redis数据类型和应用场景
1、应用场景：存储一些结构化的数据，比如用户的昵称、年龄、性别、积分等，存储一个用户信息对象数据。List（列表）Redis 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。
2、redis的五种数据类型分别是string、hash 、list、set、zset 。string string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value。string类型是二进制安全的。
3、Redis的字符串类型，可以存储字符串、整数或浮点数，如果存储的是整数或者浮点数，还能执行自增或自减操作。
redis一个对象能支持几千万个key么,读写会有什么问题
1、如果一个值的size过大，写入时开辟内存以及发送时的数据 copy 开销都会很大。建议从业务上对大key做拆分。对于一些数据结构的操作，时间复杂度为 O(N) ，如果不加控制，可能会引起阻塞。
2、数据库和缓存双写，就必然会存在不一致的问题。答这个问题，先明白一个前提。就是如果对数据有强一致性要求，不能放缓存。我们所做的一切，只能保证最终一致性。
3、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：首先要安装redis，开启redis的服务。安装python的redis模块。pip install redis。第一种直接连接redis。打开redis客户端，查看redis数据库。
Redis可能会阻塞的情况
1、网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。
2、虽然Redis宣称主从复制无阻塞，但由于Redis使用单线程服务，如果Master快照文件比较大，那么第一次全量传输会耗费比较长时间，且文件传输过程中Master可能无法提供服务，也就是说服务会中断，对于关键服务，这个后果也是很可怕的。
3、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。
4、”rediswatchdog阻塞的解决方法是检查Redis服务器的负载情况和检查系统日志。检查Redis服务器的负载情况：检查Redis服务器的负载情况，确保硬件资源足够，并且Redis数据库的配置合理。
5、根据目前风控系统运行情况来看，遇到如下的问题 redis 中的key 太多，在存量卡号比较大的情况下，redis 中key的存储过于庞大。 redis 本身RDB 和 AOF 的问题。 线上开启AOF 重写出差情况下，会阻塞redis 主线程。
6、可以通过修改配置参数解决，工作中，曾遇到redis连接数一直不释放，导致请求阻塞甚至挂掉的问题。重启redis后，短暂性恢复正常，过一会又会异常。后来查阅相关文档了解到，对于此异常现象可以参考通过修改配置参数解决。
redis最大多少个节点问题
1、(2)redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个。如上所述，集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵。因此redis作者，不建议redis cluster节点数量超过1000个。
2、同时，由于其他设计折衷，Redis集群不可能扩展到超过1000个节点。因此，16k是比较合适的，可以确保每个主设备有足够的槽，最大为1000个。
3、根据查询亲测源码网显示，默认情况下最大客户端连接数是65535，系统具有高并发特性，可以通过修改Redis的最大连接数来提高系统的并发处理能力。并且可以通过更改redis配置文件，将Redis最大客户端连接数改为10000。
浅析Redis的BigKey(阿里巴巴技术协会ATA同步发送)
常用的做法是通过./redis-cli --bigkeys命令对整个redis中的键值对进行统计，输出每种数据类型中最大的 bigkey 的信息。一般会配合-i参数一起使用，控制扫描间隔，避免长时间扫描降低 Redis 实例的性能。
redis布隆过滤器属于bigkey。根据查询公开信息显示，redis是单线程运行的，一次操作的value会对整个redis的响应时间造成负面影响。出现这种情况下需要对bigkey进行拆分。
Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。
关于rediskeys数量太大和redis key大小限制的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。