前言 经常会有这样一种业务逻辑,就是需要根据Redis中Key的规则,模糊查询对应的数据,当数据量少时,利用常规的命令也能满足需求,但是数据量大时,就会导致堵塞,就算是采用不堵塞的函数,如果数据需要显示的话,显示结果的时间也比较慢,用户体验不好. Lua脚本 Redis 自2.6.0版本之后,就内置了Lua脚本,可以执行相关Lua脚本,提高操作效率:具体Lua脚本大家百度自行学习,不难: 应用: 这里记录的是在C#中的简单使用,其他语言也类似: 引用的包StackExchange.Redis, 

多线程查询数据,将结果存入到redis中,最后批量从redis中取数据批量插入数据库中 package com.xxx.xx.reve.service; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.E

Redis 是一个内存数据库,所有的数据都直接保存在内存中,那么,一旦 Redis 进程异常退出,或服务器本身异常宕机,我们存储在 Redis 中的数据就凭空消失,再也找不到了. Redis 作为一个优秀的数据中间件,必定是拥有自己的持久化数据备份机制的,redis 中主要有两种持久化策略,用于将存储在内存中的数据备份到磁盘上,并且在服务器重启时进行备份文件重载. RDB 和 AOF 是 Redis 内部的两种数据持久化策略,这是两种不同的持久化策略,一种是基于内存快照,一种是基于操作日志,那么

读取redis中的数据时出现:MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots   以下为异常详细信息: Exception in thread "main" redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but is currently not able to persist o

在redis中保存数据时,保存和设置有效时间是分开写的话,如果中间出现的异常,这会导致数据永久有效,因此就可以采用pipeline方法. # 创建redis管道对象,可以一次执行多个语句 pipeline = redis_store.pipeline() # 开启多个语句的记录 pipeline.multi() pipeline.hset(","zengsf" ) pipeline.expire("house", 7200) # 执行语句 pipeline

将redis中的数据导入到本地MongoDB数据库 创建一个process_items_mongodb.py文件(文件名自定义): #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import redis import pymongo import json def process_item(): # 创建redis数据库连接 rediscli = redis.Redis(host = ") # 创建MongoDB数据库连接 mongocli = pym

#!/bin/sh ## 该脚本用来查询redis集群中,哪些key是没有设置过期时间,对应只需要修改redis的其中一个实例的 host和port ## 脚本会自动识别出该集群的所有实例,并查出对应实例中的所有key ## 该脚本只适用于测试环境,因为查keys 操作会影响 redis的性能,量大的情况下,会导致redis卡顿 ## 建议建立一个独立的目录来执行脚本,重复执行脚本,会先清空部分记录中间结果的文件内容 host=10.240.47.147port=7000 # 获取redis集群

今日,大哥让我查下项目的在线用户量,听到这个消息顿时懵逼了,在线用户量,这个该怎么查????想到项目中的登陆用户缓存信息Token都存放在Redis中,是不是可以根据Redis中Token的个数大致估出来项目的在线用户量,用户登录是有有效期的(七小时有效.三天免登陆等),因此,我们可以根据Redis中Key值的有效期来大致归纳用户的时段在线量,话不多说,上代码: # 添加redis模块引用 import redis def search_key(): # 创建Redis连接池 # host:连接

package com.lml.redis; import java.util.HashMap;import java.util.Iterator;import java.util.Map;import java.util.Map.Entry;import java.util.Set; import redis.clients.jedis.Jedis; public class RedisDBHelper {Jedis js = null;private String host = "127.0

将Oracle中查询的数据保存为Excel文件,通常使用的是PL/SQL Developer. 其实,Excel可直接写SQL语句查询Oracle中数据,在这里,用到ODBC驱动.详细步骤如下: 一.配置ODBC数据源 开始->控制面板->系统和安全->管理工具->ODBC数据源(可根据自己的情况选择32位还是64位). 因本机安装的是Oracle 11.2.0.4 64位,故选择ODBC数据源(64位),显示如下: 点击“添加”,选择“Oracle in OraDb11g_hom

