redis命令列表中有两种方法可以全量导出所有的key: (1)keys 由于redis是单线程的,使用keys会导致redis服务阻塞,不建议线上服务采用这种方式. (2)scan 命令,下面是使用scan命令实现导出全量key的代码,每次扫1000个key,结果存放到指定的文件中 function redisScan($host, $port, $write_file = '/Users/admin/Documents/work/redis_test.txt') { $file_handle

实例:SELECT param->'$.pay' as pay_type FROM game.roominfo; 其中:param是roominfo表的一个字段,当中存的是JSON字符串,pay是该JSON字符串中的一个key

Redis中有删除单条数据的命令DEL但是他没有批量删除多条数据的方法,那我们怎么去批量删除多条数据呢! 第一种方式 /work/app/redis/bin/redis-cli -a youpassword keys 'Volume:*' | xargs /work/app/redis/bin/redis-cli -a youpassword del 注释: 通过:keys 'Volume'去匹配你要删除的Key:Value条目,然后把结果传给xargs然后删除数据 如果要删除指定的Redis库

概述 今天主要介绍怎么统计redis key类型数据大小分布. 原理:使用redis命令: scan.pipline.type 和 debug object 来得到 redis key 信息. 脚本 内容如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import getoptimport timeimport sysimport redisimport osreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') __Versi

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, 

需求:获取redis指定的实例中所有的key的名字. 千万不要使用keys *,可以使用scan命令的递归方式获取. 以下给出自己写的脚本,经过测试效果还可以. db_ip=5.5.5.101 db_port password=abc123 cnt new_cursor redis-cli -h $db_ip -p $db_port -a $password scan $cursor count $cnt > scan_tmp_result new_cursor=`sed -n '1p' sca

以前研究Redis的时候,很多东西都不太明白,理解得也不太深,现在有时间重新拾起来看看,将一些心得记录下来,希望和大家一起探讨. 一.简介 Redis是一个单线程高可用的Key-Value存储系统,和Memcached类似,但是实际使用上最大的区别有两方面: Redis支持多种数据结构类型的value,比如string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型): Memcached在出现系统瘫痪的情况下,无法实现系统恢复,而

目录 (1)需要导入的包 (2)redis配置文件 (3)RedisUtil类 (1)需要导入的包 <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redis</artifactId> <version>1.5.0.RELEASE</version> </dependency> <depend

redis测试: package business; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.UnsupportedEncodingExcep

package com.xwolf.java.redis; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig; import java.util.List; /** * Created by Administrator on

redis 安装文件:  http://blog.csdn.net/tangsilai/article/details/7477961 ==============================     String  ======================================= 一. 字符串:  name , age 均为key          设置值: set name boa   >> ok          获取值: get name       >>

原文地址:http://www.jianshu.com/p/2f14bc570563?from=jiantop.com 最大内存设置 默认情况下,在32位OS中,Redis最大使用3GB的内存,在64位OS中则没有限制. 在使用Redis时,应该对数据占用的最大空间有一个基本准确的预估,并为Redis设定最大使用的内存.否则在64位OS中Redis会无限制地占用内存(当物理内存被占满后会使用swap空间),容易引发各种各样的问题. 通过如下配置控制Redis使用的最大内存: maxmemory

缓存雪崩如何解决? 缓存穿透如何解决? 如何确保Redis缓存的都是热点数据? 如何更新缓存数据? 如何处理请求倾斜? 实际业务场景下,如何选择缓存数据结构 缓存雪崩 缓存雪崩简单说就是所有请求都从缓存中拿不到数据,比如大批量数据同一时间过期.对于大批量数据同时过期的场景,可以为数据设置过期时间指定一个时间范围内的随机值,比如一天到一天零一小时之间的随机值,但不适用于集合类型,比如hash. 还有小数场景,比如高峰流量导致Redis集群崩溃:未配置持久化的redis无从节点Cluster集群重启

