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。例如，执行 type mykey 可以查看键 mykey 的数据类型。

get key 命令可以获取指定键的值。例如，执行 get mykey 可以获取键 mykey 的值。

hgetall key 命令可以获取指定哈希表的所有键值对。例如，执行 hgetall myhash 可以获取哈希表 myhash 的所有键值对。

lrange key start stop 命令可以获取指定列表的一部分元素。例如，执行 lrange mylist 0 -1 可以获取列表 mylist 的所有元素。

smembers key 命令可以获取指定集合的所有成员。例如，执行 smembers myset 可以获取集合 myset 的所有成员。

zrange key start stop 命令可以获取指定有序集合的一部分成员。例如，执行 zrange myzset 0 -1 可以获取有序集合 myzset 的所有成员。

以上是 Redis 中一些基本的数据查看命令，具体使用取决于你想要查看的数据类型和数据结构。

你好，Redis哨兵

Redis的主从复制模式下,一旦主节点由于故障不能提供服务,需要人工将从节点晋升为主节点,同时还要通知应用方更新主节点地址,对于很多应用场景这种故障处理的方式是无法接受的。可喜的是Redis从28开始正式提供了Redis Sentinel (哨兵)架构来解决这个问题,本章会对Redis Sentinel进行详细分析。

基本概念

名词 逻辑结构 物理结构 主节点 Redis主服务 一个独立的Redis进程 从节点 Redis从服务 一个独立的Redis进程Redis数据节点 主节点和从节点 主节点和从节点的进程 Sentinel节点 监控Redis数据节点 一个独立的Sentinel进程 Sentinel节点集合 若干个Sentinel节点的抽象组合 若干个Sentinel节点进程 Redis Sentinel Redis高可用方案Sentinel节点集合和Redis数据及诶单进程

主从复制的问题

Redis的主从复制模式可以将主节点的数据改变同步给从节点,这样从节点就可以起到两个作用:第一,作为主节点的一个备份,一旦主节点出了故障不可达的情况,从节点可以作为后备“顶”上来,并且保证数据尽量不丢失(主从复制是最终一致性)。 第二,从节点可以扩展主节点的读能力,一旦主节点不能支撑住大并发量的读 *** 作,从节点可以在一定程度上帮助主节点分担读压力。 但是主从复制也带来了以下问题: （1）一旦主节点出现故障,需要手动将一个从节点晋升为主节点,同时需要修改应用方的主节点地址,还需要命令其他从节点去复制新的主节点,整个过程都需要人工干预。 （2）主节点的写能力受到单机的限制。 （3）主节点的存储能力受到单机的限制。

高可用

Redis主从复制模式下,一旦主节点出现了故障不可达,需要人工干预进行故障转移无论对于Redis的应用方还是运维方都带来了很大的不便。对于应用方来说无法及时感知到主节点的变化,必然会造成一定的写数据丢失和读数据错误,甚至可能造成应用方服务不可用。对于Redis的运维方来说,整个故障转移的过程是需要人工来介入的,故障转移实时性和准确性上都无法得到保障，一个1主2从的Redis主从复制模式下的主节点出现故障后,是如何进行故障转移的。 1)主节点发生故障后,客户端(client)连接主节点失败,两个从节点与主节点连接失败造成复制中断。 2)如果主节点无法正常启动,需要选出一个从节点(slave-1),对其执行slaveof no one命令使其成为新的主节点。 3)原来的从节点（slave-1）成为新的主节点后，更新应用方的主节点信息，重新启动应用方 4)客户端命令另一个从节点（slave-2）去复制新的主节点（new-master） 5)待原来的主节点恢复后，让它去复制新的主节点。上述处理过程就可以认为整个服务或者架构的设计不是高可用的,因为整个故障转移的过程需要人为介入。考虑到这点,有些公司把上述流程自动化了,但是仍然存在如下问题:第一，断节点不可达的机制是否健全和标准。第二,如果有多个从节点,怎样保证只有一个被晋升为主节点。第三，通知客户端新的主节点机制是否足够强壮。Redis Sentinel正是用于解决这个问题。