将Oracle中查询的数据保存为Excel文件,通常使用的是PL/SQL Developer. 其实,Excel可直接写SQL语句查询Oracle中数据,在这里,用到ODBC驱动.详细步骤如下: 一.配置ODBC数据源 开始->控制面板->系统和安全->管理工具->ODBC数据源(可根据自己的情况选择32位还是64位). 因本机安装的是Oracle 11.2.0.4 64位,故选择ODBC数据源(64位),显示如下: 点击“添加”,选择“Oracle in OraDb11g_hom

Redis是我们数据的保管者,我们可以随时存随时取,大的小的,重要的不重要的,它都毫无怨言的帮我们保存着,甚至有些时候,我们变得很懒,存东西进去的时候顺便还贴张纸:"过了一个星期就帮我扔了吧",对于这些,Redis也都默默的接受了(谁叫Antirez把redis设计的这么好呢). 这次要写的就是关于这张留言纸的事. 主动过期: Redis对数据是惰性过期,当一个key到了过期时间,Redis也不会马上清理,但如果这个key过期后被再次访问,Redis就会主动将它清理掉. 被动过期: 如

redis对象 redis中有五种常用对象 我们所说的对象的类型大多是值的类型,键的类型大多是字符串对象,值得类型大概有以下几种,但是无论哪种都是基于redisObject实现的 redisObject的结构如下 typedef struct redisObject { unsigned type:4; //类型 有五种,分别对应五种常见的值类型 unsigned encoding:4; // 编码,标明底层数据结构的类型 unsigned lru:LRU_BITS; /* LRU time (

目录 1 什么是DSL 2 DSL校验 - 定位不合法的查询语句 3 match query的使用 3.1 简单功能示例 3.1.1 查询所有文档 3.1.2 查询满足一定条件的文档 3.1.3 分页查询文档 3.1.4 指定返回的结果中包含的字段 3.2 精确查询 - match_phrase 3.2.1 精确匹配 - exact value 3.2.2 全文搜索 - full text 3.3 控制匹配规则 - operator 3.4 指定命中的百分比 - minimum_should_m

MySQL_(Java)使用JDBC向数据库发起查询请求 传送门 MySQL_(Java)使用JDBC创建用户名和密码校验查询方法 传送门 MySQL_(Java)使用preparestatement解决SQL注入的问题 传送门 MySQL数据库中的数据,数据库名garysql,表名garytb,向数据库中添加多行数据 使用limit做数据查询:limit [位置偏移量,]行数 位置偏移量是从,哪一行开始(行数从0开始),行数是指查询几行 从第四行开始查询三行,用户ID从1开始 如果要查询 第7

上一篇文章,我们讲的是 Redis 的一种基于内存快照的持久化存储策略 RDB,本质上他就是让 redis fork 出一个子进程遍历我们所有数据库中的字典,进行磁盘文件的写入. 但其实这种方式是有缺点的,先不说阻塞式 save 调用会阻塞整个 redis 服务,即便异步式 bgsave 也是基于时间间隔,每多少秒触发了多少次更新操作才会生成 RDB 文件,那么如果某次 RDB 生成之后,紧接着服务宕机,就至少丢失几秒甚至更多的数据,并且这些数据是无法挽回的. 而 AOF 是 redis 中的另

/** * redis服务 */ @Autowired private RedisService redisService; //创建 Device  对象 Device no = new Device(); //设置属性 no.setDeviceNo("Ubibot1"); no.setCompanyId(10); no.setGroupId(1); // 创建异常设备集合 List<Device> deviceError = new ArrayList<Devic

原创文章转载请注明出处:@协思, http://zeeman.cnblogs.com   大家在用Redis保存数据的时候,有不同的序列化方式.用得最多应该还是JSON,有一些场景我们需要以Http请求的方式访问Redis数据.它有几方面的作用:   1. 用Redis自有的Cli命令式查看JSON数据很不方便,而以Http方式请求配合Chrome的JSON插件可以满足需求. 2. 接口是以Rest的方式定义,可以用Rest的客户端来访问对应的Redis实例数据.   代码是以Node.js和C

只用JDBC技术查询表中的全部内容时,需要使用查询全部的SQL语句,把查询结果放到List集合中. package qddx.JDBC; import java.util.*; import java.sql.*; //查询操作 public class Query { public List<bbsVo> showBBS(){ Connection conn = null; Statement st = null; ResultSet rs = null; List<bbsVo>

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. redis 提供 6种数据淘汰策略:voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略:volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(s