redis查询速度命令，redis命令查询key

redis服务器查询某个key获取的耗时

1、对于获取有效时间的指令，key 不存在返回 -2，key 存在但是没有关联超时时间返回 -1，如果key存在并且有关联时间，则返回具体的剩余时间秒或者毫秒。

2、过期时间删除的方法有三种：删除这个key，使用del command 用set or getset 命令会将key的expiration清空，事实上set和getset命令是替换了key对应的value，所以key的过期时间也就不复存在。

3、定期删除。每隔一段时间，默认100ms，Redis会随机挑选一定数量的Key，检查是否过期，并将过期的数据删除。原因一：跟 Redis 的版本有关系，Redis 2 之前版本，读从库并不会判断数据是否过期，所以有可能返回过期数据。

4、Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的key/value数据库，由C语言编写，官方提供的数据是可以达到100000+的QPS（每秒内查询次数）。

5、确定时间段的开始和结束时间。如想要获取过去一周内的数据，可以设置开始时间为一周前的时间，结束时间为当前时间。

6、redis 有一个keys命令。语法：KEYS pattern说明：返回与指定模式相匹配的所用的keys。该命令所支持的匹配模式如下：（1）？：用于匹配单个字符。

Redis有哪些慢操作?

数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加。

内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。如果写入量很大，那么每次更新都会写入磁盘，此时机器的磁盘IO就会非常高，拖慢Redis的性能，因此我们不建议使用这种机制。

记录慢查询是Redis会对长命令进行截断，不会大量占用大量内存。在实际的生产环境中，为了减缓慢查询被移出的可能和更方便地定位慢查询，建议将慢查询日志的长度调整的大一些。比如可以设置为 1000以上 。

可见，要想保证Redis高性能的运行，其中涉及到CPU、内存、网络，甚至磁盘的方方面面，其中还包括操作系统的相关特性的使用。

Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内。关于Redis 常见的性能问题都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。

到点提醒功能如何实现简单,不如试试Redis

1、redis主备之间可能存在一致性问题，如果部署redis的主机挂了可能会丢数据。

2、（推荐学习：Redis视频教程）也简单，查询不到存储key的话，用mysql查询并且初始化一个List到redis中就好了。排行榜应用实现这个功能主要用到的redis数据类型是redis的有序集合zset。

3、只要进行设置就可以实现到点提醒的功能。小米课程表到点提醒设置方法点击设置。点击小爱同学。点击更多小爱功能。点击小爱课程表。点击头像。点击课程提醒。点击“开启”，完成。

redis单线程为什么执行速度这么快

1、Redis之所以快，是因为它采用了单进程单线程模型的KV数据库，由C语言编写。这个模型的优点在于，它完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。此外，Redis采用单线程避免了不必要的上下文切换和竞争条件。

2、完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。

3、Redis 是基于内存的，内存的读写速度非常快，因此 Redis 的单线程执行效率也非常高。Redis 是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间，这也是 Redis 能够快速处理请求的原因之一 。

4、redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。

5、如果只是简单的加锁、释放锁速度是非常快的，每秒钟上千万次没问题。memcache 内部用到了大量的锁，并没有见到性能降低。线程也不是影响吞吐量的重要因素。

6、个人觉得，Redis本身是内存数据库，内存读取速度优势是绝对的；Redis存储结构上讲，key-value存储。Redis本身结构设计上。

我是如何解决redis集群批量获取的效率问题的

1、解决方案就是，不使用这些复杂度较高的命令，并且一次不要获取太多的数据，每次尽量操作少量的数据，让Redis可以及时处理返回。

2、Redis Cluster是Redis 0以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验。Redis Sharding集群Redis 3正式推出了官方集群技术，解决了多Redis实例协同服务问题。

3、将Mget操作(n个key)，利用已知的hash函数算出key对应的分片，这样就可以得到一个这样的关系：Mapnode， somekeys，也就是每个分片对应的一些keys，这样将之前的o(n)的效率降低到o(node.size())。

4、以Java语言为例，简单说一下，除了一些公司自主开发的集群外。

5、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。

一分钟快速搞懂Redis的慢查询分析

1、Redis是一个内存数据库，当Redis使用的内存超过物理内存的限制后，内存数据会和磁盘产生频繁的交换，交换会导致Redis性能急剧下降。所以在生产环境中我们通过配置参数maxmemoey来限制使用的内存大小。

2、之前我们就遇到这种问题， 特点就是从某个时间点之后就开始变慢，并且一直持续 。这时你需要检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况。网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。

3、内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。如果写入量很大，那么每次更新都会写入磁盘，此时机器的磁盘IO就会非常高，拖慢Redis的性能，因此我们不建议使用这种机制。

4、第二，单线程避免了线程切换以及加锁释放锁带来的消耗，对于服务端开发来说，锁和线程切换通常是性能杀手。当然了，单线程也会有它的缺点，也是Redis的噩梦： 阻塞。

5、在进行持久化时，性能必然下降，可以使用config命令查看持久化设置了没有。另外考虑是否是内存不足，一般redis最多只应该占用60%的物理内存，如果超过了在rdb进行持久化时可能会内存不足。可以监视内存和cpu使用情况进行分析。

6、redis相同使用Redis的脚本功能实现Redis中数据简单查询，有需要的朋友可以参考下。 在Redis的设计中，key是一切，对于Redis是可见的，而value对于Redis来说就是一个字节数组。

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