redis慢查询优化，redis配合mysql优化查询速度！

今天给各位分享redis慢查询优化的知识，其中也会对redis配合mysql优化查询速度进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 『壹』、redis阻塞了怎么办
• 『贰』、记录一下redis常用运维命令
• 『叁』、mybatis大数据查询优化:fetchSize
• 『肆』、mysql数据库千万级得表一下查询超时怎么优化?

redis阻塞了怎么办

『壹』、”rediswatchdog阻塞redis慢查询优化的解决方法是检查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redis慢查询优化：检查Redis服务器的负载情况redis慢查询优化，确保硬件资源足够redis慢查询优化，并且Redis数据库的配置合理。

『贰』、先说下解决方案：开放Redis服务的两个TCP端口。譬如Redis客户端连接端口为6379，而Redis服务在集群中还有一个叫集群总线端口，其端口为客户端连接端口加上10000，即 6379 + 10000 = 16379。

『叁』、建议在设置过期时间时使用 Expire 而非 Expireat，或者使用 Expireat 时自己给入一个随机量，让过期时间离散开。当 Redis 可支配的内存空间不足时，会进行内存逐出操作。尽管可以配置策略，但是逐出时CPU会hang住。

『肆』、常见解决方案：在命令窗口输入：ping [IP] 查看是否有连接，如果没有，则为网络问题，如果有，尝试第二步。

『伍』、Redis 提供了两个命令来生成 RDB 文件，分别是 save 和 bgsave。bgsave 可以避免阻塞，但避免阻塞和正常处理写操作并不是一回事。

记录一下redis常用运维命令

使用redis-benchmark持续灌入数据 制造输入缓冲区压力（防止干扰redis慢查询优化，先清空数据再压测）压测几秒钟后redis慢查询优化，触发OOM 检查输入缓冲区内存消耗redis慢查询优化，能看到客户端输入缓冲区消耗总量为 4G左右，远远超过maxmemory参数设置。

连接操作相关命令：quit：关闭连接（connection）。auth：简单**认证。value操作命令：exists（key）：确认key否存。del（key）：删除key。type（key）：返值类型。

set 命令 set 命令redis慢查询优化的作用是 设置一个 key 的 value 值 设置 key 对应的字符串类型 上面的命令分别对 key1 设置为 value1，对 key2 设置为 value2。

保证一个服务的高可用，基本可以从 软件质量 故障预防 故障恢复三方面着手。对于redis，软件的质量本身有很大的保障，因此对于线上大规模的redis集群运维管理，基本上可以从故障预防和故障恢复两方面着。

key start stop 命令可以获取指定有序集合的一部分成员。例如，执行 zrange myzset 0 -1 可以获取有序集合 myzset 的所有成员。以上是 Redis 中一些基本的数据查看命令，具体使用取决于你想要查看的数据类型和数据结构。

整个redis的server端命令执行过程就如下面这个流程图：nread = read（fd， c-querybuf+qblen， readlen）；负责读取命令数，通过processInputBuffer进行下一步处理。

mybatis大数据查询优化:fetchSize

『壹』、经过排查发现是通过mybatis查询数据的耗时超过了总耗时的99%，我这台机器上是每查询一万条数据返回耗时87s左右。

『贰』、自己写SQL快。mybatisselectList返回结果集比较大时FETCHSIZE设置接近结果集大小一般会影响查询的速度，没有自己写SQL快。

『叁』、MyBatis根据关联对象查询的select的语句的执行时机，分为三种类型： 直接加载、侵入式加载和深度延迟加载 。延迟加载策略需要在Mybatis的全局配置文件中，通过标签进行设置。

『肆』、在使用MyBatis进行多张表查询时，如果您需要查询多个表中的最大ID，可以通过以下步骤进行封装：创建一个Java类，用于封装查询结果。例如，可以创建一个名为 MaxIdResult 的类。

mysql数据库千万级得表一下查询超时怎么优化?

也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。总索引长度为256字节。

此时你一个正常SQL执行下去，短时间内一定会慢查询，类似问题，优化手段更多是控制你导致MySQL负载过高的那些行为，比如灌入大量数据，比较好在业务低峰期灌入，别影响高峰期的线上系统运行。

有八个方面可以对mysql进行优化：选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。

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