目前线上一个单实例redis中无用的key太多,决定删除一部分. 1.删除指定用户的key,使用redis的pipeline 根据一定条件把需要删除的用户统计出来,放到一个表里面,表为 del_user(int user_id),rows大约在1千万. 要删除的key为 "login:%s" %s匹配 user_id . 写sql文如下:把sql文保存在一个文件里面,命名为 1.sql SELECT CONCAT( "*2\r\n", '$3\r\n',    'D

Redis使用的是客户端-服务器(CS)模型和请求/响应协议的TCP服务器.Redis客户端与Redis服务器之间使用TCP协议进行连接,一个客户端可以通过一个socket连接发起多个请求命令.每个请求命令发出后client通常会阻塞并等待redis服务器处理,redis处理完请求命令后会将结果通过响应报文返回给client,因此当执行多条命令的时候都需要等待上一条命令执行完毕才能执行. 然而使用Pipeline模式,客户端可以一次性发送多条命令,并在执行完后一次性将结果返回.这样就大大的减少了

在Redis集群中使用pipeline批量插入 由于项目中需要使用批量插入功能, 所以在网上查找到了Redis 批量插入可以使用pipeline来高效的插入, 示例代码如下: Pipeline p = jedis.pipelined(); List<String> myData = .... //要插入的数据列表 for(String data: myData){ p.hset(key, data); } p.sync(); jedis.close();

我们可以借助Linux中的xargs,在终端中执行命令来实现这两个功能. 一.批量删除键 批量删除以"key"开头key的方法,需要借助Linux中的xargs,在终端中执行以下命令: redis-cli keys 'key*' | xargs redis-cli del #记得keys的参数要加引号 如果要设置ip, 端口, 密码, 数据库, 可以使用下面的命令: redis-cli -h host -p port -a password -n number keys '*' | x

spring boot 2.x 使用RedisTemplate 操作 =================================== 1.pom.xml <!--spring2.0集成redis所需common-pool2--> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> <versio

小结: 1.When pipelining is used, many commands are usually read with a single read() system call, and multiple replies are delivered with a single write() system call. Using pipelining to speedup Redis queries – Redis https://redis.io/topics/pipelining

更多技术文章,请关注我的个人博客 www.immaxfang.com 和小公众号 Max的学习札记. Redis 客户端和服务端之间是采用 TCP 协议进行通信的,是基于 Request/Response 这种一问一答的模式,即请求一次响应一次. 普通模式 我们先来看下普通模式下,一条 Redis 命令的简要执行过程: 客户端发送一条命令给 redis-server,阻塞等待 redis-server 应答 redis-server 接收到命令,执行命令 redis-server 将结果返回给客

redis pipeline 简而言之就是把多个redis命令打包,一起发送给redis server,并且一起返回结果,减少客户端和服务器之间的多次“折返跑”

编者注:pipeline是Redis的一个提高吞吐量的机制,适用于多key读写场景,比如同时读取多个key的value,或者更新多个key的value.工作过程中发现挺多小伙伴都对pipeline多少有些了解,但是更深入的理解或者说有哪些坑就不知道了,下面咱们就一起分析下redis pipeline机制,揭开它的神秘面纱. Redis本身是基于Request/Response协议(停等机制)的,正常情况下,客户端发送一个命令,等待Redis返回结果,Redis接收到命令,处理后响应.在这种情况下

$res = Redis::pipeline(function($pipe) use($params) { for ($i = 0; $i < 1000; $i++) { $pipe->get("key:$i", $i); } }); pipeline和multi的区别: multi:将多个操作当成一个事务执行 pipeline: 让(多条)执行命令简单的,更加快速的发送给服务器,但是没有任何原子性的保证

redis pipeline 什么是流水线(pipeline) 首先来看 redis 执行一次操作所需要的时间: 1 次时间 = 1 次网络时间 + 1次命令时间 执行 n 次就需要: n 次时间 = n 次网络时间 + n 次命令时间 所以可以看到,如果执行 n 次的话(比如 n 次 set 操作),时间开销是非常大的. 由于命令时间非常短,影响时间开销的主要是网络时间,所以我们可以把一组命令打包,然后一次发送过去.这样的话,时间开销就变为: 1 次 pipeline(n条命令) = 1 次网

