redis批量查询 redis批量查询多个key

redis对象作setTimeout()，在哪里可以查到用法？

redi▌Python全栈开发工程师阶段s有单独的setTimeout方法吗？

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是你使用的客户端设定的这个方法吧，对于re阶段七：数据分析dis中存储的key有过期超时时间设置，但是这个过期时间跟你的这个setTimeout明显不是一回事。

redis中key的通用作

慢查询指的是 命令执行 时长比较长的查询。通过 slowlog get 命令获取慢查询日志；通过 slowlog len 命令获取慢查询日志的长度；通过 slowlog reset 命令清理慢查询日志。通过 slowlog-log-slower-than 配置命令执行时长的阈值；通过 slowlog-max-len 配置慢查询日志最多存储的条数。

key 是一个字符串，通过 key 获取 redis 中保存的数据，那么 key 通常存在以下的作

在本节，我们将介绍 key 的通用如下图：作

删除指定key

判定key是否存在

获取 key 的类型

为指定key设置有效期

获取key的有效时间

对于获取有效时间的指令，key 不存在返回 -2，key 存在但是没有关联超时时间返回 -1，如果key存在并且有关联时间，则返回具体的剩余时间秒或者毫秒。

切换key从实效性转为性

key可以使用正则表达式的方式进行查询，查询指令为

排序

对 list, set 或sorted set 中的元素进行排序输出，sort 指令功能比较多，在本文中我们暂且 指演示简单的用户

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个就是并发本身所带来的开销即新开处理线程、关闭处理线程、多个处理线程时间片轮转所带来的开销。

实际上对于一些逻辑不那么复杂的场景来说这些开销甚至比真正的处理逻辑部分代码的开销更大。所以我们决定采用基于协程的并发方式，即服务进程只有一个(单cpu)所有的请求数据都由这个服务进程内部来维护，同时服务进程自行调度不同请求的处理顺序，这样避免了传统多线程并发方式新建、销毁以及系统调度处理线程的开销。基于这样的考虑我们选择了基于Tornado框架实现api服务的开发。Tornado的实现非常简洁明了，使用python的生成器作为协程，利用IOLoop实现了调度队列。

第二个问题是数据库的性能，这里说的数据库包括MongoDB和Redis，我这里分开讲。

先讲MongoDB的问题，MongoDB主要存储不同的用户对于验证的不同设置，比如该显示什么样的。

一开始每次验证请求都会查询MongoDB，当时我们的MongoDB是纯内存的，同时三台机器组成一个集，这样的组合大概能稳定承载八九千的qps，后来随着我们验证量越来越大，这个承载能力逐渐就成为了我们的瓶颈。

为了搞定这个问题，我们提出了最极端的解决方案，干脆直接把数据库中的数据完全缓存到服务进程里定期批量更新，这样查询的开销将大大降低。但是因为我们用的是Python，由于GIL的存在，在8核上会fork出来8个服务进程，进程之间不像线程那么方便，所以我们基于mmap自己写了一套伙伴算法构建了一个跨进程共享缓存。自从这套缓存上线之后，Mongodb的负载几乎变成了零。

说完了MongoDB再说Redis的问题，Redis代码简洁、数据结构丰富、性能强大，的问题是作为一个单进程程序，终究性能是有上限的。

虽然今年Redis发布了的集群版本，但是经过我们的测试，认为这套分布式方案的故障恢复时间不够并且运维成本较高。在Redis集群方案面世之前，开源世界有不少proxy方案，比如Twtter的TwemProxy和豌豆荚的Codis。这两种方案测试完之后给我们的感觉TwemProxy运维还是比较麻烦，Codis使用起来让人非常心旷神怡，无论是修改配置还是扩容都可以在配置页面上完成，并且性能也还算不错，但无奈当时Codis还有比较的BUG只能放弃之。

几乎尝试过各种方案之后，我们还是下决心自己实现一套分布式方案，目的是高度贴合我们的需求并且运维成本要低、扩容要方便、故障切换要快最重要的是数据冗余一定要做好。

基于上面的考虑，我们确定基于客户端的分布式方案，通过zookeeper来同步状态保证高可用。具体来说，我们修改Redis源码，使其向zookeeper注册，客户端由zookeeper上获取Redis集群信息并根据统一的一致性哈希算法来计算数据应该存储在哪台Redis上，并在哈希环的下一台Redis上写入一份冗余数据，当读取原始数据失败时可以立即尝试读取冗余数据而不会造成服务中断。

