redis读取数据的过程，redis 读取

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redis里面的数据怎么查看?

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。

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。

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。

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。

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。

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。

应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

第一步，在windows下载安装配置好redis数据库。这里我就不再概述了。下载jedis-jar，当然最好是下载最新版本的jar包。这个在百度搜索下就出来的。下载后，放在一个文件夹下面，一会会需要到。第二步。

Redis的所有数据都是保存在内存中，然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”)；也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。

应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

消息的生产者只需要通过lpush将消息放入 list，消费者便可以通过rpop取出该消息，并且可以保证消息的有序性。如果需要实现带有优先级的消息队列也可以选择sorted set。而pub/sub功能也可以用作发布者 / 订阅者模型的消息。

在linux环境下Redis可以直接通过源码编译安装。Windows下编译一般不那么方便，我们使用已经编译好的.msi安装包来安装。

我们可以设置过期时间然后再进行缓存更新操作，这个功能最为常见，我们几乎所有的项目都有所运用。限时业务的运用（推荐学习：Redis视频教程）redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间，到时间后redis会删除它。

C3发送SETNX lock.foo 想要获得锁，由于C0还持有锁，所以Redis返回给C3一个0 C3发送GET lock.foo 以检查锁是否超时了，如果没超时，则等待或重试。

spark往redis刷入数据foreachpartitio。上面的代码中，一次性批量插入了整个partition的数据，单个partition的数据量太多，会导致Redis内存溢出，导致服务不可用。解决方法是在foreachPartition。

spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算。计算结果保存至redis，供实时推荐使用。flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构。

利用管道插入catdata.txt|redis-cli--pipeShellVSRedispipe下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redispipe之间的效率。测试思路：分别通过shell脚本和Redispipe向数据库中插入10万相同数据，查看各自所花费的时间。

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。

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。

所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎，Redis则作为Cache。而这种需求目前还没有看到有特别成熟的解决方案或工具，因此采用Gearman+PHP+MySQL UDF的组合异步实现MySQL到Redis的数据复制。

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