查询超时-redis-Redis查询超时减少长时间查询的隐患 (查询超时是什么意思)

Redis查询超时：减少长时间查询的隐患

随着业务的增长与数据的不断积累，Redis查询超时成为越来越普遍的问题。在高并发场景下，一个查询耗时过长往往会影响到整个系统的正常运转，甚至导致系统崩溃。因此，减少长时间查询的隐患已经成为对系统可用性的重要保障之一。

1. Redis查询超时原因

Redis是一个高性能的内存数据库，它采用了单线程的I/O多路复用机制，使得每个Redis操作都是原子性的。Redis为了追求高并发的处理能力，在代码设计上有许多的trade-off，有些操作的性能不容易达到最优，而这些操作的表现在不同的场景下也不同，其中最麻烦的是调用Redis缓存的查询操作。

Redis的查询操作主要包括查找指定key、查找所有的key和模糊查询等，其中查找指定key的查询操作性能是最高的。而对于查找所有的key和模糊查询等操作，由于遍历了整个Redis数据库，所以其性能显然较低，容易导致查询超时。

2. 解决Redis查询超时问题的方法

（1）合理设置超时时间

针对Redis查询操作时超时的问题，我们可以通过在业务层面增加超时时间来降低查询超时出现的概率。在redis-cli命令行客户端中，可以设置超时参数timeout。这个参数的单位是秒，可以在连接Redis数据库的同时设置：

redis-cli -h host -p port -a password -c timeout 5（连接Redis数据库，并在5秒后自动断开连接）

需要注意的是，在设置超时时间时，要尽量保证查询所需的时间不会超过设置的超时时间，否则会导致操作无效。

（2）采用分片技术

在Redis查询性能优化方案中，采用分片技术可以解决查询超时的问题。通过将Redis数据库的数据按照一定的规则划分到多个节点中，使得每个查询可以分散到不同的节点上并行处理，从而提高查询效率和并发能力。同时，每个节点的体积也相对变小，同时单机上的查询会更加迅速。

（3）支持异步操作

Redis是一个单线程的 服务器 ，需要强调的是，它虽然是单进程，但其处理I/O的线程数是可以配置的。通过配置Redis的线程数，可以有效提高查询效率，防止长时间查询出现超时的问题。

举个例子，Redis可以支持异步操作。在异步操作中，Redis可以并发地处理多个I/O请求，并将每个请求的结果回复给客户端。这样可以最大限度地利用单一线程的运行环境，提高查询的速度和并发处理能力。

（4）利用Redis过期机制

利用Redis过期机制可以有效降低查询出现超时的概率。Redis的过期机制可以让数据在指定的时间内自动过期，从而避免数据在Redis中一直存在，浪费系统资源和内存空间。

实现方法如下:

a. 设置键值的过期时间，使用EXPIRE、EXPIREAT或PERSIST命令设置键值的过期时间；

b. 在每次查询时，首先检查数据是否过期，如果过期则自动清除；

c. 优化业务逻辑，从源头减少可能导致数据不准确的操作。

3. 总结

Redis查询超时已经成为系统的一个关键问题，为了防止查询超时对系统的影响，我们可以在多方面上进行优化。其中，合理设置超时时间、采用分片技术、异步操作和利用Redis过期机制是解决Redis查询超时问题的有效方法。在应用中，需要根据应用类型和实际情况选择最合适的优化方案，提高查询效率和系统的可用性。

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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 shanghaiIDs = (users:location:shanghai);//遍历该set//...//通过hgetall获取对应的user信息(users: + shanghaiIDs[0]);通过诸如以上的设计，可以实现简单的条件查询。 但是这样的问题也很多，首先需要多维护一个ID索引的集合，其次对于一些复杂查询无能为力(当然也不能期望Redis实现像关系数据库那样的查询，Redis不是干这的)。 但是Redis2.6集成了Lua脚本，可以通过eval命令，直接在RedisServer环境中执行Lua脚本，并且可以在Lua脚本中调用Redis命令。 其实，就是说可以让你用Lua这种脚本语言，对Redis中存储的key value进行操作，这个意义就大了，甚至可以将你们系统所需的各种业务写成一个个lua脚本，提前加载进入Redis，然后对于请求的响应，只需要调用一个个lua脚本就行。 当然这样说有点夸张，但是意思就是这样的。 比如，现在我们要实现一个‘所有age大于28岁的user’这样一个查询，那么通过以下的Lua脚本就可以实现public static final String SCRIPT =local resultKeys={};+ for k,v in ipairs(KEYS) do + local tmp = (hget, v, age);+ if tmp > ARGV[1] then + (resultKeys,v);+ end;+ end;+ return resultKeys;;执行脚本代码 Jedis jedis = ();(auth);List keys = (allUserKeys);List args = new ArrayList<>();(28);List resultKeys = (List)(funcKey, keys, args);return resultKeys;注意，以上的代码中使用的是evalsha命令，该命令参数的不是直接Lua脚本字符串，而是提前已经加载到Redis中的函数的一个SHA索引，通过以下的代码将系统中所有需要执行的函数提前加载到Redis中，我们的系统维护一个函数哈希表，后续需要实现什么功能，就从函数表中获取对应功能的SHA索引，通过evalsha调用就行。 String shaFuncKey = (SCRIPT);//加载脚本，获取sha索引(funcName_age, shaFuncKey);//添加到函数表中通过以上的方法，便可以使较为复杂的查询放到Redis中去执行，提高效率。

REDIS学习查看redis状态，以及rdb和aof两种持久化方案的区别

命令：redis-cli info //查看redis服务器状态的rdb : redis database 默认开启的，是将数据从内存备份到硬盘中。 aof：append only f 需要自己根据需要开启，是将执行命令存储在一个文件中。 建议看一下apeit-程序猿IT的文章《redis数据持久化》，讲的简单明了。

客户端查询redis数据库，条件怎么处理

保存对象可以用hashset。 假设hashset的key是user:姓名这种形式。 条件查询可以用sorted set。 key是对象的一个field。 查找名字的时候，可以用zRangeByLex指令：redis> zadd personIndex:name 0 lijiang 0 likui 0 abcde(integer) 3redis> zRangeByLex personIndex:name [li (lj1) lijiang2) likui