redis－－ find keys

最新推荐文章于 2025-06-04 18:46:49 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/alex_hh/article/details/78845445

在redis库中找到某个类型key，一般用的是keys pattern，如：

127.0.0.1:6379> keys M_*
1) "M_01"
2) "M_02"

但是：Don’t use KEYS in your regular application code.
时间复杂度：O(N) N为库中所有key的数量。
该命令返回所有匹配的keys
警告：如果你想在生产环境用keys必须极其小心！
在数据量很大的情况下执行该命令，可能破坏性能。
关于keys pattern官方文档：https://redis.io/commands/keys

在生产环境的代码中，如果真的需要find keys ，可以考虑 SCAN 或 sets.

关于Scan 官方文档：https://redis.io/commands/scan

藿香正气
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Redis 集群批量删除key报错 CROSSSLOT Keys in request don‘t hash to the same slot
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06-04 784
Redis集群报错CROSSSLOT Keys in request don't hash to the same slot解决方案 该错误是由于Redis集群模式下，多key操作涉及的key未分配在同一哈希槽。主要原因包括：不同槽的key无法保证原子性操作、影响DEL/MGET/MSET等命令。解决方案包括： 使用哈希标签（{}）强制统一槽位 拆分多key操作为单key命令 启用redis-cli集群模式(-c参数) 通过Lua脚本保证原子性 遍历所有节点处理通配符删除 预防建议：设计key时采用哈希标签
Redis命令
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1.连接Redis # 在linux中查询redis-cli所在目录 find / -name redis-cli # 查询redis.conf文件所在路径并配置文件中查询端口号，默认为6379 find / -name redis.conf #连接命令 /usr/local/bin/redis-cli -h ${IP} -p ${port} 2.详细命令 Redis 教程_redis教程https://www.redis.net.cn/tutorial/3501.html ...
【C语言】SCU安全项目1-FindKeys
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因为这个学期基本都在搞CTF的web方向，C语言不免荒废。所幸还会一点指针相关的知识，故第一个安全项目做的挺顺利的，也把思维切换切换，接触点新东西。贴出源码exit(1);!done;k < stride;done = 1;break;int i, j;= '\0';if (key3!
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获得所有的keyskeys  *模糊查询keyskeys  my?查询以my开头的删除keysdel  my1  my2  my3 查看存在的keysexists   my1重命名get  company  获得某个键的名字rename  company  newcompany  将company这个键的名字重命名为 newcompany设置过期时间   expire  newcompany  1...
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利用Lua定制Redis命令的方法详解例子解析
IT老农民的博客
09-03 1011
和。nilojnil在实际应用中，建议使用方法，因为它提供了更好的性能和兼容性。同时，通过使用o和j选项，可以进一步提升正则表达式匹配的性能。需要注意的是，方法在编译正则表达式时，如果启用了JIT编译，将会有更显著的性能提升。
记录Redis实践中遇到的问题,未完待续。。。。。。。
欢迎来到我的博客，这里记录了我学习、实践和探索过程中的心得体会！
06-10 222
记录生活中Redis实践中遇到的问题
redis-cli -h IP -pport --bigkeys命令结果解析
02-19
<think>嗯，用户让我介绍一下redis-cli命令中的--bigkeys选项，特别是解析它的结果。首先，我需要回想一下自己对这个命令的了解。记得redis-cli是Redis的命令行工具，而--bigkeys是用来扫描大键的。用户想知道如何解析这个命令的结果，所以应该详细说明每个部分的含义。 用户可能在使用Redis时遇到了内存问题，或者想优化性能，所以需要找出占用内存大的键。他们可能已经知道这个命令的存在，但不确定结果中的各个部分代表什么。需要解释每个统计项，比如每个数据类型的最大键，平均大小等。 接下来，我得考虑命令的具体用法：redis-cli -h IP -p port --bigkeys。参数部分应该解释清楚，比如-h是主机，-p是端口，然后是--bigkeys的作用。要注意到--bigkeys可能需要扫描整个数据库，可能会影响性能，特别是在生产环境，所以提醒用户谨慎使用。 然后，结果解析部分要分点说明。比如最大的字符串键、列表、哈希等，每个部分要解释清楚，比如count表示该类型的键数量，最大的键名和大小。还要提到平均大小，这样用户能比较最大键和平均值的差异。 还要注意可能出现的注意事项，比如采样扫描的局限性，可能不包含所有键，或者对性能的影响。用户可能不知道这些细节，需要提前告知，避免误解结果。 