一、Redis简介:Redis是一种数据库。能够存储数据、管理数据的一种软件。Redis的特点支持数据持久化 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。支持多种数据结构 Redis不仅仅支持简单的 key-value字符串(strings) 类型的数据,同时还提供哈希表(hashes),列表(lists),集合(sets),有序集合(sorted
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2024-02-20 21:14:12
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# Datagrip Redis Key 如何按照指定符号分包显示
## 引言
在使用 Datagrip 连接 Redis 时,Redis Key 是非常重要的数据结构。但是当 Redis Key 非常长时,它们会以一整行的方式显示,导致阅读困难。为了更好地显示 Redis Key,我们可以按照指定的符号进行分包显示,使其更易于阅读和理解。
本文将介绍如何在 Datagrip 中按照指定符号分
原创
2023-11-28 09:22:38
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本篇文章,主要讲如何用Redis的形式实现分布式锁。后续文章会讲解热点KEY读取,缓存穿透和缓存雪崩的场景和解决方案、缓存更新策略等等知识点,理论知识点较多。Redis配置我的redis配置如下 spring.redis.host=
spring.redis.port=6379
#reids超时连接时间
spring.redis.timeout=100000
spring.redis.p
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2024-09-22 08:21:09
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主从复用:作用:数据备份、读写分离、集群、高可用、宕机容错机制主从复制配置redis主从复制概述1、redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。一类是主数据库(master)一类是从数据库(slave),主数据库可以进行读写操作,当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库,而从数据库一般是只读的,并接收主数据库同步过来的数据,一个主数据库可以有多个从数据库,而一个从数据库只能有一个主数据库
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2024-05-31 14:07:36
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目录背景热Key和大Key的概念产生的原因检测大KEY和热KEY的主要方法 解决方法背景 在redis的使用过程中如果出现了大Key和热Key的问题将会影响用户的体验,会导致服务的性能下降、甚至造成大面积故障。本文将介绍大Key与热Key产生的原因,以及如何去检测和优化大Key和热Key。热Ke
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2023-06-13 15:29:20
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一、说说什么是Redis、及特点?Redis是一个基于内存存储数据运行并支持持久化、使用key/value形式存储的高性能的nosql数据库,适合用于存储频繁访问,数据量较小的场景下。 特点:支持数据持久化: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。支持多种数据结构:不仅支持简单的key-value类型数据,同时还提供string、list、set、zset、hash等数据结
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2024-06-21 09:31:32
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key通用操作key是一个字符串,通过key获取redis中保存的数据key所涉及的操作对于key自生状态的相关操作,例如:删除,判定存在,获取类型等对于key有效性控制的相关操作,例如:有效期设定,判断是否有效,有效状态的切换等对于key快速查询操作,例如:按指定策略查询key key基本操作删除指定key: del key获取key是否存在:exists key获取key的类型:type ke
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2023-06-29 14:16:59
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JAVA常用操作redis工具类key相关操作import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.dao.DataAccessExc
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2024-07-25 21:38:02
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redis 数据结构redis存储的是:key,value格式的数据,其中key都是字符串,value有5种不同的数据结构 Redis的value 数据类型分为:字符串类型、散列类型、列表类型、集合类型、有序集合类型。一.String字符串类型string是redis数据类型最基本的类型,一个key对应一个value。string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。
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2023-05-29 16:48:25
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Redis键(key)Redis用于管理redis的键的命令。keys pattern //查询所有符合给定模式的(pattern)的key 例如 keys * 查看所有的key
dump key //序列化给定 key ,并返回被序列化的值。
exists key的名字,//判断某个key是否存在
expire key 秒钟://为给定的key设置过期时间
ttl key //查看
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2023-08-15 21:15:51
