php?redis的scan用法实例分析

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在删除缓存的时候,我们在一些场景下需要批量删除,但不确定具体的key值,可通过匹配的方式进行查询后删除。

但是使用keys会导致redis服务器宕机。慎用。。。

一般公司也会禁用keys等比较敏感的命令的。

所以工作中会使用scan命令来进行匹配查询

SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]

比如

# 从游标 0 开始扫描 匹配 test1:* 的键值,一次扫描1000条
scan 0 match test1:* count 1000

1) 表示下一次扫描的游标值 ,命令行显示的是字符串类型的。
2)表示本次扫描匹配到的键值列表

用php代码怎么实现呢,举个例子

function getKeysByPattern($pattern)
{
    $keysList = [];
    while(true){
        //@todo 这里的client替换为自己的redis客户端对象
        $keys = $client->scan($iterator, $pattern,1000);
        $keysList = array_merge($keysList, $keys??[]);
        if ($iterator === 0) {//迭代结束,未找到匹配pattern的key
            break;
        }  
        if ($iterator === null) {//"游标为null了,重置为0,继续扫描"
            $iterator = "0";
        }
    }
    $keysList = array_unique($keysList);
    return keysList;
}

内容扩展

php redis扩展支持scan命令实现方法

# git clone https://github.com/phpredis/phpredis
# cd phpredis
# /opt/php/bin/phpize 
# ./configure --with-php-config=/opt/php/bin/php-config 
# make && make install

到此这篇关于php redis的scan用法实例分析的文章就介绍到这了,更多相关php redis的scan用法内容请搜索菜鸟教程www.piaodoo.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持菜鸟教程www.piaodoo.com!

变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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