Questions
在數(shù)據(jù)庫內(nèi)我們可以通過like關(guān)鍵字、%、*或者REGEX關(guān)鍵字進行模糊匹配。而在Redis內(nèi)我們?nèi)绾芜M行模糊匹配呢?集群情況Redis Cluster的情況是否和單機一致呢?前段時間我對于這個議題進行了調(diào)查和研究。
單節(jié)點的情況
Jedis
參考stackoverflow上的解答,在Java內(nèi)使用Jedis主要有如下2中寫法:
### 方法1
SetString> keys = jedis.keys(pattern);
for (String key : keys) {
jedis.del(key);
}
### 方法2
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1");
ScanParams scanParams = new ScanParams();
scanParams.match("prifix*");
scanParams.count(1000);
ScanResultString> result = jedis.scan(0,scanParams);
result.getResult().forEach(key -> {
jedis.del(key);
});
### 注意scan方法由于某些bug在2.9版本內(nèi)scan(int,ScanParams)改為了scan(String,ScanParams)。由于cursor的位數(shù),方法有些調(diào)整。
方法1,通過keys命令先尋找到所有符合的key,然后把它們刪除;
方法2,通過scan命令掃描所有符合的key,然后把它們刪除。
注意: Redis飾單線程模式,全局掃描的話有可能會導(dǎo)致Redis在一段時間內(nèi)的卡頓情況發(fā)生。
Redis-cli
redis-cli keys 1.cn*|xargs redis-cli del
Redis Cluster情況
在Redis Cluster情況與單節(jié)點多情況完全不太一樣。
- 首先,Redis Cluster是將整個Redis 的hash槽分布在三臺機器上,要想一下全部掃描出來,顯然是不太現(xiàn)實的。
- Redis內(nèi)提供Hash-Tag,將相類似的鍵放在一臺機器上。可以通過Hash-Tag進行掃描,可以剪短時間消耗。
- 最后需要考慮,主從集群節(jié)點的情況。
Hash-Tag
Hash-Tag 是用一個花括號將主要的Hash判斷部分擴起來,例如{hello1}key1、{hello1}key2。一般Hash-tag一致的情況,鍵會存儲在集群的同一臺機器上。在Jedis 2.9版本提供了這樣的掃描方法。
(PS . rediscluster是沒有keys方法的)
public static void deleteRedisKeyStartWith(String redisKeyStartWith) {
try{
jedisCluster.getClusterNodes();
ScanParams scanParams = new ScanParams();
// scanParams.match("{123}keys*");
// scanParams.count(1000);
ScanResultString> result = jedisCluster.scan("0", scanParams);
result.getResult().forEach(key -> {
jedisCluster.del(key);
});
// jedisCluster.del(wrapperKey(redisKeyStartWith)+".*");
log.info("success deleted redisKeyStartWith:{}", redisKeyStartWith);
}finally{
}
}
土辦法 分別掃描各個hash槽
public static void deleteRedisKeyStartWith(String redisKeyStartWith) {
try {
MapString, JedisPool> clusterNodes = jedisCluster.getClusterNodes();
for (Map.EntryString, JedisPool> entry : clusterNodes.entrySet()) {
Jedis jedis = entry.getValue().getResource();
// 判斷非從節(jié)點(因為若主從復(fù)制,從節(jié)點會跟隨主節(jié)點的變化而變化)
if (!jedis.info("replication").contains("role:slave")) {
SetString> keys = jedis.keys(redisKeyStartWith + "*");
if (keys.size() > 0) {
MapInteger, ListString>> map = new HashMap>();
for (String key : keys) {
// cluster模式執(zhí)行多key操作的時候,這些key必須在同一個slot上,不然會報:JedisDataException:
// CROSSSLOT Keys in request don't hash to the same slot
int slot = JedisClusterCRC16.getSlot(key);
// 按slot將key分組,相同slot的key一起提交
if (map.containsKey(slot)) {
map.get(slot).add(key);
} else {
map.put(slot, Lists.newArrayList(key));
}
}
for (Map.EntryInteger, ListString>> integerListEntry : map.entrySet()) {
jedis.del(integerListEntry.getValue().toArray(new String[integerListEntry.getValue().size()]));
}
}
}
}
log.info("success deleted redisKeyStartWith:{}", redisKeyStartWith);
} finally {
}
}
### 未使用slot批次提交(有可能效率略差于前者)
//獲取jedis連接
private JedisCluster jedisCluster=JedisClusterUtil.getJedisCluster();
//@param pattern 獲取key的前綴 全是是 *
public static TreeSetString> keys(String pattern){
TreeSetString> keys = new TreeSet>();
//獲取所有的節(jié)點
MapString, JedisPool> clusterNodes = jedisCluster.getClusterNodes();
//遍歷節(jié)點 獲取所有符合條件的KEY
for(String k : clusterNodes.keySet()){
logger.debug("Getting keys from: {}", k);
JedisPool jp = clusterNodes.get(k);
Jedis connection = jp.getResource();
try {
keys.addAll(connection.keys(pattern));
} catch(Exception e){
logger.error("Getting keys error: {}", e);
} finally{
logger.debug("Connection closed.");
connection.close();//用完一定要close這個鏈接?。。?
}
}
logger.debug("Keys gotten!");
return keys;
}
//main方法
public static void main(String[] args ){
TreeSetString> keys=keys("*");
//遍歷key 進行刪除 可以用多線程
for(String key:keys){
jedisCluster.del(key);
System.out.println(key);
}
}
Reference
[1]. (碼經(jīng))如何通過正則匹配刪除Redis里的鍵
[2]. (Stackoverflow)Redis/Jedis - Delete by pattern?
[3]. (JavaDoc)Class JedisCluster
[4]. (csdn)redis cluster 模式如何批量刪除指定前綴的key
[5]. redis cluster模式key的模糊刪除-java操作
[6]. Jedis實現(xiàn)批量刪除redis cluster
[6]. redis del命令支持正則刪除(pattern)
[7]. Redis 批量刪除Redis的key 正則匹配刪除
[8]. (名字挺搞笑-蛋糕店老板)Redis集群下使用Jedis實現(xiàn)keys模糊查詢
到此這篇關(guān)于Redis Cluster 字段模糊匹配及刪除的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis Cluster 字段模糊刪除內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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