redis获取获取key等待

答：

Redis的key的获取

redis的命令keys() 可以获取所有的key。但是此种方式当数据量大的时候,会产生阻塞的情况。 redis的key还可以通过scan命令获取key。

相信各位在使用redis集群的时候，对于redis集群中的批量 *** 作都会有一个现象：使用redis集群进行批量获取数据的时候，效率总是不高，取一次数据要达到几百毫秒，当你 *** 作的数据是百万级别的时候，你就会发现redis的读取效率压根就不能接受。接下来告诉大家如何进行了解

### redis集群的哈希槽

redis集群中内置了16384个哈希槽，当一个key值准备存储的时候，是先通过将key进行 crc16 校验，校验后的值对16384取值，得到的值就是该key所在的槽（slot）;redis集群中，节点上的槽是连续的一段，因此通过我们计算key得到的slot，就能判断该key是在存储在哪个节点上的。

#### 如何判断redis集群中各个节点上的slot分布？

  使用命令 ： cluster nodes  或者  cluster slots

#### 如何知道一个key值对应的槽

使用命令： cluster keyslots {key}

#### 提高效率的解决方案

因此，通过上面我们就可以知道key值存储对应的reids集群的节点，因此我们可以做以下处理：将你所需要的key按照槽的值进行分批，用单点连接的形式连接到某个redis节点上，批量取处于同一个节点上的key。

注意：

- 一定要用单点的形式进行连接，还是使用集群方式连接的话，就算是处于一个节点，效率也是没有提高的；

- redis集群单点连接的话，不能使用mget，因此mget只能取位于同一个 slot 上的，你可以使用pipeline进行事务处理；

### 一次具体的实现

目前我使用的语言的php，借鉴了

[crc16算法计算](>

[Redis] redis-cli 命令总结

Redis提供丰富命令（command）数据库各种数据类型进行 *** 作些commandLinux终端使用

编程比使用Redis Java语言包些命令都应面Redis提供命令做总结

官网命令列表： （英文）

1、连接 *** 作相关命令

quit：关闭连接（connection）

auth：简单密码认证

2、value *** 作命令

exists(key)：确认key否存

del(key)：删除key

type(key)：返值类型

keys(pattern)：返满足给定pattern所key

randomkey：随机返key空间key

rename(oldname, newname)：key由oldname重命名newname若newname存则删除newname表示key

dbsize：返前数据库key数目

expire：设定key间（s）

ttl：获key间

select(index)：按索引查询

move(key, dbindex)：前数据库key转移dbindex索引数据库

flushdb：删除前选择数据库所key

flushall：删除所数据库所key

3、String *** 作命令

set(key, value)：给数据库名称keystring赋予值value

get(key)：返数据库名称keystringvalue

getset(key, value)：给名称keystring赋予value

mget(key1, key2,…, key N)：返库string（名称key1key2…）value

setnx(key, value)：存名称keystring则向库添加string名称key值value

setex(key, time, value)：向库添加string（名称key值value）同设定期间time

mset(key1, value1, key2, value2,…key N, value N)：同给string赋值名称key istring赋值value i