Redis Sentinel的高可用性当主节点出现故障时, Redis Sentinel能自动完成故障发现和故障转移,并通知应用方,从而实现真正的高可用。Redis Sentinel是一个分布式架构,其中包含若干个Sentinel节点和Redis数据节点,每个Sentinel节点会对数据节点和其余Sentinel节点进行监控,当它发现节点不可达时,会对节点做下线标识。如果被标识的是主节点,它还会和其他Sentinel节点进行“协商”,当大多数Sentinel节点都认为主节点不可达时,它们会选举出一个Sentinel节点来完成第六章sentinelmd2020/3/132 / 4自动故障转移的工作,同时会将这个变化实时通知给Redis应用方。整个过程完全是自动的,不需要人工来介入,所以这套方案很有效地解决了Redis的高可用问题。Redis Sentinel与Redis主从复制模式只是多了若于Sentinel节点,所以Redis Sentinel并没有针对Redis节点做了特殊处理,这里是很多开发和运维人员容易混淆的。从逻辑架构上看, Sentinel节点集合会定期对所有节点进行监控,特别是对主节点的故障实现自动转移。假设我们现在有一个主节点，两个从节点和三个Sentinel节点组成的Redis Sentinel的例。 整个故障转移的处理逻辑有下面4个步骤: 1)主节点出现故障,此时两个从节点与主节点失去连接,主从复制失败 2)每个Sentinel节点通过定期监控发现主节点出现了故障。 3)多个Sentinel节点对主节点的故障达成一致,选举出其中一个sentinel节点作为领导者负责故障转移。 4)Sentinel领导者节点执行了故障转移。通过上面介绍的Redis Sentinel逻辑架构以及故障转移的处理,可以看出Redis Sentinl具有以下几个功能: （1）监控: Sentinel节点会定期检测Redis数据节点、其余Sentinel节点是否可达。 （2）通知: Sentinel节点会将故障转移的结果通知给应用方。 （3）主节点故障转移:实现从节点晋升为主节点并维护后续正确的主从关系。 （4）配置提供者:在Redis Sentinel结构中,客户端在初始化的时候连接的是Sentinel节占 集合,从中获取主节点信息。同时看到, Redis Sentinel包含了若干个Sentinel节点,这样做也带来了两个好处: （1）对于节点的故障判断是由多个Sentinel节点共同完成,这样可以有效地防止误判。 （2）Sentinel节点集合是由若干个Sentinel节点组成的,这样即使个别Sentinel节点不可用,整个Sentinel节点集合依然是健壮的。 但是Sentinel节点本身就是独立的Redis节点,只不过它们有一些特殊,它们不存储数据,只支持部分命令。

现在我们都用高级语言来编程，比如Java、python等。也许你会觉得C语言很古老，但是它真的很有用，毕竟unix系统就是用C实现的，所以C语言是非常贴近 *** 作系统的语言。Redis就是用C语言开发的，所以执行会比较快。

Redis将所有数据放在内存中，非数据同步正常工作中，是不需要从磁盘读取数据的，0次IO。内存响应时间大约为100纳秒，这是Redis速度快的重要基础。先看看CPU的速度：

拿我的电脑来说，主频是31G，也就是说每秒可以执行3110^9个指令。所以说CPU看世界是非常非常慢的，内存比它慢百倍，磁盘比他慢百万倍，你说快不快？

借了一张《深入理解计算机系统》的图，展示了一个典型的存储器层次结构，在L0层，CPU可以在一个时钟周期访问到，基于SRAM的高速缓存春续期，可以在几个CPU时钟周期访问到，然后是基于DRAM的主存，可以在几十到几百个时钟周期访问到他们。

第一，单线程简化算法的实现，并发的数据结构实现不但困难且测试也麻烦。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。如果执行一个命令过长，那么会造成其他命令的阻塞，对于Redis是十分致命的 ，所以Redis是面向快速执行场景的数据库。

除了Redis之外，Nodejs也是单线程，Nginx也是单线程，但他们都是服务器高性能的典范。

在这之前先要说一下传统的阻塞I/O是如何工作的：当使用read或者write对某一文件描述符（File Descriptor FD）进行读写的时候，如果数据没有收到，那么该线程会被挂起，直到收到数据。阻塞模型虽然易于理解，但是在需要处理多个客户端任务的时候，不会使用阻塞模型。

I/O多路复用实际上是指多个连接的管理可以在同一进程。多路是指网络连接，复用只是同一个线程。在网络服务中，I/O多路复用起的作用是一次性把多个连接的事件通知业务代码处理，处理的方式由业务代码来决定。在I/O多路复用模型中，最重要的函数调用就是I/O 多路复用函数，该方法能同时监控多个文件描述符（fd）的读写情况，当其中的某些fd可读/写时，该方法就会返回可读/写的fd个数。