在推荐系统中,推荐候选集格式一般是,itemid itemid_list.要把itemid作为key,推荐列表作为value批量插入到redis. 比如文件cf.data为: cf_763500210 342900215:0.210596124675,372400335:0.209455077845,663500334:0.0450228848833,771300304:0.303416465385 cf_4272909287 0197309320:1.0,1977309242:1.0,2171

code import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.Pipeline; import java.util.List; public class testRedisPipeline { public void test3Pipelined() { Jedis jedis = new Jedis("10.18.3.153", 7002); Pipeline pipeline = jedis.pipelined(

主题 为啥会有这篇文章呢? 在redis里我需要批量删除一些 "特殊" 的数据...这些特殊的数据用正常方法比较难删除...所以记录一下我的删除方法.. 背景与问题 我再用SpringBoot集成Spring的@Cacheable的时候遇到了一些比较麻烦的事情... 第一个是序列化问题...相信大家一般都会遇到过.. redisTemplate默认用的是JdkSerializationRedisSerializer 所以会生成这个样子的字符串... 其实这个样子的字符串也没关系....

网上也有很多关于批量删除的命令,例如,我们要删除以KEY开头的键.linux系统中当屏幕显示127.0.0.1:6379时,采用如下命令 redis-cli -h 192.168.1.1 -p 6379 -a yourpassword  keys "keys*" | xargs redis-cli  del 发现并不奏效. 需要退出redis,从linux根目录输入以下命令: /usr/redis/bin/redis-cli -h 192.168.1.1 -p 6379 -a your

redis执行一条命令有四个过程:发送命令.命令排队.命令执行.返回结果:整个过程是一个往返时间(RTT).如果有n条命令,就会消耗n次RTT.Redis的客户端和服务端可能部署在不同的机器上.在两地的数据传输受网络速度的影响,消耗n次的RTT会增加网络成本,这个和Redis的高并发高吞吐特性背道而驰. use Redis; class RedisTest { const PORT = 6379; /** * redis对象 */ public $redis = null; public fun

redis是一个cs模式的tcp server,使用和http类似的请求响应协议.一个client可以通过一个socket连接发起多个请求命令.每个请求命令发出后client通常 会阻塞并等待redis服务处理,redis处理完后请求命令后会将结果通过响应报文返回给client.基本的通信过程如下 Client: INCR X Server: 1 Client: INCR X Server: 2 Client: INCR X Server: 3 Client: INCR X Server: 4

Redis Redis 是一个开源的基于内存的数据结构存储器.通常可作为数据库,缓存和消息中介.它支持的数据结构有:字符串.哈希表.列表.集合.支持范围查询的有序集合.位图.hyperloglogs和带查询半径的地理空间索引.Redis有内置的复制.Lua脚本.LRU缓存.事务和不同层级的磁盘持久化功能,还通过Redis Sentinel提供了高可用性,通过Redis集群实现了自动化分割. Pipeline 当业务需要发送多个相互独立的消息给redis,而不需要阻塞等待回答的时候,可以使用pip

Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互. 一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应,需要传送两个tcp报文. 设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次get key,这时你要向redis请求100次+获取响应100次.如果能一次性将100个请求提交给redis server,执行完成之后批量的获取相应,只需要向redis请求1次,然后批量执行完命令,一次性结果,性能是不是会好很多呢? 答案是

现在用redis来做数据缓存的越来越多了,很多项目都有初始化redis数据的过程,由于初始化的数据比较大,那么该过程越快越好.这里我们以HashSet方法为例, 这里我们推荐用HashEntry[] hashFields方法传入多个fields,应为它发送的HMSET指令即批量插入数据,另一个方法发送的HSET指令. 在阅读StackExchange.Redis里面我确实没有找到pipe指令,后来发现该指令的实现是:通过CreateBatch方法实现的.源码的单元测试例子是: using Sys

Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互. redis 乐观锁:也可理解为版本号比较机制,主要是说在读取数据逇时候同时读取其版本号,然后在写入的时候,进行版本号比较,如果一致,则表明此数据在监听期间未被改变,可以写入,如果不一致说明此数据被修改过,不能写入,否则会导致数据不一致的问题. 一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应,需要传送两个tcp报文. 设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次