本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/95 redis的hash结构中存储了如下的数据: $input = array( "key" => $key, //唯一的key值 "qid" => $qid, //问题id "value" => $startTime_$endTime, //开始时间_结束时间 ) 需求:每天凌晨跑定时脚本,跑

现象: 1.在A方法中根据key查询一个list,可以获取到相应的值 2.在B方法中同样调用此方法,传入相同的key,查询不到值,为null,报空指针异常 起初我也一脸懵逼,到现在虽然解决了,还是不知道根本原因 分析: 1.key肯定是相同的,redis也有该key,  A能查出,B查不出.那就肯定是哪里不一样. 2.后来分析有可能是在查redis的时候,redis内部存在不同. 3.这个时候就觉得是序列化的问题 4.查看redis连接配置 @Autowired private RedisCon

原文:StackExchange.Redis 使用LuaScript脚本模糊查询hash 获取redis连接 public class RedisHelper { private static readonly string ConnectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["RedisConnection"].ConnectionString; private static ConnectionMultiplexer

keys pattern 查询相应的key 在redis里,允许模糊查询key 有3个通配符 *, ? ,[] *: 通配任意多个字符 ?: 通配单个字符 []: 通配括号内的某1个字符 redis 127.0.0.1:6379> flushdb OK redis 127.0.0.1:6379> keys * (empty list or set) redis 127.0.0.1:6379> mset one 1 two 2 three 3 four 4 OK redis 127.0.0

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map

比较三种查询方式查询效率对比...我是用的JavaWeb的方式通过通过JSP页面查询的填写查询的参数...给予反馈.... 整个demo的下载地址:http://files.cnblogs.com/files/DreamDrive/redis2sql.rar 1.后台对应的表结构: 创建表的SQL语句: CREATE TABLE `asset` ( `assetid` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `assetname` ) DEFAULT NULL, `region`

一.key pattern 查询相应的key (1)redis允许模糊查询key 有3个通配符  *.?.[] (2)randomkey:返回随机key (3)type key:返回key存储的类型 (4)exists key:判断某个key是否存在 (5)del key:删除key (6)rename key newkey:改名 (7)renamenx key newkey:如果newkey不存在则修改成功 (8)move key 1:将key移动到1数据库 (9)ttl key:查询key的

接口IRedisDaoHash: package com.net.test.redis.base.dao; import com.net.test.redis.base.entity.UserPsg; /** * @author *** * @Time:2017年8月9日 下午1:43:23 * @version 1.0 * @description redis的哈希操作 */ public interface IRedisDaoHash { public void set(String key

redis源码分析系列文章 [Redis源码系列]在Liunx安装和常见API 为什么要从Redis源码分析 String底层实现——动态字符串SDS Redis的双向链表一文全知道 前言 hello,各位小可爱们,又见面了.今天这篇文章来自去年面试阅文的面试题,结果被虐了.这一part不说了,下次专门开一篇,写下我面试被虐的名场面,尴尬的不行,全程尬聊.哈哈哈哈,话不多说,开始把. 今天要写Redis的Hash类型,如果有对Redis不熟悉,或者对其他数据类型感兴趣的,可以移步上面的系列文章.

package cn.com; import java.text.ParseException; import java.util.List; import java.util.Set; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.SortingParams; public class Redis_Key { public static Jedis redis = new Jedis("localhost",

第二百九十六节,python操作redis缓存-Hash哈希类型,可以理解为字典类型 Hash操作,redis中Hash在内存中的存储格式如下图: hset(name, key, value)name对应的hash中设置一个键值对(不存在,则创建:否则,修改) name,redis的name key,name对应的hash中的key value,name对应的hash中的value hsetnx(name, key, value),当name对应的hash中不存在当前key时则创建(相当于添加)

redis是什么? redis开源的,构建于内存的数据结构的nosql数据库.常被用于数据存储,缓存处理和消息处理. redis的优势? 1.极高的读写能力 2.丰富的数据类型 3.原子性操作 4.支持主从热备 redis的使用场景? 1.登录之后的会话存储,相较于使用memcached作为缓存数据库,数据更加安全 2.排行榜/计数器,比如一些秀场类的项目,常常会会有一些前多少名的主播排名,还有一些文章阅读量的技术,或者新浪微博的点赞数等 3.作为消息队列,比如celery就可以使用redis作

0.前言 redis是KV型的内存数据库, 数据库存储的核心就是Hash表, 我们执行select命令选择一个存储的db之后, 所有的操作都是以hash表为基础的, 下面会分析下redis的hash数据结构和实现. 1.hash数据结构 /*Hash表一个节点包含Key,Value数据对 */ typedef struct dictEntry { void *key; union { void *val; uint64_t u64; int64_t s64; double d; } v; str

原文:Redis进阶实践之十八 使用管道模式提高Redis查询的速度 一.引言             学习redis 也有一段时间了,该接触的也差不多了.后来有一天,以为同事问我,如何向redis中批量的增加数据,肯定是大批量的,为了这主题,我从新找起了解决方案.目前的解决方案大都是从官网上查找和翻译的,每个实例也都调试了,正确无误.把结果告诉我同事的时候,我也跟清楚这个主题如何操作了,里面的细节也更清楚了.大然也有人说可以通过脚本来做这个操作,没错,但是我对脚本语言还没有研究很透,就不来班门

/** Redis应用之Hash数据类型* 问题1:操作命令* 问题2:存储实现原理和数据结构* 问题3:应用场景* */ 先了解下什么是hash,什么是hash碰撞:hash:是包含键值对的kv的数据结构,是一个无序的散列表.碰撞:任意一个字符串经过hash算法之后都会输出一个固定长度的字符串,当发现输出的固定长度字符串的值一样的时候我们称之为hash碰撞(发生的概率很小) 1.操作命令:存:hset h1 f 6hset h1 e 5hmset h1 a 1 b 2 c 3 d 4取:hge

转载自:http://blog.csdn.net/a_bang/article/details/52986935?locationNum=9&fps=1 项目中有个接口要频繁调用查询数据库中的数据,为了降低数据库的压力,所以把一部分记录先缓存在redis中,对redis中的数据设置了期限.今天无意间发现一个问题,使用dbsize查询出来的数量,比实际缓存量要高一部分.用 redis-cli keys '*'|wc -l 获取到的数据和实际情况是一样的.如下面两图: 对比发现,redis中key的

Redis基本操作 查看数据的状态 pong redis 给我们返回 PONG,表示 redis 服务 运行正常 redis 默认用 使用 16 个 库 • Redis 默认使用 16 个库,从 0 到 15. 对数据库个数的修改, 在 redis.conf 文件中 查看当前库的key的个数 dbsize 切换库的命令    select  db 如:   select    1 删除当前库的数据 flushdb 如:flushdb 1 Redis KEY的操作 查询 key keys • 语法

StackExchange.Redis 的组件封装示例网上有很多,自行百度搜索即可. 这里只演示如何使用Hash类型操作数据: // 在 hash 中存入或修改一个值 并设置order_hashkey有效期1分钟,过期自动删除:null为不过期 stopwatch.Start(); )); stopwatch.Stop(); Console.WriteLine("在hash中存入一个值消耗时间:" + stopwatch.ElapsedMilliseconds.ToString());

redis之Hash类型常用方法总结 格式: 存--HMGET key field [field ...] 取--HMGET key field [field ...] M:表示能取多个值,many H:表示hash类型 基本操作 ==hmset key field value [field value ...]== 设置hash字段和值 127.0.0.1:6379> hmset hehe_key name "panlifu" age "100" OK 12