Redis使用epoll作为I/O多路复用技术的实现，再加上Redis自身的事件处理模型将epoll的read、write、close等都转换成事件，不在网络I/O上浪费过多的时间。实现对多个FD读写的监控，提高性能。

举个形象的例子吧。比如一个tcp服务器处理20个客户端socket。A方案：顺序处理，如果第一个socket因为网卡读数据处理慢了，一阻塞后面都玩蛋去。B方案：每个socket请求都创建一个分身子进程来处理，不说每个进程消耗大量系统资源，光是进程切换就够 *** 作系统累的了。C方案（I/O复用模型，epoll） ：将用户socket对应的fd注册进epoll（实际上服务器和 *** 作系统之间传递的不是socket的fd而是fd_set的数据结构），然后epoll只告诉哪些需要读/写的socket，只需要处理那些活跃的、有变化的socket fd的就好了。这样，整个过程只在调用epoll的时候才会阻塞，收发客户消息是不会阻塞的。

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您好，我来为您解答：

首先，我们知道，mysql是持久化存储，存放在磁盘里面，检索的话，会涉及到一定的IO，为了解决这个瓶颈，于是出现了缓存，比如现在用的最多的 memcached(简称mc)。首先，用户访问mc，如果未命中，就去访问mysql，之后像内存和硬盘一样，把数据复制到mc一部分。

redis和mc都是缓存，并且都是驻留在内存中运行的，这大大提升了高数据量web访问的访问速度。然而mc只是提供了简单的数据结构，比如 string存储；redis却提供了大量的数据结构，比如string、list、set、hashset、sorted set这些，这使得用户方便了好多，毕竟封装了一层实用的功能，同时实现了同样的效果，当然用redis而慢慢舍弃mc。

内存和硬盘的关系，硬盘放置主体数据用于持久化存储，而内存则是当前运行的那部分数据，CPU访问内存而不是磁盘，这大大提升了运行的速度，当然这是基于程序的局部化访问原理。

推理到redis+mysql，它是内存+磁盘关系的一个映射，mysql放在磁盘，redis放在内存，这样的话，web应用每次只访问redis，如果没有找到的数据，才去访问Mysql。

然而redis+mysql和内存+磁盘的用法最好是不同的。

转载，仅供参考。

如果我的回答没能帮助您，请继续追问。

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的 *** 作，而且这些 *** 作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改 *** 作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

1 使用Redis有哪些好处？

(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和 *** 作的时间复杂度都是O(1)

(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash

(3) 支持事务， *** 作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行

(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除

2 redis相比memcached有哪些优势？

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

3 redis常见性能问题和解决方案：

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件

(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3

这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。

4 MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据

相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：

voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（serverdb[i]expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（serverdb[i]expires）中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random：从已设置过期时间的数据集（serverdb[i]expires）中任意选择数据淘汰

allkeys-lru：从数据集（serverdb[i]dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random：从数据集（serverdb[i]dict）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

：《Python视频教程》

5 Memcache与Redis的区别都有哪些？

1)、存储方式

Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。

Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。

2)、数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。

Redis有复杂的数据类型。

3），value大小

redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB

6 Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？

1)Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2)Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

3)Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

4) 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

7 redis 最适合的场景

Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢

如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：

1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。

2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

（1）会话缓存（Session Cache）

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存（session cache）。用Redis缓存会话比其他存储（如Memcached）的优势在于：Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时，如果用户的购物车信息全部丢失，大部分人都会不高兴的，现在，他们还会这样吗？

幸运的是，随着 Redis 这些年的改进，很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

（2）全页缓存（FPC）

除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例，Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外，对WordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件  wp-redis，这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

（3）队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set *** 作，这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的 *** 作，就类似于本地程序语言（如Python）对 list 的 push/pop *** 作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”，你马上就能找到大量的开源项目，这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具，以满足各种队列需求。例如，Celery有一个后台就是使用Redis作为broker，你可以从这里去查看。

（4）排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的 *** 作实现的非常好。集合（Set）和有序集合（Sorted Set）也使得我们在执行这些 *** 作的时候变的非常简单，Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以，我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”，我们只需要像下面一样执行即可：

当然，这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数，你需要这样执行：

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子，用Ruby实现的，它的排行榜就是使用Redis来存储数据的，你可以在这里看到。

（5）发布/订阅

最后（但肯定不是最不重要的）是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用，还可作为基于发布/订阅的脚本触发器，甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统！（不，这是真的，你可以去核实）。

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