后，再进行了次rehash判断，如果未在rehashing，则直接结束，否则对ht[1]重复345步骤。

到此我们就找到了key在内存中的位置了。

㈩ redis 一个hash可以存多少数据

使用Redis的脚本功能实现Redis中数据简单查询，有需要的朋友可以参考下。 在Redis的设计中，key是一切，对于Redis是可见的，而value对于Redis来说就是一个字节数组，Redis并不知道你的value中存储的是什么