随着互联网的发展，数据量持续快速增长，数据库及缓存成为了数据处理的重要组成部分。Redis作为一款高性能的内存数据库，被广泛应用于大型网站、移动应用、云平台等领域中。在Redis中，key的生成和存储方式对数据库的性能和可扩展性有着非常重要的影响。本文将研究Redis中大量Key的生成机制。
在Redis中，key的生成方式有很多种，如简单枚举、哈希函数、布隆过滤器等。其中哈希函数就是一种非常常用的key生成方式。哈希函数将一个复杂的字符串转换成一个固定长度的、无规律的字符串，这样可以保证在Redis中的key分散性，能够有效地避免key冲突，提高Redis的性能。
下面是一个基于Java语言的哈希函数，用于将字符串转换成Hash值：
public class HashFunction {
// 为了减少Hash碰撞，HASH_PRIME_NUMBER请设置成质数
private static final int HASH_PRIME_NUMBER = 31;
public static int hash(String str) {
int hash = 0;
char[] charArray = str.toCharArray();
for (int i = 0; i
hash = HASH_PRIME_NUMBER * hash + charArray[i];
return hash;
以上代码中，HASH_PRIME_NUMBER的值被设置为31，这是为了减少Hash碰撞，让哈希函数生成的值更加随机。在使用该哈希函数生成key时，可以对字符串进行encode处理，以保证传入哈希函数的字符串长度不会过长。下面是一段基于以上哈希函数生成大量Redis key的示例代码：```javapublic class RedisKeyGenerator {private static final String KEY_PREFIX = "user:";public static void mn(String[] args) {int count = 1000000;Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);try {for (int i = 0; i String userId = UUID.randomUUID().toString();String key = KEY_PREFIX + HashFunction.hash(userId);jedis.set(key, "value");}} finally {jedis.close();}}}
以上代码中，我们通过for循环生成了100万个UUID，用哈希函数将其转换成一个key。这段代码生成的key分散性比较好，可以有效地避免key冲突，提高Redis的性能。
另外，对于Redis中的大量key，为了避免占用太多内存，可以考虑采用Redis的分片机制。通过分片将大量key分散保存在不同的redis节点上，避免单个节点内存占用过大的情况。以下是一个基于Jedis的Redis分片示例代码：
public class RedisShardedUtil {
private static final List SHARDS = Arrays.asList(
new JedisShardInfo(“localhost”, 6379),
new JedisShardInfo(“localhost”, 6380)
private static final ShardedJedisPool JEDIS_POOL = new ShardedJedisPool(new JedisPoolConfig(), SHARDS);
public static Jedis getJedis() {
ShardedJedis jedis = JEDIS_POOL.getResource();
return jedis.getShard(“”);
public static void mn(String[] args) {
int count = 1000000;
try (Jedis jedis = RedisShardedUtil.getJedis()) {
for (int i = 0; i
String userId = UUID.randomUUID().toString();
String key = KEY_PREFIX + HashFunction.hash(userId);
jedis.set(key, “value”);
以上代码中，我们定义了2个Redis节点，使用ShardedJedisPool将key分散保存在不同的节点上。这样便可以实现横向扩展，提高Redis的性能和可扩展性。总结：本文分析了Redis中大量key的生成机制。通过使用哈希函数可以有效避免key冲突，提高Redis的性能。另外，为了避免内存占用过大，可以采用Redis的分片机制将key分散保存在不同的redis节点上，实现横向扩展。这些方法都有效地提高了Redis的性能和可扩展性，能够满足大数据量的存储需求。
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如何理解而value对于Redis来说是一个字节数组，Redis并不知道value中存储的是什么
Redis不仅仅是一个简单的key-value内存数据库，Redis官网对自身的定义是“数据结构服务器”。
通过用心设计各种数据结构类型的数据存储，可以实现部分的数据查询功能。
因为在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，Redis并不知道你的value中存储的是什么，所以要想实现比如‘select * from users where =shanghai’这样的查询，在Redis是没办法通过value进行比较得出结果的。
但是可以通过不同的数据结构类型来做到这一点。
比如如下的数据定义users:1 {name:Jack,age:28,location:shanghai}users:2 {name:Frank,age:30,location:beijing}users:location:shanghai [1]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。
Jedis jedis = ();Set
JedisConnectionException,我把数据从mySQL批量，也就600多条，拷贝到redis，抛出的异常
: : Software caused connection abort: socket write errorsocket连接问题。看看有没有防火墙之类的
什么是redis呢，求通俗解释
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。 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操作，而且这些操作都是原子性的。 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操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。 Redis 是一个高性能的key-value数据库。 redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。 它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。 [1]Redis支持主从同步。 数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。 这使得Redis可执行单层树复制。 从盘可以有意无意的对数据进行写操作。 由于完全实现了发布/订阅机制，使得从数据库在任何地方同步树时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录。 同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。
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