redis中怎么实现高可用分布式，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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慢查询 

作用

将查询时间超过一定限制的语句记录到日志中，找到系统中瓶颈的命令

客户端请求的生命周期

两点说明：

1.慢查询发生在第三阶段，判断依据是执行时长

2.客户端超时不一定慢查询（四个步骤都可能），但慢查询是客户端超时的一个可能因素

两个配置

config get slowlog-max-len=128  先进先出队列   通常设置1000，固定长度、保存在内存中

config get slowlog-log-slower-than=10000  慢查询阈值，单位微秒,即10ms，通常设置1ms

     =0即记录所有命令(查看命令所用时间)，<0即不记录任何命令

慢查询命令

slowlog get [n] 获取慢查询队列

slowlog len   获取慢查询队列长度  队列里面有多少慢查询

slowlog reset   清空慢查询队列

定期持久化慢查询

动态配置

config set slowlog-max-len 1000

config set slowlog-log-slower-than 1000

4.2pipeline 流水线

作用

提高客户端的效率，减少网络时间的消耗

流水线的作用

注意：

redis命令是微秒级别

pipeline每次条数要控制（网络）

pipeline-Jedis使用

maven依赖

不使用pipeline，1w hset -> 50s

使用pipeline，1w hset -> 0.7s

使用建议：

注意每次pipeline携带数据量

pipeline每次只能作用在一个redis节点上

M操作与pipeline区别

4.3 发布订阅

 角色：发布者 订阅者 频道 

订阅者可以订阅多频道，但无法接收到订阅前的消息

命令

subscribe channel [channel ...] 订阅一个或多个频道的信息

publish channel message 信息发送到指定的频道

unsubscribe [channel [channel ...]] 指退订给定频道

Redis不仅可作为缓存服务器,还可用作消息队列。它的列表类型天生支持用作消息队列

消息队列 要抢   比如红包  

发布订阅  都有   比如公告

4.4 Bitmap 位图

作用：减少内存的方案

命令

setbit key offset value  设置指定位置偏移量为0/1

getbit  key offset  获取指定位的值

bitcount key [start end]  获取指定范围值为1的个数，不指定则为全部

bitop op destkey key [key...] 做多个Bitmap的and（交集）、or（并集）、not（非）、xor（异或），并将结果保存在destkey

bitpos key targetBit [start] [end]  计算范围内，偏移量等于targetBit的，第一个位置，不指定范围则为全部

实战：独立用户统计

1亿用户，5千五独立，使用set和Bitmap区别

只有10万独立用户

使用经验

type=string，最大512MB

注意setbit时的偏移量，可能有较大耗时

位图不是绝对好

4.5 HyperLogLog 

作用

极小空间完成独立数据统计，用来做基数统计（不重复元素统计）的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的，本质还是字符串

命令

pfadd key element [element ...]  添加指定元素到 HyperLogLog 中

pfcount key [key ...]  返回给定 HyperLogLog 的基数估算值

pfmerge destkey sourcekey [sourcekey ...]  将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog

使用经验

是否能容忍错误，基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。

是否需要单挑数据

4.6 GEO 地理信息

作用

用于存储经纬度，计算两地距离，范围计算等，  其实zset类型实现

命令

geoadd key 经度longitude 纬度latitude 城市member  添加地理位置信息

geopos key member 获取地理位置信息

geodist key member1 member2[unit] 获取两地距离，单位m、km、mi（英里）、ft（尺）

关于Redis中怎么实现高可用分布式问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。