有没有好的方法遍历redis里面的所有key

这个就是官方内置命令（redis 的命令手册里面你的需求貌似只有这个命令了）。。性能方面的话，官方的警告（不知道你看了没。。）如果是很大的数据库（个人感觉应该是GB级别以上的数据库）就不要用这种。

key 是一个字符串，通过 key 获取 redis 中保存的数据，那么 key 通常存在以下的 *** 作

在本节，我们将介绍 key 的通用 *** 作

删除指定key

判定key是否存在

获取 key 的类型

为指定key设置有效期

获取key的有效时间

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。

切换key从实效性转为永久性

key可以使用正则表达式的方式进行查询，查询指令为

以下是常用的查询示例

将key改名

排序

对 list, set 或sorted set 中的元素进行排序输出，sort 指令功能比较多，在本文中我们暂且 指演示简单的用户

查看更多通用 *** 作

如果你是redis集群的话，在命令行输入 keys 只会返回其中一个redis实例上所有key，要想显示所有的key就要遍历每台实例，命令行中我不知道怎么做，但是代码中可以这么做：以JAVA为例：

public TreeSet<String> keys(String pattern) {

TreeSet<String> keys = new TreeSet<>();

// 遍历集群中每个节点，在每个节点实例上执行keys

Map<String, JedisPool> clusterNodes = jedisClustergetClusterNodes();

for (String k : clusterNodeskeySet()) {

JedisPool jp = clusterNodesget(k);

Jedis connection = jpgetResource();

try {

keysaddAll(connectionkeys(pattern));

} catch (Exception e) {

eprintStackTrace();

} finally {

connectionclose();

}

}

return keys;

}

通常指数据内存使用量非常大的数据,比如set里放了相当多的数据

ps:比如我们用set存储了单个用户的文章点赞数据，有个小伙伴天天无聊就在那给文章点赞，点了几百万，那set里就有了几百万数据，这个可能就是一个大key

业务方应尽量避免进行大key *** 作，如 hgetall 一次获取非常大的hash数据，用 hmset 一次设置非常多的value，用 lrange 一次取一个非常大的 list 或非常多的元素，如果客户端需要用到这些 *** 作对应的API，一次 *** 作的返回结果大小必须是在合理可控的范围内，防止导致节点通信超时、网络堵塞等严重后果。

40 以前 string，list，set，hash 不同数据类型的大 key，删除方式有所不同。一般有两种情况：del 命令删除单个很大的 key 和 del 批量删除 大 key。直接 del 命令粗暴的删大 key 容易造成 redis 线程阻塞。40 以前要优雅的删除就是针对不同的类型 写脚本，拆分链表，hash 表，分批删除。

在Redis集群中，每个节点都会保存槽信息，比如Redis集群默认有16384个槽，假设node0节点保存了0-4000槽数据，node1保存了4001-8000槽数据，node2 保存了80001-16383槽数据，则在每个节点中，都保存有当前节点处理哪些槽数据，哪些数据由其他节点处理，如node0保存了0-4000由node0处理，4001-8000由node1处理，80001-16383由node2处理。

当客户端请求过来。如果首先到达node0，当时这个key（假设计算出槽节点为10086）所在的槽并不在node0 节点上（假设node0通过自己保存结构查询出来处理key的节点为node1，地址为127001:7001），node0 会返回给客户端一个MOVED错误，结果类似如下

这样客户端就知道它应该去127001:7001再做请求

先如今我们想要自己搭建一套多redis节点/实例的集群，实现一套无主模型的集群

Redis 集群的数据分片

Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了 哈希槽的概念

Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽集群的每个节点负责一部分hash槽,举个例子,比如当前集群有3个节点,那么:

我们先去到存放redi源码目录下，打开utils目录，会发现里面有个create-cluster文件夹，进入这个文件夹，会发现有如下两个文件：

我们先打开README文件看看里面是写了什么？

我们再来看看creat-cluster这个脚本文件里面装着什么药？

我们分析一下最前面的内容：

我们先把redis运行起来，执行以下指令后，会发现有启动了6个端口，代表着启动了6台redis

我们再这6台redis，进行搭建集群，“分赃”（是指分给每个master给一些槽位），执行以下指令后，会发现其中的30005跟随30001，其中的30006跟随30002，其中的30004跟随30003

我们看到，这个redis cluster为其中的3个master准备了一些槽位：

这个时候我们尝试连接其中一个master，随便哪个，我这里连接的是30001端口，然后做了一些 *** 作，你会发现下面的中，有两句指令是报错的，只有第一句指令是返回OK的，是什么原因呢？

redis-cli -p 30001

使用以下指令就可以重定向到对应映射值的端口上

我们尝试一下能不能使用事务，如下图，我们开启事务后，中间是有几次经过hash算法之后重定向到其他端口上面的，到最后我们执行exec之后报错。是因为我们在30001上开启的事务，由于hash值映射我们重定向到其他端口上了，其他端口并没有开启事务，所以报错！

我们可以将某些类似于相同hash值的key放在一块执行，这样就可以避免重定向，从而实现事务 *** 作

接下来我们换一种方式来进行实现redis cluster，用原始的命令来实现。我们先把启动的redis关掉，并把持久化文件删除，然后再启动

使用redis原生命令来启动，我们先查询help

输入指令原生指令，启动redis cluster，启动成功，和刚才的一模一样

我们再尝试连接客户端，进行一些 *** 作，和我们用脚本启动一模一样

解下来我们再了解一些reshard这个指令，给数据从新分片

输入指令后，redis会提示我们要移出多少个槽位，我们随便填个3000，然后回车

接下来，将接收方的节点id输入进去，目的是要把这3000个槽位移动给接收方

注意我们这里提示错误，原因是我们移动给了一个不是master的节点

我们给一个master的节点id重来一遍，接着要我们提供槽位来源，可以选一个或者多个槽位来源，比如我们要把3000个槽位移动给30002端口，我们可以从30001上移动也可以从30003上移动，我们直接在30001上移过来

输入yes回车

等待一会，我们看到3000个节点，从30001移动到30002端口上面了

我们可以查看槽位分布情况

原先是分布比较平均，都是5461个槽位，而我们从30001移动3000个到30002，发现原来的30001的只剩下2461个槽位的确少了3000个，并且30002的现在由8462个槽位多了3000个槽位！

种种现象我们看到，这完全就符合我们开头说的，用数据哈希槽的方式去分片数据，也就redis内部实现的预分区

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