redis如何限制KEYS命令的返回次数？

优化Redis大规模键值检索：使用SCAN获取限定数量的匹配项
最新推荐文章于 2025-09-10 19:12:24 发布
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#redis #缓存 #数据库

针对Redis中大量键的高效查询，本文介绍如何通过SCAN命令限制返回结果数量，以提高性能。建议使用SCAN MATCH p_*, COUNT 100，以获取100个p_开头的键值对，同时链接到官方文档以深入了解其用法。

我在redis中使用"KEYS p_*"命令获取值.

但是使用"KEYS p_*",如果redis有数百万个键,我会得到太多的值和糟糕的表现.

那么我可以用"KEYS p_*"命令获得100个值吗？

Liviu Costea..  34

建议SCAN用于生产,因此您可以使用以下内容:

SCAN 0 COUNT 100 MATCH p_*

并继续获取下一页
以获取更多详细信息,请参阅SCAN命令:http:
//redis.io/commands/scan

简述redis限制IP访问次数的方法 ？
weixin_39291964的博客
06-30 151
场景推荐方案原因简单低频接口基础计数法实现简单，资源消耗低精准控制高频接口队列滑动窗口法解决时间窗口边界漏洞高并发分布式系统Lua 脚本原子性保证，性能最优灵活配置多接口注解 + 动态参数代码解耦，可维护性高关键点防边界漏洞→ 优先选择滑动窗口或 Lua 脚本；原子性→ 必须用 Lua 脚本（尤其在集群环境）[citation:2][citation:6]；内存优化→ 分片 Key + 设置合理的过期时间（避免永久堆积）[citation:5]。
生产环境中redis的SCAN命令如何替代KEYS命令？
DN金猿的博客
09-03 84
本文介绍了使用SCAN命令替代KEYS的完整方案。SCAN通过游标分批迭代，避免KEYS命令遍历整个键空间导致的阻塞风险。文章详细说明了SCAN的基础语法、迭代流程和Java实现示例，强调必须关闭Cursor避免连接泄漏。针对生产环境，提供了COUNT参数调优、客户端去重、集群模式适配等优化建议，并列举了典型错误场景。SCAN通过分批次迭代和游标管理，可安全实现高性能键空间遍历。全文150字。
Redis命令——Keys相关
05-11 1万+
以下为Redis中有关Keys操作的一些命令，内容主要来源于Redis的官方文档。如有需要，请参阅Redis的官方文档：http://redis.io/commands#generic……
一个Redis实例最多能存放多少Keys
越努力越幸运。
01-10 2313
需要注意的是，尽管 Redis 允许存储数量庞大的键，但在实践中，存储过多的键可能会导致性能下降和内存消耗增加。因此，在设计应用程序时，需要根据实际需求和硬件资源来合理规划键的数量，避免过度使用 Redis 实例造成负担。如果需要存储更多的键值对，可以考虑使用 Redis 集群或分片技术，以扩展整体存储容量。这是由 Redis 内部使用的哈希表实现决定的，它使用 32 位有符号整数作为索引。Redis 使用的哈希函数和负载因子等因素也会影响实际可存放键的数量。
Redis命令详解：Keys
weixin_34184158的博客
10-06 448
介绍完Redis连接相关命令后，再来介绍一下与Key相关的命令，Redis作为一个key-value数据库，对Key进行操作是无法避免的。 DEL 最早可用版本1.0.0 删除指定的键值对，如果指定的key不存在，则忽略。DEL命令的时间复杂度是O(N)，对于除字符串外的其他数据类型，命令的时间复杂度为O(M)，M是值的元素的个数。所以，在生产环境尽量避免一次性删除过多复杂数据类型的操作。 127...
redis的key和value限制
09-02 423
某个面试被问到这个问题，去官网可以查看到答案是512M。
Redis Keys的通用操作
『天空一样的蔚蓝』的博客
07-30 652
Redis Keys的通用操作 keys * 显示所有key 127.0.0.1:6379> keys *  1) "sort1"  2) "l2"  3) "set2"  4) "r1"  5) "h1"  6) "n2"  7) "l3"  8) "r2"  9) "s1" 10) "set3" 11) "set1" 12) "r3" 13) "n"
如何监控redis的keys命令
猿脑2.0的博客
07-26 617
命令是非常重要的，因为这个命令可以列出匹配特定模式的全部key，如果使用不当可能会对Redis服务器的性能造成影响，尤其是在key数量非常多的情况下。以下是一些监控和管理。
【Redis】Scan 命令使用教程：高效遍历海量数据
最新发布
tr6666的博客
09-10 1460
Redis Scan 命令是高效遍历海量数据的关键工具，相比阻塞式的 KEYS 命令具有显著优势。Scan 采用游标迭代机制，支持分批、非阻塞遍历，适用于统计、清理、校验等场景。其实现基于哈希表遍历，通过渐进式 rehash 兼容扩容情况，保证数据完整性。使用时可结合 MATCH 模式筛选和 COUNT 参数优化性能，但需注意游标传递和可能的重复结果。建议在从库执行高频遍历操作，并适当调整 count 值以平衡效率与资源消耗，是处理大规模 Redis 数据的首选方案。
03、Redis基础命令
advent86的专栏
01-07 1013
redis,redis基础命令
精通Redis[4]- Redis中的key
keep_learn的专栏
09-30 3792
文章主要讲述Redis 中的key
redis 最大存储数量
xuan_010的博客
08-10 8557
Redis集群有16384个哈希槽，所以最多16384个节点 redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。 Redis集群目前（2020年）无法做数据库选择，默认在0数据库。 一个Redis实例最多能存放理论上2的32次方个keys（40亿），并且在实际中进行了测试，每个实例至少存放了2亿5千万的keys 任何hash、
Redis的key和value长度限制以及key的个数限制
bugSeeking的博客
12-31 2万+
1 Redis的key和value长度最大均为512M 2 Redis的key数量最大为
Redis遍历所有key的两个命令 -- KEYS 和 SCAN
热门推荐
zhang197093的博客
07-07 14万+
当我们需要遍历Redis所有key或者指定模式的key时，首先想到的是KEYS命令： KEYS pattern官网对于KEYS命令有一个提示： KEYS 的速度非常快，例如，Redis在一个有1百万个key的数据库里面执行一次查询需要的时间是40毫秒 。但在一个大的数据库中使用它仍然可能造成性能问题，如果你需要从一个数据集中查找特定的 KEYS， 你最好还是用 Redis 的集合
Redis的key和value大小限制
wangjinnan16的博客
07-05 11万+
