关于redis批量获取数据pipeline1、将需要操作的key计算出对应的solt，得到hostAndPort ， 分组存放在一个map中 。
2、指令类型必须一致，批量指令依赖于Redis的实现，有些指令如setbit 没有批量实现的 ， 就无法使用这种方案 。不能混合指令发送，需要发送的指令必须在一次请求中确定 。灵活性比pipeline差 。
3、提高效率的解决方案 因此，通过上面我们就可以知道key值存储对应的reids集群的节点，因此我们可以做以下处理：将你所需要的key按照槽的值进行分批，用单点连接的形式连接到某个redis节点上，批量取处于同一个节点上的key 。
redis里面的数据怎么查看?1、在 Redis 中查看数据可以使用以下命令：keys pattern 命令可以列出匹配给定模式的所有键名 。例如 ， 执行 keys * 可以列出所有的键名 。type key 命令可以查看指定键的数据类型 。
2、首先双击打开电脑桌面上的Redis Desktop Manager应用程序的快捷方式 。打开软件之后，并点击左上角的【连接到Redis服务器】 。打开新增服务器窗口，输入名称、地址、密码（如果Redis服务器需要密码）后测试连接并保存 。
3、打开reidis ， 选择第三个数据库 。rpush listInfo aa，向listInfo添加数据，向后加，r代表右 。push listInfo bb，向listInfo添加数据，向前加 。lrange listInfo 0-1，代表查询所有添加的数据 。
4、到远程的仓库进行搜索 。点击查看详情，查看tag 。找到我们想要的0.0 ， 最新的tag可以用latest标识 。执行命令：docker pull redis：0 。通过docker images查看镜像 。
5、最简单粗暴的方法就是把ip_startip和ip_endip都转化为Sorted Sets里的Score，然后把ip_id定义为Member 。这样我们的查询就很简单了，只需要用ZRANGESCORE查询出离ip最近SCORE对应的两个ip_id即可 。
redis查看有多少不同题头的数据1、其中users：1 users：2 分别定义了两个用户信息 ， 通过Redis中的hash数据结构，而users：location：shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现 。这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询 。
2、在 Redis 中查看数据可以使用以下命令：keys pattern 命令可以列出匹配给定模式的所有键名 。例如，执行 keys * 可以列出所有的键名 。type key 命令可以查看指定键的数据类型 。
3、打开reidis，选择第三个数据库 。rpush listInfo aa ， 向listInfo添加数据，向后加，r代表右 。push listInfo bb，向listInfo添加数据，向前加 。lrange listInfo 0-1 ， 代表查询所有添加的数据 。
4、保存好之后，在左侧打开刚刚添加好的连接，如果连接正常就可以看到Redis服务器的数据了 。可以通过该工具添加修改删除数据 。
5、使用info查看Keyspace 代表有多少个库或键名空间，然后select 相应的id选择库 ， scan 0查询所有的键 。
6、执行如图是命令 ， 查看redis服务是否启动 。执行命令“redis-cli”进入redis命令行界面 。执行命令“dbsize” 。执行命令“flushall”刷新清除 。执行命令“ keys * ”进行验证redis是否为空，可以看到redi数据 。
redis这些内存消耗数据怎么看呢,主要看哪个说明内存比较大了1、Hash 类型设置了用压缩列表保存数据时的两个阈值，一旦超过了阈值 ， Hash 类型就会用哈希表来保存数据了 。这两个阈值分别对应以下两个配置项：hash-max-ziplist-entries：表示用压缩列表保存时哈希集合中的最大元素个数 。
2、used_memory 为 Redis 内存分配器（如：jemalloc）分配的 内存总量 ，这些内存主要用于存储 Redis 实际运行时产生的数据 。注意，这里说的内存总量包含 内存 和 虚拟内存。
3、在理想情况下，used_memory_rss 的值应该只比used_memory 稍微高一点儿 。当 Redis 释放内存时，分配器可能会，也可能不会将内存返还给操作系统 。
如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发为了保证数据的高可用性 ， 加入了主从模式，一个主节点对应一个或多个从节点，主节点提供数据存?。?从节点则是从主节点拉取数据备份，当这个主节点挂掉后，就会有这个从节点选取一个来充当主节点，从而保证集群不会挂掉 。
系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发 。
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段 ， 加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等 。
【redis查询所有数据 redis查询大量相似数据】这可以减轻数据库的负担，提高系统的响应速度和并发能力 。Redis提供了多种队列数据结构，如列表（list）和集合（set），可以用来实现任务队列和消息队列等 。
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