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，redisDbid存储着redis数据库以整数表示的号码。redisDbdict存储着该库所有的键值对数据。redisDbexpires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redisServerdb数组中。当我们选择数据库selectnumber时，程序直接通过redisServerdb[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redisDbid即可。

3、既然我们知道一个数据库的所有键值都存储在redisDbdict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：

typedefstructdict{

//特定于类型的处理函数

dictTypetype;

//类型处理函数的私有数据

voidprivdata;

//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 *** 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。

discuz用redis好的。

用redis好处：数据存储在内存中，读写速度快。支持的数据类型资源丰富。支持事务， *** 作都是原子性 *** 作。可以设置数据存活的生命周期，因此discuz用redis好的。

Redis是由意大利人SalvatoreSanfilippo，开发的一款内存高速缓存数据库。

redis压测超时可能与服务器性能或者redis使用情况有关。为了缓解超时，可以优化redis内存配置，提高服务器性能，减少数据库中的垃圾数据，并减少对redis数据库的并发读写请求。另外，除了提升服务器性能之外，还可以考虑使用多台服务器来分布压测任务，以缩短压测时间。

redis 能不能做数据库，要看你具体的需求了。

1 像楼上各位大牛提到的，redis的持久化有问题，如果 使用aof模式，并且fsync always，则性能比mysql 还低，如果你喜欢redis 方便的数据结构而对性能要求不高，或者性能要求很高，但允许一定程度的丢失数据，则可以用redis做为数据库。

2 redis 是内存数据库， 内存写满后，数据不会存储到硬盘上（VM 不稳定，diskstore未启用），如果你内存足够大，则可以用redis作为数据库。

redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M。 *** 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。

因为Redis具有在数据存储中快速读写数据的能力，所以它比关系型数据库更具有性能优势。但是，关键值数据存储是简单的;它们没有一个类似于

SQL的查询语言或者结构化的数据模型。相反，它们有一个把键值作为与数值相关的标识符来使用的简单字典或哈希模式。管理员使用这些键来进行数值的存储和

检索。

键值存储是简单快速的，它可用于实现丰富数据模型和关系型数据库查询功能的良好匹配。但是，有时候还是使用键值与关系型数据库的组合为好。此外，还有很多商业支持的键值数据库，包括Redis、Riak和Areospike等。

为了运行一个优化热门查询性能的Redis缓存，首先应确定你希望缓存的查询结果。其中，应重点关注最常用的和最耗时的查询，然后确定应缓冲查询中的数据。为简便起见，缓存查询返回的所有列值。

为键值定义一个命名约定;可以使用行主键和列名的组合来构造密钥。例如，其主键ID为 198278的 产品描述可以‘198278:descry’的键值进行存储。确保你的命名规则是简单和规则驱动的，以便于使用最少的代码来实现键的程序化创建。

接下来，确定是运行Redis缓存作为自助管理服务还是运行亚马逊的ElastiCache。运行用户自己的Redis实例将赋予管理人员对缓存的完全控制权。而这一控制权意味着灵活性，例如当有超出容量的情况出现时，管理人员有使用现有保留实例的权力。

此外，当用户想要把应用程序从一家云计算供应商迁移至另一家时，他们会发现完整的管理控制权限是非常有用的。

如果用户选择运行一个自助管理的Redis实例，可下载服务器。Redis的客户端支持30种以上编程语言——从Java和Python到Prolog和Smalltalk。

已经使用AWS环境的企业可能会想要使用ElastiCache。除了诸如托管打补丁这样的优点之外，亚马逊ElastiCache支持一系列高速

缓存优化的节点类型，具体包括从中型到2X的m3节点、从大型到8X的r3节点以及从微型到中型的t2节点。ElastiCache还支持一些上一代的节

点类型，例如选择m1、m2、t1和c1节点。

ElastiCache还支持多个可用区。如果有一个节点发生故障，一个读 *** 作复制节点将取代故障节点。任何需要确保应用程序运行的DNS变更都是

自动完成的，同时会创建一个新的读 *** 作副本。ElastiCache允许基于单位时间使用率的按需定价模式，以及一年期或三年期预付费的节点使用条款。完

整定价清单可以在这里找到。

如果使用Redis缓存和亚马逊ElastiCache，那么就可以从AWS管理控制台启动一个集群。除了设置Redis服务外，还需要修改应用程

序代码以便于能够使用缓存。一个常用的模式就是，检查缓存中是否存在有一个键值，如果没有就执行一个SQL查询以检索数据，然后将其存储在缓存中。当缓冲

存满时，可以配置Redis删除旧数据，这样就不需要用户使用专门的代码来处理缓存存满的情况了。

举例select

1

表示切换到1数据库

进入redis

默认是进入0数据库，redis的数据库是0-15,每个库中可以存不同你想要的数据，本身redis属于nosql，可以做数据缓存，也可以做存储，缺点就是事务处理机制。

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