Redis的key和value大小限制 今天研究了下将java bean序列化到redis中存储起来，突然脑袋灵光一闪，对象大小会不会超过redis限制？不管怎么着，还是搞清楚一下比较好，所以就去问了下百度，果然没多人关心这个问题，所以决定还是去官网找吧。找到两句比较关键的话，截图如下。 结论 redis的key和string类型value限制均为512MB。
redis 最大key和elements数量
静__嘘的博客
03-29 1万+
What is the maximum number of keys a single Redis instance can hold? and what the max number of elements in a Hash, List, Set, Sorted Set? Redis can handle up to 232 keys, and was tested in practic
关于rediskey的数量
hust_lpx的博客
06-07 4264
背景：近期有个其他业务组业务，从hive导出数据到redis，但是观测到部分数据丢失，遂帮忙查询 情况：该业务组用的string的方式存储数据，key即为不同的id，因id个数达9亿，所以在观察是keys * 半天才出来，通过dbsize命令查询已经存储了1.9亿的key。但经redis配置查询，每个实例能存储的最大的key的数量为2的32次方，即2.5亿。所以是装不下目标9亿的。 解决方案：建议分区hash存储 ...
redis 的 KEYS 命令不能乱用啊
chensenxuan1241的博客
07-01 1449
Redis 是单线程要阻塞，我司的同学比较喜欢用这个，还好我们量不算大 这个线上和容易超时，因为 redis 是单进程的。 封装一个 scan 命令就好了，正常命令行下的 scan 命令不太好用，得多次迭代才能找到 key medis 连到生产的库，这玩意一连上去就会自动执行 k...
redis keys命令 (24个)
bao_smart的博客
08-24 1350
Redis 版本：3.2.100 Redis 命令 Redis 命令用于在 redis 服务上执行操作。 要在 redis 服务上执行命令需要一个 redis 客户端。 一.客户端连接服务器 　　基本语法：　redis-cli [-h host -p port -a password]  　　不带参数，则默认连接本地，带上三个参数，则连接远程服务器。 　　举例： 如何连接到主机
Redis 中如何实现分布式锁？
03-04
### 使用 Redis 实现分布式锁的最佳实践 #### 单命令实现 为了简化操作并减少网络往返次数，可以使用 `SET` 命令带参数的方式创建锁。这种方式能够确保原子性，在键不存在时才设置成功。 ```bash SET resource_name lock_value NX PX 30000 ``` 此命令会在资源名称对应的键上尝试加锁，并指定超时期限为 30 秒（PX 参数）。如果返回 OK，则表示获取锁成功；否则说明已经有其他客户端持有该锁[^1]。 #### Lua 脚本实现 当业务逻辑较为复杂或需要更精细控制时，可以通过执行 Lua 脚本来完成锁定过程。Lua 脚本能保证一系列指令在一个事务内被执行而不会被中断。 ```lua local key = KEYS[1] local value = ARGV[1] if redis.call("GET", key) == false then -- 当前无锁状态, 尝试加锁 redis.call("SETEX", key, 30, value) return 1; else -- 已存在锁 return 0; end ``` 这段脚本首先检查给定的键是否存在，若不存在则调用 SETEX 方法设定过期时间的同时赋值，以此达到加锁目的。 #### RedLock 算法实现 针对更高可靠性的需求场景，推荐采用 RedLock 算法。它通过向多个独立运行的 Redis 实例请求加锁来增强系统的容错性和一致性保障。 以下是 Python 版本的一个简单示例： ```python import time from random import randint class SimpleRedisDistributedLocker(object): def __init__(self, instances): self.instances = instances def acquire_lock(self, resource_id, lock_value, validity_time_ms=10000, retry_times=3, delay_between_retries_ms=200): majority_count = int(len(self.instances)/2)+1 acquired_instances = [] end_time = time.time() * 1000 + validity_time_ms while True: now = time.time()*1000 if now >= end_time: break for instance in self.instances: try: result = instance.set(resource_id, lock_value, nx=True, px=int(end_time-now)) if result is not None and str(result).lower() != 'false': acquired_instances.append(instance) if len(acquired_instances)>=majority_count: return True except Exception as e: pass if len(acquired_instances)<majority_count and retry_times>0: time.sleep(delay_between_retries_ms/1000.0) retry_times -= 1 else: break # 清理已获得的部分锁 for inst in acquired_instances: try: inst.delete(resource_id) except: pass return False def release_lock(self, resource_id, lock_value): script = """ if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end""" success_count = 0 for instance in self.instances: try: res = instance.eval(script, 1, resource_id, lock_value) if res==1: success_count+=1 except: continue return success_count>=int(len(self.instances)/2)+1 ``` 上述代码展示了如何利用 RedLock 算法在一组 Redis 实例之间安全地分配和释放锁。这种方法可以在部分节点失效的情况下仍然保持正常运作的能力[^2]。
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