info查询所有库的key数量 dbsize查询当前库的key数量 keys * 查询当前库的所有key,数量少的时候可以用,当key很多的时候很慢,be careful!

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

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

众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作3年的开发,稍微优秀一点的,都给到30K的Offer,当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的.废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到

阅读本文大概需要 2.8 分钟. 作者:沙茶敏碎碎念 众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作 3 年的开发,稍微优秀一点的,都给到 30K 的 Offer. 当然,拼多多加班也是出名的,一周上 6 天班是常态,每天工作时间基本都是超过 12 个小时,也是相当辛苦的. 废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目: 拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用 Redis 来统计一个网站的用户访问数呢? 使用 Hash 哈希是

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

众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作3年的开发,稍微优秀一点的,都给到30K的Offer,当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的.废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到

拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到哈希表上,如果是遇到关键字冲突,那么就会拉出一个链表出来. 当一个用户访问的时候,如果用户登陆过,那么我们就使用用户的id,如果用户没有登陆过,那么我们也能够前端页面随机生成一个key用来标识用户,当用户访问的时候,我们可以使用HSET命令,key可以选择URI与对应的日期进行拼凑,field可以使用用户

使用redis set 类型: 没有重复元素 list 链表类型 有重复累型 sort set 类型 没有重复元素 1.1 存储数据 读取数据 // 数据储存在 内存中 set name laowen // OK 表示成功 set age 22    // ok 表示成功 set add beijing // OK 表示成功 get name // "laowen" 表示获取成功 get age // "22" 表示获取成功 get addr // "be

转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/134.html?1455807040 一.概述: 在该系列的前几篇博客中,主要讲述的是与Redis数据类型相关的命令,如String.List.Set.Hashes和Sorted-Set.这些命令都具有一个共同点,即所有的操作都是针对与Key关联的Value的.而该篇博客将主要讲述与Key相关的Redis命令.学习这些命令对于学习Redis是非常重要的基础,也是能够充分挖

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",

工作中,经常有些Redis实例使用不恰当,或者对业务预估不准确,或者key没有及时进行处理等等原因,导致某些KEY相当大. 那么大Key会带来哪些问题呢? 如果是集群模式下,无法做到负载均衡,导致请求倾斜到某个实例上,而这个实例的QPS会比较大,内存占用也较多:对于Redis单线程模型又容易出现CPU瓶颈,当内存出现瓶颈时,只能进行纵向库容,使用更牛逼的服务器. 涉及到大key的操作,尤其是使用hgetall.lrange 0 -1.get.hmget 等操作时,网卡可能会成为瓶颈,也会到导致堵

from collections import Counter c_num = Counter('Hello world') # 统计出现的每个字符数量print(c_num) for key, value in c_num.items(): print('%s: %s个' % (key, value)) print(c_num.most_common(2)) # 随机获取2个元素并且返回格式为:[('1',3),(' ',1)]print(c_num.most_common(4)) # # C

获取 redis 中所有的 key 可用使用 *. redis 127.0.0.1:6379> KEYS * 1) "w3c3" 2) "w3c1" 3) "w3c2" 查找所有以GUEST:CART 开头的key 127.0.0.1:6379> keys GUEST:CART*1) "GUEST:CART:19f702e0:e886:431f:9452:63052dd2542b" > hgetall GUE

批量删除KeyRedis 中有删除单个 Key 的指令 DEL,但好像没有批量删除 Key 的指令,不过我们可以借助 Linux 的 xargs 指令来完成这个动作 redis-cli keys "*" | xargs redis-cli del //如果redis-cli没有设置成系统变量,需要指定redis-cli的完整路径 //如:/opt/redis/redis-cli keys "*" | xargs /opt/redis/redis-cli del 如果

package com.swift.kuozhan; import java.io.File; import java.io.FileFilter; /*使用文件过滤器筛选将指定文件夹下的小于200K的小文件获取并打印(包括所有子文件夹的文件).*/ public class kuaozhan1 { public static void main(String[] args) { File dir = new File("c:/"); if(!dir.exists()) { throw

获取 redis 中所有的 key 可用使用 *. redis 127.0.0.1:6379> KEYS * Redis Flushall 命令用于清空整个 Redis 服务器的数据(删除所有数据库的所有 key ). 语法 redis Flushall 命令基本语法如下: redis 127.0.0.1:6379> FLUSHALL redis 127.0.0.1:6379> DBSIZE # 1 号数据库的 key 数量 (integer) 6 redis 127.0.0.1:637

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

"叮--",美好的周六就这么被一阵钉钉消息吵醒了. 业务组的同学告诉我说很多用户的帐号今天被强制下线.我们的帐号系统正常的逻辑是用户登录一次后,token的有效期可以维持一天的时间.现在的问题是用户大概每10分钟左右就需要重新登录一次.这种情况一般有两种原因:1.token生成时出问题.2.验证token时出现问题. 通过检查日志,我发现是验证token时,Redis中已经没有对应的token了.并且确定了生成新的token时,set到Redis中的有效期是正确的,那么就基本可以确定是

一.key的相关操作 1.删除 del key1 key2 ... Keyn 作用: 删除1个或多个键. 返回值: 不存在的key忽略掉,返回真正删除的key的数量.   2.重命名 rename key newkey 作用: 给key赋一个新的key名 注:如果newkey已存在,则newkey的原值被覆盖.   3.随机key randomkey 作用: 返回随机key.   4.是否存在key exists key 作用: 判断key是否存在,返回1/0.   5.判断key的类型 typ