最后，是否需要给出使用建议？比如建议用户定期运行，结合其他工具分析，或者如何处理大键。这部分可能对用户有帮助，但用户的问题主要是解析结果，所以可能需要保持简洁，但适当加入建议会更好。 检查是否有遗漏的部分，比如示例输出，如果有的话会更清楚。但用户没有提供具体的结果，所以可能需要假设一个例子，或者用通用的结构来描述。可能不需要具体示例，但结构化的解析说明会更清晰。 总结，回答的结构应该是：命令用途、参数解释、结果解析各部分说明、注意事项。确保用中文，口语化，避免技术术语过于复杂，让用户容易理解。`</think>redis-cli -h IP -p port --bigkeys` 是 Redis 自带的命令行工具中的一个命令，用于扫描 Redis 数据库中占用内存较大的键（Key）。通过分析结果，可以快速识别出潜在的大 Key，帮助优化内存和性能。以下是该命令的结果解析及注意事项： --- ### **命令解释** - `-h IP`：指定 Redis 服务器的 IP 地址。 - `-p port`：指定 Redis 服务器的端口。 - `--bigkeys`：启用大 Key 扫描模式，按数据类型（String、Hash、List、Set、ZSet 等）统计最大 Key。 --- ### **结果解析示例** 假设运行后输出如下（不同版本可能格式略有差异）： ```plaintext # Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as # average sizes per key type. You can use -i 0.1 to sleep 0.1 sec # per SCAN command (usually not needed). [00.00%] Biggest string found so far 'user:1000:info' with 1024 bytes [00.00%] Biggest hash found so far 'product:2000:data' with 5 fields [00.00%] Biggest list found so far 'logs:2023' with 100000 items ...（省略中间进度）... -------- summary ------- Sampled 100000 keys in the keyspace! Total key length in bytes is 900000 (avg len 9.00) Biggest string found 'user:1000:info' has 1024 bytes Biggest hash found 'product:2000:data' has 5 fields Biggest list found 'logs:2023' has 100000 items Biggest set found 'blacklist:ips' has 5000 members Biggest zset found 'leaderboard' has 1000 members 6 strings with 6144 bytes (00.00% of keys, avg size 1024) 1000 hashes with 5000 fields (00.00% of keys, avg size 5) 10 lists with 1000000 items (00.00% of keys, avg size 100000) ...（省略其他数据类型统计）... ``` --- ### **关键信息解析** 1. **进度与采样（Scanning Progress）** - 输出中会显示扫描进度（如 `[00.00%]`），并实时报告当前找到的各类大 Key。 - 使用 `-i 0.1` 可降低扫描频率（如减少对生产环境的影响）。 2. **汇总统计（Summary）** - **Sampled N keys**：扫描的 Key 总数。 - **Total key length**：所有 Key 名称的总字节数，`avg len` 为平均长度。 3. **各数据类型的大 Key** - **Biggest string**：最大的字符串类型 Key（值大小以 `bytes` 为单位）。 - **Biggest hash**：最大的哈希类型 Key（字段数量以 `fields` 为单位）。 - **Biggest list**：最大的列表类型 Key（元素数量以 `items` 为单位）。 - **Set/ZSet** 同理，统计成员数量。 4. **分类型统计** - 例如 `6 strings with 6144 bytes` 表示： - 共有 6 个字符串类型的 Key。 - 总大小 6144 字节，平均每个 1024 字节。 --- ### **注意事项** 1. **采样扫描的局限性** - `--bigkeys` 基于 `SCAN` 命令，可能无法覆盖 100% 的 Key（尤其在高并发写入场景）。 - 对于复合数据结构（如 Hash/List），仅统计字段或元素数量，不计算值实际占用内存。 2. **性能影响** - 扫描会遍历所有 Key，可能对生产环境造成短暂负载升高。建议在低峰期运行。 - 若数据量极大，可结合 `-i` 参数降低扫描频率（如 `--bigkeys -i 0.1`）。 3. **更详细分析工具** - 如需精确计算内存占用，可使用 `redis-memory-for-key keyname` 或第三方工具（如 `rdbtools`）。 --- ### **优化建议** - **拆分大 Key**：如将 `logs:2023` 拆分为多个 List。 - **调整数据结构**：例如用 Sorted Set 替代大 List 实现分页。 - **设置 TTL**：对临时数据设置过期时间，避免无效数据堆积。 通过定期运行 `--bigkeys`，可以提前发现潜在性能瓶颈，优化 Redis 使用效率。
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