在现代的分布式系统中，缓存是提高性能和扩展性的关键因素之一Redis，作为一个开源的内存数据结构存储系统，不仅可以作为数据库，还可以作为缓存和消息中间件WebFlux，作为Spring框架提供的响应式编程模型，在处理高并发和大数据量方面表现出色本文将探讨如何使用Reactor和WebFlux与Redis集成，利用其响应式；MySQL使用表格形式存储数据在硬盘上，并通过索引技术提高查询速度MySQL支持ACID事务，确保数据的完整性和一致性由于其基于磁盘的存储方式，相对于Redis在大数据量下的读写速度可能会稍慢一些三应用场景和使用范围 Redis由于其高速的读写能力和丰富的数据结构，通常用于缓存会话管理消息队列等。

3 大数据基础阶段技术 需掌握的技术包括LinuxDockerKVMMySQL基础Oracle基础MongoDBRedis以及Hadoop的MapReduceHDFSYARN等1 Linux命令 大数据开发通常在Linux环境下进行，因此需要掌握Linux基础操作命令2 Redis 是一个keyvalue存储系统，提供多种编程语言的客户端，大数据开发；扩展性和使用场景MongoDB是分布式数据库系统，具有良好的水平扩展性它适用于处理大规模数据和高并发场景下的数据存储需求，特别适用于大数据实时分析和微服务架构等领域MongoDB适合作为后端数据库存储大量的结构化或非结构化数据Redis由于其快速的读写性能和内存管理机制，更适合作为缓存层使用它。

redis适合存大量数据吗

1、ZSet是Set的可排序版本，具备Set的无序天然去重集合属性，同时也支持分值排序功能使用ZSet可以实现如销售额排行榜的业务场景，通过score属性销售额进行实时排序同时，ZSet具备优秀的性能和并发度，能高效处理大数据量Redis ZSet底层实现复杂，使用了skiplistdict和listpack三种数据结构进行优化。

2、Kafka架构强调顺序磁盘写入与zerocopy优化Pulsar架构提供更丰富的消费模式选择与功能，如streaming+queue模式，以及多种消费模式的灵活切换 键值对存储KV架构设计与选型对比 MongoDB是一种文档型数据库，适合存储结构化与非结构化数据，广泛应用于博客系统Redis则是高性能的键值对存储系统，基。

3、互联网时代各种存储框架层出不穷，眼花缭乱，比如传统的关系型数据库OracleMySQL新兴的NoSQLHBaseCassandraRedis全文检索框架ESSolr等如何为自己的业务选取合适的存储方案，相信大家都思考过这个问题，本文简单聊聊我对MysqlHBaseES的理解，希望能和大家一起探讨进步，有不对的地方。

redis存储大数据集合

3内存空间的大小和数据量的大小 redis在20版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制可以对key value设置过期时间类似memcachememcache可以修改最大可用内存，采用LRU算法 mongoDB适合大数据量的存储，依赖操作系统VM做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起 4可用性单点。

异步删除工具UNLINK能减少操作阻塞，但不保证立即删除，而是添加到后台待删除列表另一种策略是拆分大key，通过“Key分片”或“Sharding”技术，将大数据项拆成小数据项存储在不同键中这需要根据数据类型和使用场景进行定制，如将一个大字符串拆分成多个小字符串存储在不同的键中。