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set 设置key 对应的值为string 类型的value。例如我们添加一个name= HongWan 的键值对,可以这样做:redis 127.0.0.1:6379> set name HongWan
OK
redis 127.0.0.1:6379>setnx设置key 对应的值为string 类型的value。如果key 已经存在,返回0,nx 是not exist 的意思。例如
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2024-07-01 20:35:29
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1.redis键key1.key
keys *:查看当前key列
exists key的名字,判断某个key是否存在
move key db
--->当前库就没有了,被移除了
expire key 秒钟:为给定的key设置过期时间(到期/终止时间)
ttl key 查看还有多少秒过期,-1表示永不过期,-2表示已过期
type key 查看你的key是什么类型[c
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2024-02-22 12:17:47
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Redis:Hot Key问题关键词发现:(预估,客户端统计,redis自带命令,大数据流式计算)处理:(本地缓存,add节点负载,限流熔断保护)一、Redis:Hot Key问题当有大量的请求(几十万)访问某个Redis某个key时,由于流量集中达到网络上限,从而导致这个redis的服务器宕机。造成缓存击穿,接下来对这个key的访问将直接访问数据库造成数据库崩溃,或者访问数据库回填Redis再访
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2023-10-11 10:36:57
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# 如何实现Redis重命名键
## 简介
作为一名经验丰富的开发者,我将向你介绍如何在Redis中实现重命名键的操作。这对于刚入行的小白可能会有些困惑,但我会用清晰的步骤和示例代码来帮助你理解。
### 流程步骤
首先,让我们通过表格展示整个操作的流程:
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到Redis数据库 |
| 2 | 执行RENAME命令 |
|
原创
2024-06-29 06:10:01
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作者:jianfeng为什么用分布式锁?在讨论这个问题之前,我们先来看一个业务场景:系统A是一个电商系统,目前是一台机器部署,系统中有一个用户下订单的接口,但是用户下订单之前一定要去检查一下库存,确保库存足够了才会给用户下单。由于系统有一定的并发,所以会预先将商品的库存保存在redis中,用户下单的时候会更新redis的库存。此时系统架构如下: 但是这样一来会产生一个问题:假如某个时刻
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2024-06-11 08:53:12
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一、相关命令列表说明:命令原型 时间复杂度 命令描述 返回值 HSET key field value 为指定的Key设定Field/Value对,如果Key不存在,该命令将创建新Key以参数中的Field/Value对,如果参数中的Field在该Key中已经存在,则用新值覆盖其原有值。 1表示新的Field被设置了新值,0表示Field已经存在,用新值覆盖原有值。 HGET key fiel
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2024-04-09 11:07:56
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1.设置127.0.0.1:6379> set b 2OK2.获取127.0.0.1:6379> get b"2"3.设置多个,获取多个127.0.0.1:6379> mset a 1 b 2 c 3OK127.0.0.1:6379> mget a b c1) "1"2) "2"3) "3"4.判断是否存在与删除127.0.0.1...
原创
2023-04-11 00:22:26
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Redis 常用数据结构Redis 常用数据结构有string、hash、list、set、zset,本文会介绍其使用方法和使用场景。stringstring 是字符串类型,以Key-Value形式存储,适用于缓存、计数器、分布式session、分布式全局id等场景。常用命令SET key value # 设置指定 key 的值
GET key
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2023-09-15 22:27:21
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一.key相关命令redis本质上是key-value数据库.所以key操作适用于redis的任何数据类型缓存.1.exists key判断是否存在key,存在返回1,不存在返回02.del key1 key2...keyN 删除指定key,返回删除key的数目;返回0表示给定key不存在3.type key返回给定key的value类型;返回none表示不存在;String为字符类型,list为
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2023-08-10 13:34:14
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1. 认识Redis Cluster1. 集群所解决的问题:提供极高的并发量,即使单个Redis的并发处理量已经很多,但是在大型应用系统中,仍然远远不足,集群提高了并发处理量能存储更多的数据,单台Redis机器的内存大小有限制,可以通过增加内存条来解决但仍然有限制,集群就可以更好的解决2. 数据分布:对于一份全量数据,如果其大小超过机器内存,就需要将数据按照分区规则分布式存储在一个个节点
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2023-12-27 10:51:21
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