msetnx(key1, value1, key2, value2,…key N, value N)：所名称key istring都存则向库添加string

名称key i赋值value i

incr(key)：名称keystring增1 *** 作

incrby(key, integer)：名称keystring增加integer

decr(key)：名称keystring减1 *** 作

decrby(key, integer)：名称keystring减少integer

append(key, value)：名称keystring值附加value

substr(key, start, end)：返名称keystringvalue串

4、List *** 作命令

rpush(key, value)：名称keylist尾添加值value元素

lpush(key, value)：名称keylist添加值value 元素

llen(key)：返名称keylist度

lrange(key, start, end)：返名称keyliststart至end间元素（标0始同）

ltrim(key, start, end)：截取名称keylist保留start至end间元素

lindex(key, index)：返名称keylistindex位置元素

lset(key, index, value)：给名称keylistindex位置元素赋值value

lrem(key, count, value)：删除count名称keylist值value元素

count0删除所值value元素count>0至尾删除count值value元素count<0尾删除|count|值value元素

lpop(key)：返并删除名称keylist首元素 rpop(key)：返并删除名称keylist尾元素

blpop(key1, key2,… key N, timeout)：lpop命令block版本

即timeout0若遇名称key ilist存或该list空则命令结束

timeout>0则遇述情况等待timeout秒问题没解决则keyi+1始list执行pop *** 作

brpop(key1, key2,… key N, timeout)：rpopblock版本参考命令

rpoplpush(srckey, dstkey)：返并删除名称srckeylist尾元素并该元素添加名称dstkeylist部

5、Set *** 作命令

sadd(key, member)：向名称keyset添加元素member

srem(key, member) ：删除名称keyset元素member

spop(key) ：随机返并删除名称keyset元素

smove(srckey, dstkey, member) ：member元素名称srckey集合移名称dstkey集合

scard(key) ：返名称keyset基数

sismember(key, member) ：测试member否名称keyset元素

sinter(key1, key2,…key N) ：求交集

sinterstore(dstkey, key1, key2,…key N) ：求交集并交集保存dstkey集合

sunion(key1, key2,…key N) ：求并集

sunionstore(dstkey, key1, key2,…key N) ：求并集并并集保存dstkey集合

sdiff(key1, key2,…key N) ：求差集

sdiffstore(dstkey, key1, key2,…key N) ：求差集并差集保存dstkey集合

smembers(key) ：返名称keyset所元素

srandmember(key) ：随机返名称keyset元素

6、zset（sorted set） *** 作命令

zadd(key, score, member)：向名称keyzset添加元素memberscore用于排序该元素已经存则根据score更新该元素顺序

zrem(key, member) ：删除名称keyzset元素member

zincrby(key, increment, member) ：名称keyzset已经存元素member则该元素score增加increment；

否则向集合添加该元素其score值increment

zrank(key, member) ：返名称keyzset（元素已按score排序）member元素rank（即index0始）

若没member元素返nil

zrevrank(key, member) ：返名称keyzset（元素已按score排序）member元素rank（即index0始）

若没member元素返nil

zrange(key, start, end)：返名称keyzset（元素已按score排序）indexstartend所元素

zrevrange(key, start, end)：返名称keyzset（元素已按score排序）indexstartend所元素

zrangebyscore(key, min, max)：返名称keyzsetscore >= min且score <= max所元素

zcard(key)：返名称keyzset基数 zscore(key, element)：返名称keyzset元素element

score zremrangebyrank(key, min, max)：删除名称keyzsetrank >= min且rank <= max所元素

zremrangebyscore(key, min, max) ：删除名称keyzsetscore >= min且score <= max所元素

zunionstore / zinterstore(dstkeyN, key1,…,keyN, WEIGHTS w1,…wN, AGGREGATE SUM|MIN|MAX)：Nzset求并集交集

并集合保存dstkeyN于集合每元素score进行AGGREGATE运算前都要乘于WEIGHT参数

没提供WEIGHT默认1默认AGGREGATESUM即结集合元素score所集合应元素进行SUM运算值MINMAX指

结集合元素score所集合应元素值值

7、Hash *** 作命令

hset(key, field, value)：向名称keyhash添加元素fieldvalue

hget(key, field)：返名称keyhashfield应value

hmget(key, field1, …,field N)：返名称keyhashfield i应value

hmset(key, field1, value1,…,field N, value N)：向名称keyhash添加元素field ivalue i

hincrby(key, field, integer)：名称keyhashfieldvalue增加integer

hexists(key, field)：名称keyhash否存键field域

hdel(key, field)：删除名称keyhash键field域

hlen(key)：返名称keyhash元素数

hkeys(key)：返名称keyhash所键

hvals(key)：返名称keyhash所键应value

hgetall(key)：返名称keyhash所键（field）及其应value

8、持久化

save：数据同步保存磁盘

bgsave：数据异步保存磁盘

lastsave：返功数据保存磁盘Unix戳

shundown：数据同步保存磁盘关闭服务

9、远程服务控制

info：提供服务器信息统计

monitor：实转储收请求

slaveof：改变复制策略设置

config：运行配置Redis服务器

Redis是建立在TCP协议上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互每次交互会有网络延迟,大约30ms

假设有这样一个场景,redis中存储上千个key值,获取每个key对应field的value,那么要向redis请求上千次 hget(key, field),获取响应也是对应的次数如果能一次性将所有请求提交给server端,执行完成后批量获取响应,只需向redis请求1次,性能获大幅提升

没有用pipeline之前,基本上获取所有数据需要90多s,现在只需03s,性能提升清晰可见

实现以下场景:定时任务每隔1s执行任务函数,但是任务函数执行完成的时间比1s要长,此时启动定时任务要加上两个参数,否则会报错

可允许的实例个数,如果没有设置,则默认为1,表示id相同的任务实例数

像上面的例子中,会报skipped: maximum number of running instances reached (1)的错误,意思APScheduler试图重新执行作业，但前一个仍在运行。

这个参数可以理解为任务的超时容错配置，给executor 一个超时时间，这个时间范围内要是该跑的还没跑完，就别再跑了

像上面的例子中,会报Run time of job …… next run at: ……)” was missed by的错误

Redis的服务器进程就是一个事件循环(loop)，这个循环中的文件事件负责接收客户端的命令请求，以及向客户端发送命令回复，而时间事件则负责执行像serverCron函数这样需要定时运行的函数。服务器每次结束一个事件循环的之前，会调用flushAppendOnlyFile函数，考虑是否需要将aof_buf缓冲区中的内容写入和保存到AOF文件里面。

1、config get requirepass 获取当前Redis的连接密码

2、CONFIG GET dir 启动的redis路径

3、config set requirepass "123123"  设置当前Redis的连接密码

4、auth 123123 密码验证

5、save 立刻持久化数据到dumprdb文件中 只管保存，其它不管，全部阻塞

6、bgsave Redis会在后台异步进行快照 *** 作 可以通过lastsave 命令获取最后一次成功执行快照的时间

7、flushall 也会产生dumprdb文件，但是里面是空的，无意义。

8、AOF  是以日志的形式记录每个 写 *** 作，AOF和RDB同时存在时，先使用AOF

9、redid-check-aof --fix append onlyaof 修复AOF文件

第一，大量的数据是不会考虑放在JVM内存中；

第二，如果需要缓存大量的dto，动态数据（又称过程数据）一般用的是redis；如果是静态，系统启动时就加载的大量配置，一般考虑放ehcache。

第三，由于redis用的是物理内存，不是JVM内存，一般情况下往redis里丢千万级别的记录数基本不影响性能，

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