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redis 清理某个key前缀的key

redis清理某个前缀的key 例如,某次研发上线代码,造成了某种前缀的key出现了脏数据(例如key前缀名称为 key_  ), 我们需要快速的清理掉这些问题key。...常用的方法有2种: 1、dump出一个全量数据,然后找出符合条件的key,进行删除操作【推荐】 2、使用scan扫描redis,将全部key捞出来,然后再删除符合条件的key 我们这里使用第一种方法,具体如下操作...awk  -F ',' '{print $3 ,  $NF }'  memory.csv > keys.txt    # 过滤出key的名称和过期时间 egrep key_  keys.txt > .../root/key_.txt     # 将 key_ 前缀的key 过滤出来 cat /root/key_.txt | sort -k 2 -r > /root/sort_keys    # 对key...按照日期进行倒序排序 egrep 2019-09-10 /root/sort_keys  > /root/match_keys    # 注意:我这里紧急处理,只过滤出 2019-09-10 过期的key

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Redis大keykey拆分方案

)拆分 背景 业务场景中经常会有各种大keykey的情况, 比如: 1: 单个简单的key存储的value很大 2: hash, set,zset,list 中存储过多的元素(以万为单位) 3...3:一个集群存储了上亿的key 如果key的个数过多会带来更多的内存空间占用, i:key本身的占用(每个key 都会有一个Category前缀) ii:集群模式中,服务端需要建立一些...slot2key的映射关系,这其中的指针占用在key多的情况下也是浪费巨大空间 这两个方面在key个数上亿的时候消耗内存十分明显(Redis 3.2及以下版本均存在这个问题,4.0有优化);...一: key 本身就有很强的相关性,比如多个key 代表一个对象,每个key是对象的一个属性,这种可直接按照特定对象的特征来设置一个新Key——Hash结构, 原先的key则作为这个新Hash 的field...= china; 即redis中存储的是一个key :user.zhangsan, 他有三个 field, 每个field + key 就对应原先的一个key

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热点Key

此过程中会在某一主机Server上对相应的Key进行访问,当访问超过Server极限时,就会导致热点 Key 问题的产生。 热点Key的危害 流量集中,达到物理网卡上限。...备份热点Key:即将热点Key+随机数,随机分配至Redis其他节点中。这样访问热点key的时候就不会全部命中到一台机器上了。...大Key Redis使用过程中经常会有各种大key的情况, 比如单个简单的key存储的value很大。...根据这个场景发现,商品数据,在活动期间会有很大的访问量,这是一个热点Key。另外由于前期错误的设置导致了这个热点Key又是一个大Key。...所以我们的优化过程就是按照如果解决掉热点Key和大Key的这两个问题进行的。之前并没有上述的概念,都是摸着石头过河,渐渐地思路才清晰起来。 解决过程 第一版 直接按条件查询数据库。

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Redis热点key及大key解决方案

1 热点 key 问题 如果Key特别热,可能Redis也无法承受,毕竟所有的访问都集中打到了一台缓存服务器。...2 大Key 如果一个Key的Value特别大,那么可能会对Redis产生巨大的性能影响,因为Redis是单线程模型,对大Key进行查询或删除等操作,可能会引起Redis阻塞甚至是高可用切换。...应该如何查询Redis中的大Key,以及如何在设计上实现大Key的拆分呢?...如果key个数过多,会带来更多内存空间占用: key本身的占用 每个key 都会有一个Category前缀 集群模式中,服务端需要建立一些slot2key的映射关系 这其中的指针占用在key多的情况下也是浪费巨大空间...比如多个key 代表一个对象,每个key是对象的一个属性,这种可直接按照特定对象的特征来设置一个新Key——Hash结构, 原先的key则作为这个新Hash 的field。

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RDMA之Partition Key(P_key) 分区键

我们将在下面详细讨论这一点分区提供 InfiniBand 结构之间的隔离,并且与子网边界无关P_Key table 分区键表P_Key Table是存在于每个端节点端口中的P_Key表。...该表至少有一个有效的P_Key(关键部分(低15位)不为零的P_Key),默认P_Key 0xFFFFP_Key表可以包含多个值,即是多个分区的成员,在其中一些分区中它可以是完整成员,在其中一些分区中它可以是部分成员...每个数据包都携带一个 P_Key 值。 发送数据包时,这个QP会检查报文的P_Key接收队列中的P_Key任何传入数据包的 P_Key 值都将与接收方 QP 中配置的 P_Key 进行比较。...将进行以下检查:检查两个 P_Key 的密钥部分是否相等,即它们都是同一分区中的成员检查它们, 至少有一个 P_Key 值是完整成员如果上述检查中只要有一项失败,则该包将被视为 P_Key 违规,并且数据包将被静默丢弃...但是接收方的QP状态不会改变重要的是 P_Key 值,而不是它们在 P_Key 表中的位置。

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怎么做登陆(单点登陆)功能?

先分析下登陆要做啥 首先,搞清楚要做什么。 登陆了,系统就知道这是谁,他有什么权限,可以给他开放些什么业务功能,他能看到些什么菜单?。。。这是这个功能的目的和存在的意义。 怎么落实? 怎么实现它?...前后端分离避不开的一个问题就是单点登陆,单点登陆咱们有很多实现方式:CAS中央认证、JWT、token等,咱们这种方式其实本身就是基于token的一个单点登陆的实现方案。...单点登陆我们改天整理一篇OAuth2.0的实现方式,今天不搞这个。 上代码 概念这个东西越说越玄。咱们直接上代码吧。...String verifyKey = CacheConstants.CAPTCHA_CODE_KEY + StringUtils.nvl(uuid, ""); //String CAPTCHA_CODE_KEY...token + redis,还有JWT,其实用哪一种方案都可以独立实现,并且两种方案都可以用来做单点登陆

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