Questions
在数据库内我们可以通过like关键字、％、*或者REGEX关键字进行模糊匹配。而在Redis内我们如何进行模糊匹配呢？集群情况Redis Cluster的情况是否和单机一致呢？前段时间我对于这个议题进行了调查和研究。
单节点的情况
Jedis
参考stackoverflow上的解答，在Java内使用Jedis主要有如下2中写法:
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### 方法1Set<String> keys = jedis.keys(pattern);for (String key : keys) { jedis.del(key);} ### 方法2Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1");ScanParams scanParams = new ScanParams();scanParams.match("prifix*");scanParams.count(1000);ScanResult<String> 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版本内scan(int,ScanParams)改为了scan(String,ScanParams)。由于cursor的位数，方法有些调整。 |
方法1，通过keys命令先寻找到所有符合的key，然后把它们删除；
方法2，通过scan命令扫描所有符合的key，然后把它们删除。
注意: Redis饰单线程模式，全局扫描的话有可能会导致Redis在一段时间内的卡顿情况发生。
Redis-cli
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redis-cli keys 1.cn*|xargs redis-cli del |
Redis Cluster情况
在Redis Cluster情况与单节点多情况完全不太一样。
- 首先，Redis Cluster是将整个Redis 的hash槽分布在三台机器上，要想一下全部扫描出来，显然是不太现实的。
- Redis内提供Hash-Tag，将相类似的键放在一台机器上。可以通过Hash-Tag进行扫描，可以剪短时间消耗。
- 最后需要考虑，主从集群节点的情况。
Hash-Tag
Hash-Tag 是用一个花括号将主要的Hash判断部分扩起来，例如{hello1}key1、｛hello1｝key2。一般Hash-tag一致的情况，键会存储在集群的同一台机器上。在Jedis 2.9版本提供了这样的扫描方法。
(PS . rediscluster是没有keys方法的)
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public static void deleteRedisKeyStartWith(String redisKeyStartWith) { try{ jedisCluster.getClusterNodes(); ScanParams scanParams = new ScanParams();// scanParams.match("{123}keys*");// scanParams.count(1000); ScanResult<String> result = jedisCluster.scan("0", scanParams); result.getResult().forEach(key -> { jedisCluster.del(key); });// jedisCluster.del(wrapperKey(redisKeyStartWith)+".*"); log.info("success deleted redisKeyStartWith:{}", redisKeyStartWith); }finally{ } } |
土办法 分别扫描各个hash槽
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public static void deleteRedisKeyStartWith(String redisKeyStartWith) { try { Map<String, JedisPool> clusterNodes = jedisCluster.getClusterNodes(); for (Map.Entry<String, JedisPool> entry : clusterNodes.entrySet()) { Jedis jedis = entry.getValue().getResource(); // 判断非从节点(因为若主从复制，从节点会跟随主节点的变化而变化) if (!jedis.info("replication").contains("role:slave")) { Set<String> keys = jedis.keys(redisKeyStartWith + "*"); if (keys.size() > 0) { Map<Integer, List<String>> map = new HashMap<>(); for (String key : keys) { // cluster模式执行多key操作的时候，这些key必须在同一个slot上，不然会报:JedisDataException: // CROSSSLOT Keys in request don't hash to the same slot int slot = JedisClusterCRC16.getSlot(key); // 按slot将key分组，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.Entry<Integer, List<String>> integerListEntry : map.entrySet()) { jedis.del(integerListEntry.getValue().toArray(new String[integerListEntry.getValue().size()])); } } } } log.info("success deleted redisKeyStartWith:{}", redisKeyStartWith); } finally { } } |
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### 未使用slot批次提交(有可能效率略差于前者)//获取jedis连接 private JedisCluster jedisCluster=JedisClusterUtil.getJedisCluster(); //@param pattern 获取key的前缀 全是是 * public static TreeSet<String> keys(String pattern){ TreeSet<String> keys = new TreeSet<>(); //获取所有的节点 Map<String, JedisPool> clusterNodes = jedisCluster.getClusterNodes(); //遍历节点 获取所有符合条件的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这个链接！！！ } } logger.debug("Keys gotten!"); return keys; } //main方法 public static void main(String[] args ){ TreeSet<String> keys=keys("*"); //遍历key 进行删除 可以用多线程 for(String key:keys){ jedisCluster.del(key); System.out.println(key); } } |
Reference
[1]. (码经)如何通过正则匹配删除Redis里的键
[2]. (Stackoverflow)Redis/Jedis - Delete by pattern?
[3]. (JavaDoc)Class JedisCluster
[4]. (csdn)redis cluster 模式如何批量删除指定前缀的key
[5]. redis cluster模式key的模糊删除-java操作
[6]. Jedis实现批量删除redis cluster
[6]. redis del命令支持正则删除（pattern）
[7]. Redis 批量删除Redis的key 正则匹配删除
[8]. (名字挺搞笑-蛋糕店老板)Redis集群下使用Jedis实现keys模糊查询
到此这篇关于Redis Cluster 字段模糊匹配及删除的文章就介绍到这了,更多相关Redis Cluster 字段模糊删除内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://yanxml.blog.csdn.net/article/details/80754171
