借助Redis突破垃圾数据的瓶颈（redis等处理大量数据）

借助Redis突破垃圾数据的瓶颈

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随着互联网时代的到来，数据量不断增长，有一些数据对于公司运作并不重要，但必须保存在数据库中，称为垃圾数据。存储大量垃圾数据会严重影响数据库的性能。如何处理这些垃圾数据并不影响实际业务的过程成为了一个热门话题。本文将介绍如何使用Redis解决这个问题。

Redis是一种高性能，基于内存的数据存储服务器。与传统的关系型数据库不同，Redis提供了最高级别的支持，可以在极短的时间内处理数百万次数据请求，同时还可以存储各种类型的数据，包括字符串，列表，集合，有序集合和哈希值。

在任何一个大型应用程序中，垃圾数据都是非常常见的现象。这些数据无论是对于业务还是对于系统来说，都是无用的。如果在传统的关系型数据库中存储这些数据，将占用大量的存储资源，并且会降低查询性能，因为垃圾数据会引发大量不必要的查询。

而Redis可以通过一种称为“回收桶”的机制来处理这个问题。考虑到Redis是基于内存的存储服务器，所以满足以下两个条件就行：

1.已经超出内存限制

2.数据已经被标记为垃圾

一旦这两个条件同时满足，数据被转移到回收桶中。从此，它将不再占用主存储空间，在回收桶中占用的空间也非常小，这将不会影响查询性能。

以下是一个示例，展示了如何使用Redis回收桶功能：

“`python

import redis

# 建立Redis连接

r = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# 设置ttl为1小时

r.setex(‘garbage_data_key’, 3600, ‘garbage_data_value’)

# 将key标记为垃圾数据

r.set(‘garbage_data_key’, 1)

# 自动转移到回收桶

以上示例中，一条数据被设置了过期时间，并且被标记为垃圾数据。这将自动将数据转移到回收桶中，以便在后续清除时进行删除操作。这样，我们就能够避免垃圾数据占用过多的主内存。可以使用以下命令进行查看：

```python
# 获取所有回收桶中的数据
r.execute_command('MEMORY', 'STATS')

Redis回收桶是解决数据存储问题的最佳实践，既能保护主存储空间，又不会影响查询性能。与传统的关系型数据库相比，Redis提供了更高级别的存储和查询功能，而且性能更加出色。对于那些需要存储大量垃圾数据但不想显著降低数据库性能的现代应用程序来说，Redis是首选。

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