redis取随机数，从redis取数据怎么取

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redis批量读取数据spark

spark往redis刷入数据foreachpartitio。上面的代码中，一次性批量插入了整个partition的数据，单个partition的数据量太多，会导致Redis内存溢出，导致服务不可用。解决方法是在foreachPartition。

spark streaming作为消费者，实时的从kafka中获取数据进行计算。计算结果保存至redis，供实时推荐使用。flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构。

利用管道插入catdata.txt|redis-cli--pipeShellVSRedispipe下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redispipe之间的效率。测试思路：分别通过shell脚本和Redispipe向数据库中插入10万相同数据，查看各自所花费的时间。

频繁读取redis性能会有影响。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能。

快速读写：内存是计算机系统中最快的存储器之一，数据在内存中的读写速度比磁盘或网络块的速度快得多。

首先双击打开电脑桌面上的Redis Desktop Manager应用程序的快捷方式。打开软件之后，并点击左上角的【连接到Redis服务器】。打开新增服务器窗口，输入名称、地址、密码（如果Redis服务器需要密码）后测试连接并保存。

Q1: 使用Redis实现分布式会话

1、在cookie中存入一个固定值的key，例如：mySessionId，value为这个随机数。用户请求需要登录的接口时，先从cookie中拿到随机数，然后以随机数为key，从redis中得到用户信息，如果用户信息不为null，则表示用户已登录。

2、使用分布式锁要满足的几个条件：系统是一个分布式系统（关键是分布式，单机的可以使用ReentrantLock或者synchronized代码块来实现）共享资源（各个系统访问同一个资源，资源的载体可能是传统关系型数据库或者NoSQL）。

3、Redis Cluster中，Sharding采用slot(槽)的概念，一共分成16384个槽，这有点儿类pre sharding思路。对于每个进入Redis的键值对，根据key进行散列，分配到这16384个slot中的某一个中。

4、通过spring boot + redis来实现session的共享非常简单，而且用处也极大，配合nginx进行负载均衡，便能实现分布式的应用了。

5、启动哨兵使用 redis-sentinel 命令，分别启动这三个哨兵哨兵的自动发现当三个哨兵都启动后，在各个哨兵的打印日志里可以看到，三个哨兵已互相发现了彼此的存在。

Q2: 如何使用redis实现分布式锁功能?

1、可以尽量把锁自动过期的时间设的冗余一些。但也不能彻底解决。可以在删除锁的时候先get值，判断值是否是当前线程存的随机值，只有相同才执行删锁的操作；当然也要使用 lua 脚本执行来保证原子性。

3、原理很简单，set 一个锁-key，如果成功则说明加锁成功，反之则失败。

Q3: redishash的key为时间,怎么取指定时间段内的数据

为指定key设置有效期获取key的有效时间对于获取有效时间的指令，key 不存在返回 -2，key 存在但是没有关联超时时间返回 -1，如果key存在并且有关联时间，则返回具体的剩余时间秒或者毫秒。

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。

redis服务器查询某个key获取的耗时可以使用Redis自带的命令TIME命令来获取，步骤如下。执行TIME命令，记录当前时间戳timestamp1。执行GETkeyname等相关命令，获取对应的值。

到远程的仓库进行搜索。点击查看详情，查看tag。找到我们想要的0.0，最新的tag可以用latest标识。执行命令：docker pull redis：0。通过docker images查看镜像。

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