作者:中华石杉 面试题 redis 集群模式的工作原理能说一下么?在集群模式下,redis 的 key 是如何寻址的?分布式寻址都有哪些算法?了解一致性 hash 算法吗? 面试官心理分析 在前几年,redis 如果要搞几个节点,每个节点存储一部分的数据,得借助一些中间件来实现,比如说有 codis,或者 twemproxy,都有.有一些 redis 中间件,你读写 redis 中间件,redis 中间件负责将你的数据分布式存储在多台机器上的 redis 实例中. 这两年,redis 不断在发展

环境设定base2 172.25.78.12 nginx+phpbase3 172.25.78.13 redis端base4 172.25.78.14 mysql端# 1.在base2(nginx+php)上配置nginx和php(这里的nginx只是提供了负载均衡,所以版本要求不高) [root@base2 ~]# killall redis-server[root@base2 ~]# lsgearmand-1.1.12-18.el7.x86_64.rpm php-fpm-5.4.16-46.

引言 今天周末,我在家坐着掐指一算,马上又要到一年一度的金九银十招聘季了,国内今年上半年受到 YQ 冲击,金三银四泡汤了,这就直接导致很多今年毕业的同学会和明年毕业的同学一起参加今年下半年的秋招,这个竞争就比较激烈了. 最近后台有一些朋友给我留言,希望我能写写招聘相关的内容,毕竟虽然说是金九银十,但是很多大公司的校招从 7 . 8 月份就开始了. 本来是想写点面试技巧和简历技巧的,但我转念一想,大家都是搞技术的,问题的核心还是技术能力要过关,面试技巧这东西最多只能用作锦上添花,而技术能力过不去,

简介: 在项目中设计数据访问的时候往往都是采用直接访问数据库,采用数据库连接池来实现,但是如果我们的项目访问量过大或者访问过于频繁,将会对我们的数据库带来很大的压力.为了解决这个问题从而redis数据库脱颖而出,redis数据库出现时是以非关系数据库的光环展示在广大程序猿的面前的,后来redis的迭代版本支持了缓存数据.登录session状态(分布式session共享)等.所以又被作为内存缓存的形式应用到大型企业级项目中. 本文目标 实现SpringBoot项目中整合非关系数据库Redis作为内

Redis 是一个高性能的 key-value 存储系统,被广泛用于微服务架构中.如果我们想要使用 Redis 集群模式提供的高级特性,则需要对客户端代码进行改动,这带来了应用升级和维护的一些困难.利用 Istio 和 Envoy ,我们可以在不修改客户端代码的前提下实现客户端无感知的 Redis Cluster 数据分片,并提供读写分离.流量镜像等高级流量管理功能. Redis Cluster Redis 的一个常见用途是用作数据高速缓存.通过在应用服务器和数据库服务器之间加入一个 Redis

之前的文章介绍了Redis的简单数据结构的相关使用和底层原理,这篇文章我们就来聊一下Redis应该如何保证高可用. 数据持久化 我们知道虽然单机的Redis虽然性能十分的出色, 单机能够扛住10w的QPS,这是得益于其基于内存的快速读写操作,那如果某个时间Redis突然挂了怎么办?我们需要一种持久化的机制,来保存内存中的数据,否则数据就会直接丢失. Redis有两种方式来实现数据的持久化,分别是RDB(Redis Database)和AOF(Append Only File),你可以先简单的把R

目录 redis安装 docker拉取 启动 redis 配置 命令监听 问题 程序监听 具体监听类 效果 总结 redis常用语缓存操作,但是redis功能不仅仅于此.今天我们来看看redis的key失效事件 redis安装 为了方便安装.我们直接使用docker安装redis.这里不多赘述docker了.直接贴出代码自己搞成脚本执行就可以了 docker拉取 docker pull redis:3.2 启动 docker run -p 6379:6379 -v /opt/soft/docke

Redis事务 Redis事务可以让一个客户端在不被其他客户端打断的情况下执行多个命令,和关系数据库那种可以在执行的过程中进行回滚(rollback)的事务不同,在Redis里面,被MULTI命令和EXEC命令包围的所有命令会一个接一个地执行,直到所有命令都执行完毕为止.当一个事务执行完毕之后,Redis才会处理其他客户端的命令. 当Redis从一个客户端那里接收到MULTI命令时,Redis会将这个客户端之后发送的所有命令都放入到一个队列里面,直到这个客户端发送EXEC命令为止,Redis才会