深入浅出从Redis的读磁盘看实时大数据处理（redis读磁盘）

  随着大数据技术的发展，实时大数据处理变得越来越重要，从而需要普遍解决高性能、低延迟和可靠性等问题。Redis在实时数据处理方面表现出了强大的性能，它可以处理关系、非关系和时间序列数据，表驱动和结构化数据，以及基本的协同服务。在处理实时大数据的过程中，读取的速度至关重要，因此理解Redis读磁盘是必要的，本文将通过直观的案例，深入浅出地介绍Redis如何读磁盘，以及它的实时大数据处理分析。

  Redis的读磁盘分为两步：一是建立索引，二是根据索引读取值。索引的构建是基于插入数据时顺序构建的有序表（Ordered Table），每条记录在有序表中只有一个位置，Redis通过等式运算来计算该位置（通常是数据所在桶的偏移量就是索引）。当在一个已经建立的索引表中查找值时，Redis会先从索引表中读取数据，根据索引值将对应的值读取到内存，然后再检查索引对应的值是否满足预期条件。

“`python

// 建立索引函数

def build_Index(data):

index_table = [] // 建立索引表

for each_record in data: // 遍历 data

index_table.append((each_record[‘key’],each_record[‘value’])) // 获取 key 与 value 组成索引

return index_table

  除了读磁盘外，Redis还提供了滚动缓存

```shell
LRU CACHE： 
# 设置缓存容量：
$ SET MAXCACHE SIZE 10000 
# 设置缓存有效期：
$ SET TIMEOUT 300

  Redis的滚动缓存支持LRU（Least Recently Used,最近最少使用）,这意味着Redis会先清理最近最少使用的数据。如果缓存被占满，Redis将删除缓存中元素的原则是使用时间旧的元素先删除，并利用空闲的存储空间放置新的元素，从而达到减少磁盘读取、快速读取数据的效果。

  Redis支持多重缓存技术，使得实时数据处理有了极大的提升，一是节省磁盘读取操作成本，二是确保读取数据的快速可靠性。由此可见，Redis在实时数据处理中拥有众多优势，可以支持更大规模的实时数据处理。