在不影响性能的情况下，怎么快速批量删除redis数据

仔细看看你的客户端的这个方法作的是啥

Redis在分布式应用中占据着越来越重要的地位，短短的几万行代码，实现了一个高性能的数据存储服务。最近dump中心的cm8集群出现过几次redis超时的情况，但是查看redis机器的相关内存都没有发现内存不够，或者内存发生交换的情况，查看redis源码之后，发现在某些情况下redis会出现超时的状况，相关细节如下。

1. 网络。Redis的处理与网络息息相关，如果网络出现闪断则容易发生redis超时的状况。如果出现这种状况首先应查看redis机器网络带宽信息，判断是否有闪断情况发生。

int rdbSeBackground(char filename) { pid_t childpid; long long start; if (server.rdb_child_pid != -1) return REDIS_ERR; serverserver.dirty_before_bgse = server.dirty; server.lastbgse_try = time(NULL); start = ustime(); if ((childpid = fork()) == 0) { int retval; / Child / if (server.ipfd > 0) close(server.ipfd); if (server.sofd > 0) close(server.sofd); retval = rdbSe(filename); if (retval == REDIS_OK) { size_t private_dirty = zmalloc_get_private_dirty(); if (private_dirty) { redisLog(REDIS_NOTICE, "RDB: %zu MB of memory used by copy-on-write", private_dirty/(10241024)); } } exitFromChild((retval == REDIS_OK) ? 0 : 1); } else { / Parent / server.stat_fork_time = ustime()-start; if (childpid == -1) { server.lastbgse_status = REDIS_ERR; redisLog(REDIS_WARNING,"Can't se in background: fork: %s", strerror(errno)); return REDIS_ERR; } redisLog(REDIS_NOTICE,"Background sing started by pid %d",childpid); server.rdb_se_time_start = time(NULL); server.rdb_child_pid = childpid; updateDictResizePolicy(); return REDIS_OK; } return REDIS_OK; / unreached / }

程序1

另外还有一些特殊情况也会导致swap发生。当我们使用rdb做为redis集群持久化时可能会发生物理内存不够的情况（aof持久化只是保持支持不断的追加redis集群变化作，不太容易引起swap）。当使用rdb持久化时，如程序1所示主进程会fork一个子进程去dump redis中所有的数据，主进程依然为客户端服务。此时主进程和子进程共享同一块内存区域， linux内核采用写时来保证数据的安全性。在这种模式下如果客户端发来写请求，内核将该页赋值到一个新的页面上并标记为写，在将写请求写入该页面。因此，在rdb持久化时，如果有其他请求，那么redis会使用更多的内存，更容易发生swap，因此在可以快速恢复的场景下尽量少使用rdb持久化可以将rdb dump的条件设的苛刻一点，当然也可以选择aof，但是aof也有他自身的缺点。另外也可以使用2.6以后的主从结构，将读写分离，这样不会出现server进程上又读又写的情景发生 3. Redis单进程处理命令。Redis支持udp和tcp两种连接，redis客户端向redis发送包含redis命令的信息，redis收到信息后解析命令后执行相应的作，redis处理命令是串行的具体流程如下。首先服务端建立连接如程序2所示，在创建socket,bind,listen后返回文件描述符：

server.ipfd = anetTcp(servererr,server.port,server.bindaddr);

程序2

对于redis这种服务来说，它需要处理成千上万个连接(达到655350)，需要使用多路复用来处理多个连接。这里redis提供了epoll,select, kqueue来实现，这里在默认使用epoll(ae.c)。拿到listen函数返回的文件描述符fd后，redis将fd和其处理acceptTcpHandler函数加入到驱动的链表中.实际上在加入队列中，程序驱动程序将套接字相关的fd文件描述符加入到epoll的中。

if (server.ipfd > 0 && aeCreateFileEvent(server.el,server.ipfd,AE_READABLE, acceptTcpHandler,NULL) == AE_ERR) redisPanic("Unrecoverable error creating server.ipfd file nt."); int aeCreateFileEvent(aeEventLoop ntLoop, int fd, int mask, aeFileProc proc, void clientData) { if (fd >= ntLoop->setsize) { errno = ERANGE; return AE_ERR; } aeFileEvent fe = &ntLoop->nts[fd]; if (aeApiAddEvent(ntLoop, fd, mask) == -1) return AE_ERR; fe->mask |= mask; if (mask & AE_READABLE) fe->rfileProc = proc; if (mask & AE_WRITABLE) fe->wfileProc = proc; fe->clientDataclientData = clientData; if (fd > ntLoop->maxfd) ntLoop->maxfd = fd; return AE_OK; }

