redis作为内存数据库, 有着很高的性能, Redis能读的速度是110000次/s, 写的速度是81000次/s; 除了进行持久化操作时, redis采用的是单线程架构, 所以如果我们在开发中不恰当的使用一些命命令, 就很有可能导致意料之外的结果, 比如如果redis中有千万级别的key, 而我们在程序中使用keys pattern命令来匹配相关的键, 那么大概率会导致redis的阻塞设置宕机; 测环境中模拟生产环境, 快速生成百万级别的key-value键值对 注意, 下面的命令仅用于测试

根本原因:jedisCluster不支持mget/mset等跨槽位的操作. 版本:2.9.0 解决办法,推荐更改redis的驱动修改为: lettuce lettuce 项目地址:https://github.com/lettuce-io 建议使用最新版本:3.x, 4.x版本 和5.x 不兼容,建议使用5.x的最新版本 使用jedisCluster的mget操作报如下异常 redis.clients.jedis.exceptions.JedisClusterException: No way

Task是一个很好用的多任务处理类,并且通过Task可以对任务进行很好的控制. 下面将通过代码实现Redis集群在使用IServer.keys时通过多任务对多个服务器示例进行并行计算,并对返回key做汇总计算. 对于主从双服务器的redis使用keys可以很方便的取到所提供的正则匹配KEY集合,但在redis集群中每次只能获取一个redis实例匹配keys,如果先去遍历所有服务器则会十分慢,并且容易出现超时计算,这时我们就用Task为每台Reids服务器做一个异步的Task等待最后一个处理完汇总

这是Redis官方文档的keys列表 (1) set  key value--设置某个键为某个值 (2) get key -- 获取设置的值 (3)del key -- 删除设置的键 (4)expire  key seconds-- 设置键值的存在时间 (5)expireat key timestamp -- 更高级的键值保存时间. (6)keys pattern --查看键值的个数  (keys *可以返回所有的键) (7)move key db  -- 将某个键值移动到另外的数据库(可以用s

Redis是一个key-value型的数据库. 所以在Redis也提供了很多操作key的命令,大概有22个. EXISTS key [key ...]:查询一个key是否存在,时间复杂度为O(1),存在返回1,否则返回0 DEL key [key ...]:删除指定的key(一个或多个),时间复杂度O(N),N为要删除的key的个数 DUMP key:序列化给定key,并返回被序列化的值,使用RESTORE命令可以把这个值反序列化为Redis的键. RESTORE key ttl seriali

#!/bin/bash redis_list=("192.168.252.174:7000" "192.168.252.174:7001" "192.168.252.174:7002" "192.168.252.176:7003" "192.168.252.176:7004" "192.168.252.176:7005") pkey_list=("CAS_TICKET*&quo

写在前面的话:读书破万卷,编码如有神 -------------------------------------------------------------------- 1.Redis处理过期key机制 当client主动访问key的时,会先对key进行超时判断,过时的key会立即删除:另外redis会在后台,每秒10次的执行如下操作:随机选取100个key校验是否过期,如果有25个以上的key过期了,立刻额外随机选取下100个key.也就是说,如果过期的key不多,redis最多每秒回收

#!/bin/sh ## 该脚本用来查询redis集群中,各个实例当中特定前缀的key,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## 该脚本适用于线上环境,因为在遍历过程中,限制了服务器单次遍历字典槽位数量## 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## scan 命令提供了三个参数: 第一个是cursor 整数值,第二个是 key的正则表达式, 第三个是 遍历的l

在使用 Redis 时,可能会出现请求响应慢.网络卡顿.数据丢失的情况.排查问题的时候,发现是 big keys 的问题. 什么是 big keys 在 Redis 中,一个字符串类型最大可以达到 512MB,其他非字符串类型的集合类型(list.set.hash.zset等)可以存储 40 亿个(2^32-1),但在实际业务场景中,并不需要这么大的内存.而且对于一个请求量大的互联网软件,对数据的大小要求更加的严格.如果达到如下标准,就可以认定是 big keys 了: String 类型的 k

“mf*” 为你的key  redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a yourpassword keys “mf*” |xargs  redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a yourpassword DEL

摘要: 使用 Redis 的开发者必看,吸取教训啊! 原文:Redis 的 KEYS 命令引起 RDS 数据库雪崩,RDS 发生两次宕机,造成几百万的资金损失 作者:陈浩翔 Fundebug经授权转载,版权归原作者所有. 最近的互联网线上事故发生比较频繁,2018 年 9 月 19 号顺丰发生了一起线上删库事件,在这里就不介绍了. 在这里讲述一下最近发生在我公司的事故,以及如何避免,并且如何处理优化. 间接原因还有很多,技术跟不上业务的发展,由每日百万量到千万级是一个大的跨进,公司对于系统优化的

