redis寫入數(shù)據(jù)，越來(lái)越慢，是什么原因？Redis不會(huì)因?yàn)槊荑€的增加而減慢寫入速度。一定是其他因素。如果redis中啟用了持久性，那么在持久性期間，性能將不可避免地降低。您可以使用config命令檢

redis寫入數(shù)據(jù)，越來(lái)越慢，是什么原因？

Redis不會(huì)因?yàn)槊荑€的增加而減慢寫入速度。一定是其他因素。如果redis中啟用了持久性，那么在持久性期間，性能將不可避免地降低。您可以使用config命令檢查是否設(shè)置了持久性。另外，考慮到內(nèi)存是否不足，一般redis最多只能占用物理內(nèi)存的60%。如果超出限制，則在RDB持久化期間內(nèi)存可能不足。它可以監(jiān)控內(nèi)存和CPU的使用情況進(jìn)行分析。

redis每秒只有100次存取怎么辦？

redis的OPS只有100個(gè)確實(shí)有問(wèn)題，這違背了redis高性能的定義?？梢詮囊韵聨讉€(gè)方面進(jìn)行檢查：

1。部署redis的服務(wù)器資源是否充足，包括CPU和內(nèi)存。redis的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在re內(nèi)存中，足夠的內(nèi)存是redis的必要條件。Redis是一個(gè)單線程架構(gòu)，因此很容易運(yùn)行單核CPU滿；

2?？蛻舳撕蛂edis服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)帶寬是否足夠，redis的高性能是指其自身的性能處理速度極快，但如果網(wǎng)絡(luò)延遲比較大，也會(huì)導(dǎo)致OPS降低；

3。無(wú)論是否有bigkey，大的key-value對(duì)都會(huì)占用比較大的內(nèi)存，在操作過(guò)程中會(huì)消耗更多的計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)資源，可以使用redis cli——bigkeys命令發(fā)現(xiàn)如果有，需要根據(jù)業(yè)務(wù)情況拆分key-value；

4。無(wú)論是否使用了錯(cuò)誤的值類型，redis一般包括string（string）、list（linked list）、set（set）、Zset（sorted）set（ordered set）和hash（hash type），需要結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)選擇值類型；

5。算法復(fù)雜度高的命令，如hgetall、smembers、keys等，是否可以替換為hmget、sscan、scan等；

6。查詢r(jià)edis的慢查詢?nèi)罩?，命令為slowlog Get，可以定位具體的慢操作并進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化；

7。如果redis中啟用了持久性功能，RDB和AOF可能會(huì)導(dǎo)致性能問(wèn)題。您可以通過(guò)info persistence查看與persistence相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是否有異常，如fork是否會(huì)太慢，AOF_uu2;delayed_uu2;fsync是否太大等

以上只是個(gè)人建議，如果有問(wèn)題，請(qǐng)補(bǔ)充更正，謝謝

mysql表數(shù)據(jù)量太大，達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù)，除了分庫(kù)分表之外，還有沒(méi)有其他的解決方式？

在正常配置下，MySQL只能承載2000萬(wàn)數(shù)據(jù)（同時(shí)讀寫，表中有大文本字段，單服務(wù)器）?，F(xiàn)在已經(jīng)超過(guò)1億，而且還在增加，建議按以下方式處理：

1子表。它可以按時(shí)間或一定的規(guī)則進(jìn)行拆分，以便盡可能地查詢子表中的數(shù)據(jù)庫(kù)。這是最有效的方法。特別是寫，放入一個(gè)新表，并定期同步。如果記錄不斷更新，最好將寫入的數(shù)據(jù)放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，將它們分隔成一個(gè)新的獨(dú)立表。對(duì)于較大的文本字段，可以使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

4優(yōu)化體系結(jié)構(gòu)，或者優(yōu)化SQL查詢，避免聯(lián)合表查詢，盡量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗語(yǔ)句

5使用內(nèi)存緩存，或者在前端讀取時(shí)增加緩存數(shù)據(jù)庫(kù)。重復(fù)讀取時(shí)，直接從緩存中讀取。

以上是一種低成本的管理方法，基本上幾個(gè)服務(wù)器就可以做到，但是管理起來(lái)有點(diǎn)麻煩。

當(dāng)然，如果總體數(shù)據(jù)量特別大，并且您不關(guān)心投資成本，請(qǐng)使用集群或tidb