程深入理解Flask以及Tornado框架的开发原理及使用技巧序3

在初始话完所有驱动后，如程序5所示主进程根据numnts = aeApiPoll(ntLoop, tvp)获得io就绪的文件描述符和其对应的处理程序，并对fd进行处理。大致流程是accept()->createclient()->readQueryFrom()。其中readQueryFrom()读取信息中的redis命令-> processInputBuffer()->call()完成命令。

void aeMain(aeEventLoop ntLoop) { ntLoop->stop = 0; while (!ntLoop->stop) { if (ntLoop->beforesleep != NULL) ntLoop->beforesleep(ntLoop); aeProcessEvents(ntLoop, AE_ALL_S); } } int aeProcessEvents(aeEventLoop ntLoop, int flags) {------------------------------- numnts = aeApiPoll(ntLoop, tvp); for (j = 0; j < numnts; j++) { aeFileEvent fe = &ntLoop->nts[ntLoop->fired[j].fd]; int mask = ntLoop->fired[j].mask; int fd = ntLoop->fired[j].fd; int rfired = 0; / note the fe->mask & mask & ... code: maybe an already processed nt removed an element that fired and we still didn't processed, so we check if the nt is still valid. / if (fe->mask & mask & AE_READABLE) { rfired = 1; fe->rfileProc(ntLoop,fd,fe->clientData,mask); } if (fe->mask & mask & AE_WRITABLE) { if (!rfired || fe->wfileProc != fe->rfileProc) fe->wfileProc(ntLoop,fd,fe->clientData,mask); } processed++; } }

程序5

从上述代码可以看出redis利用ae驱动结合epoll多路复用实现了串行式的命令处理。所以一些慢命令例如sort，hgetall,union,mget都会使得单命令处理时间较长，容易引起后续命令time out.所以我们需要从业务上尽量避免使用慢命令，如将hash格式改为kv自行解析，第二增加redis实例个数，每个redis调用尽量少的慢命令。

怎么把mysql查询的内容格式化成redis-cli可用的数据格式

从mysql搬一个大表到redis中，你会发现在提取、转换或是载入一行数据时，速度慢的让你难以忍受。这里我就要告诉一个让你解脱的小技巧。使用“管道输出”的方式把mysql命令行产生的内容直接传递给redis-cli，以绕过“中间件”的方式使两者在进行数据作时达到速度。

一个约八百万行数据的mysql表，原本导入到redis中需要90分钟，使用这个方法slowlog-log-slower-than的作用是指定命令执行时长的阈值，执行命令的时长超过这个阈值时就会被记录下来。它的单位是微秒（1秒 = 1000毫秒 = 1000000微秒），默认是10000微秒。如果把slowlog-log-slower-than设置为0，将会记录所有命令到日志中。如果把slowlog-log-slower-than设置小于0，将会不记录任何命令到日志中。后，只需要两分钟。不管你信不信，反正我是信了。

Mysql到Redis的数据协议

redis-cli命令行工具有一个批量插入模式，是专门为批量执行命令设计的。这步就是把Mysql查询的内容格式化成redis-cli可用的数据格式。here we go!

我的统计表：

HSET nts_all_time [action] [count]

按照以上redis命令规则，创建一个nts_to_redis.sql文件，内容是用Redis 将返回类似以下的结果：来生成redis数据协议格式的SQL：

-- nts_to_redis.sql

?123456780111213141516171819 SELECT CONCAT( "4rn", '$', LENGTH(redis_cmd), 'rn', redis_cmd, 'rn', '$', LENGTH(redis_key), 'rn', redis_key, 'rn', '$', LENGTH(hkey), 'rn', hkey, 'rn', '$', LENGTH(hval), 'rn', hval, 'r') FROM ( SELECT 'HSET' as redis_cmd, 'nts_all_time' AS redis_key, action AS hkey, count AS hval FROM nts_all_time ) AS tok, 用下面的命令执行：

?1 mysql stats_db --skip-column-names --raw < nts_to_redis.sql | redis-cli --pipe很重要的mysql参数说明：

2.--skip-column-names: 使mysql输出的每行中不包含列名。

怎样基于Redis实现模糊查询

static int aeApiAddEvent(aeEventLoop ntLoop, int fd, int mask) { aeApiState state = ntLoop->apidata; struct epoll_nt ee; / If the fd was already monitored for some nt, we need a MOD operation. Otherwise we need an A?1234567 CREATE TABLE nts_all_time ( id int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, action varchar(255) NOT NULL, count int(11) NOT NULL DEFAULT 0, PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY uniq_action (action) );准备在每行数据中执行的redis命令如下：DD operation. / int op = ntLoop->nts[fd].mask == AE_NONE ? EPOLL_CTL_ADD : EPOLL_CTL_MOD; ee.nts = 0; mask |= ntLoop->nts[fd].mask; / Merge old nts / if (mask & AE_READABLE) ee.nts |= EPOLLIN; if (mask & AE_WRITABLE) ee.nts |= EPOLLOUT; ee.data.u64 = 0; / oid valgrind warning / ee.data.fd = fd; if (epoll_ctl(state->epfd,op,fd,&ee) == -1) return -1; return 0; }