当我们需要遍历Redis所有key或者指定模式的key时,首先想到的是KEYS命令: KEYS pattern   官网对于KEYS命令有一个提示: KEYS 的速度非常快,例如,Redis在一个有1百万个key的数据库里面执行一次查询需要的时间是40毫秒 .但在一个大的数据库中使用它仍然可能造成性能问题,如果你需要从一个数据集中查找特定的 KEYS, 你最好还是用 Redis 的集合结构 SETS 来代替. KEYS命令使用很简单.     redis> MSET one 1 two 2 th

转自:https://blog.csdn.net/bntx2jsqfehy7/article/details/84207884一.一个新闻 新闻内容如下:php工程师执行redis keys * 导致数据库宕机! 某公司技术部发生2起本年度PO级特大事故,造成公司资金损失400万,原因如下: 由于php工程师直接操作上线redis,执行: keys * wxdb(此处省略)cf8* 这样的命令,导致redis锁住,导致CPU飙升,引起所有支付链路卡住,等十几秒结束后,所有的请求流量全部挤压到了r

起因 下午接到运维反馈,生产redis有个执行keys的命令请求太慢了,要两三秒才能响应 涉及命令如下: KEYS ttl_600::findHeadFootData-15349232-*-head 什么是keys命令? keys官方文档 http://www.redis.cn/commands/keys.html KEYS pattern 查找所有符合给定模式pattern(正则表达式)的 key . 时间复杂度为O(N),N为数据库里面key的数量. 例如,Redis在一个有1百万个key的

scan和keys的区别 redis的keys命令,通来在用来删除相关的key时使用,但这个命令有一个弊端,在redis拥有数百万及以上的keys的时候,会执行的比较慢,更为致命的是,这个命令会阻塞redis多路复用的io主线程,如果这个线程阻塞,在此执行之间其他的发送向redis服务端的命令,都会阻塞,从而引发一系列级联反应,导致瞬间响应卡顿,从而引发超时等问题,所以应该在生产环境禁止用使用keys和类似的命令smembers,这种时间复杂度为O(N),且会阻塞主线程的命令,是非常危险的. k

本章内容: Memcached 简介.安装.使用 Python 操作 Memcached 天生支持集群 redis 简介.安装.使用.实例 Python 操作 Redis String.Hash.List.Set.Sort Set 操作 管道 发布订阅 RabbitMQ 简介.安装.使用 使用 API 操作 RabbitMQ 消息不丢失 发布订阅 关键字发送 模糊匹配 一.Memcached 1.简介.安装.使用 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态 Web 应用以

Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度.Memcached基于一个存储键/值对的hashmap.其守护进程(daemon )是用C写的,但是客户端可以用任何语言来编写,并通过memcached协议与守护进程通信. Memcached安装和基本使用 Memcached安装: 1 2 3 4 5 6 7 8 wget http://memc

需求是在缓存最近一周内用户所有消息列表,考虑用Redis 存储:为每个存储一个独立Sorted Set,value 为消息体,Score 为MessageId,用以实现增量消息同步. 问题就来了:Sorted Set 怎么清理? -设计内存容量只允许放一周内最新的,太久了缓存意义不大,太浪费. -再者存在百万级/s群发请求,不允许写入时触发清理. 理想模型:如果使用磁盘则使用MyIsam堆表,数据按照顺序写入,再建立以uid为索引,删除却是完全顺序的.内存里面的话Hash 表 + RB 树两个维

近期项目中引入Redis,故记录下来,方便日后查看. 可参考(http://www.cnblogs.com/happyday56/p/3916388.html)不说废话,直奔主题. 一.安装前的准备: 下载redis: 官方:http://redis.io/download(此处不介绍) GitHub:有很多大牛在此分享经验,比原生多提供三个之多的dll,功能好用很多 eg: (含源码)https://github.com/ServiceStack/ServiceStack.Redis (已打包

阅读目录: 概述 分布式锁 多实例分布式锁 总结 概述 在多线程环境下,通常会使用锁来保证有且只有一个线程来操作共享资源.比如: object obj = new object(); lock (obj) { //操作共享资源 } 利用操作系统提供的锁机制,可以确保多线程或多进程下的并发唯一操作.但如果在多机环境下就不能满足了,当A,B两台机器同时操作C机器的共享资源时,就需要第三方的锁机制来保证在分布式环境下的资源协调,也称分布式锁. Redis有三个最基本属性来保证分布式锁的有效实现: 安全

1. 开始 对于分布式的缓存,平常的session的处理是一个用户对应一台分布式的机器,如果这台机器中途挂机或者不能处理这个用户session的情况发生,则此用户的session会丢失,会发生不可预知的错误.如下图: 如果用Redis的分布式缓存,则能避免上面的情况.因为session是保存在Redis中,不会有丢失的情况,就算中途有服务器A挂掉.如下图: 2. 代码 1)在包管理器中,输入下面的包,安装 Install-Package Microsoft.Web.RedisSessionSta