各大软件所谓的一元秒杀到底是噱头还是确有其事？

7、并发与并行、同步与异步、线程、进程、队列、IO模型，Socket网络编程、 TCP、UDP网络编程、异步编程、协程开发, 冒泡排序、选择排序、插入排序、堆排序、树、图

这种举措其实就是一种噱头，而且这些软件都互相模仿，采用一元秒秒杀的方式来吸引人们的关注，其实就是为了提高软件的利用率，为平台收获一定的利益。

阶段目标：

如何查看redis连接数

以下是常用的查询示例

在redis-cli命令行使用： clients可以查看当前的redis连接数。

config get maxclients 可以查询redis允许的连接数。

client list ——查看有一种变通的方法，一定程度上可以实现简单、小数据量的模糊查询：写入用户信息时，将用户名分拆作为Key，来记录用户IDSADDuser:like:jjackjacksonSADDuser:like:jajackjacksonSADDuser:like:jacjackjacksonSADDuser:like:jackjackjacksonSADDuser:like:jacksjacksonSADDuser:like:jacksojacksonSADDuser:like:jacksonjackson后面模糊查询时，输入：j，则可以从SET中查出jack、jackson两项，当然，这两项值可以用用户ID来代替，再根据用户ID来查询用户哈希信息。此方式仅适用于查询条件单一、且字段长度较短场景，如果：同时模糊匹配帖子标题和帖子文章，就不行了，标题还能试试，内容肯定无法实现的。当然Redis先天不适合做这件事，所以有别的方案，还是建议用别的方案来实现。详细

clients ——查看连接数等信息

流式计算和实时计算有什么区别

模块四：程序4人工智能

处理、实时计算属于一类的，即计算在数据变化时，都是在数据的计算实时性要求比较高的场景，能够实时的响应结果，一般在秒级，Yahoo的S4,twiter的storm都属于流处理和实时计算一类的。

Redis 和 Memcached 各有什么优缺点，主要的应用场景是什么样的

11、实战项目介绍：大陆房价预测，可针对各省市地区的房价走势对未来房价进行分析预测

1. Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个的区别。 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3. Redis支持数据的备份，即-sle模式的数据备份。 4. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 5、分布式--设定memcache集群，利用magent做一主多从;redis可以做一主多从。都可以一主一从 6、存储数据安全--memcache挂掉后，数据没了；redis可以定期保存到磁盘（持久化） 7、灾难恢复--memcache挂掉后，数据不可恢复; redis数据丢失后可以通过aof恢复 以上参考：PHP程序员，雷雪松的个人博客。

2) "user_2"

redis如何count 某字符开头的的key

2. 内存。redis所有的数据都放在内存里，当物理内存不够时，linux os会使用swap内存，导致内存交换发生，这时如果有redis调用命令就会产生redis超时。这里可以通过调整/proc/sys/vm/swappiness参数，来设置物理内存使用超过多少就会进行swap。

要统计 Redis 中以某个字符开头的 key 的数量，可以使用 SCAN 命令结合通配符。具体步骤如下：

第二个阶段也是为期一个月，主要学习python全栈开发基础，通过本模块的学习，学生不仅能够掌握js在网络前端中的使用，还能够把js作为一门通用语言来运用，为学生将来从事全栈工作打下坚实的基础。

使用 Redis 客户端连接到 Redis 。

输入 SCAN 0 MATCH prefix COUNT 10000 命令，其中 prefix 是您想要匹配的前缀，10000 是一次最多扫描的 key 的数量。 0 表示从 Redis 数据库中个 key 开始扫描。如果您需要查找所有的 key，可以将 COUNT 设置为一个很大的值，比如 1000000。

Redis 会返回两个值，个值是下一次需要传递给 SCAN 命令的游标，第二个值是一个字符串数组，表示匹配到的所有 key。将第二个值的长度即为以 prefix 开头的 key 的数量。

例如，如果要查找所有以 user_ 开头的 key 的数量，可以执行以下命令：

SCAN 0 MATCH user_ COUNT 10000

1) "5"

2) 1) "user_1"

3) "user_3"

...

其中，个值 5 表示下一次扫描的起始位置，第二个值是一个字符串数组，包含了所有以 user_ 开头的 key。如果需要知道匹配到的 key 的数量，只需要统计第二个值的长度即可。

注意，由于 SCAN 命令是逐步扫描整个数据库的，所以在大型的 Redis 数据库中，执行这个命令可能会消耗较长时间和大量资源。