java redis代码怎么调试

import redis.clients.jedis.Jedis;

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import redis.clients.jedis.JedisPool;

import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

/**

*

* 该文件只做redis的配置相关， 操作由JedisComponent来实现

*/

public class JedisPoolInfos {

private static JedisPool slavePool;

private static JedisPool masterPool;

/**

* Jedis 读IP地址

*/

private static String slaveHost = null;

redis keys* 用java代码怎么写

代码如下:

local food=redis.call('hget',KEYS[1],'food');

food=food+ARGV[1];

redis.call('hset',KEYS[1],'food',food);

local diamond=redis.call('hget',KEYS[1],'diamond');

diamond=diamond+ARGV[2];

redis.call('hset',KEYS[1],'diamond',diamond);

java代码怎么正则删除redis的数据

java代码怎么正则删除redis的数据，即批量删除符合一定条件的redis数据，现在介绍批量删除已某些字符开头的redis数据：

在Java中连接Redis，并进行操作，首先得加载以JAR包形式存在的Java中的Redis Client，我们这里选择Jedis。以下是使用Jedis的具体步骤：

在Maven项目中，在pom.xml中增加如下语句（即加载Jedis jar包）：

dependency

     groupIdredis.clients/groupId

artifactIdjedis/artifactId

    version2.7.2/version

typejar/type

/dependency

如不是Maven工程，就自行下载Jedis jar包引用即可。

在加载Jedis JAR包之后，可以直接使用新建一个Jedis实例的方法，来建立一个到Redis的连接，并进行操作。不过跟Mysql一样，每次操作的时候，都建立连接，很耗费性能。解决方法就是从一个连接池中取出连接对象，用完还回去。使用连接池的方案还能解决很多同步性问题。

在Jedis中，管理Redis连接的类是JedisPool

package com.atzy

import redis.clients.jedis.Jedis;  

import redis.clients.jedis.JedisPool;

public class RedisHelper {

public static void main(String[] args) {

JedisPool jedisPool = new JedisPool("localhost", 6379);

 Jedis jedis = null;

try {

jedis = jedisPool.getResource();

     String pre_str="ab"; 

      SetString set = jedis.keys(pre_str +"*");

      IteratorString it = set.iterator();

       while(it.hasNext()){

          String keyStr = it.next();

          System.out.println(keyStr);

          jedis.del(keyStr);

        }

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

} finally {

if (jedis != null)

jedis.close();

}

jedisPool.destroy();

}

}

以上代码则是批量删除以某字符串前缀的key 。

怎样使用redis缓存，java代码

应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

同时要注意避免冲突，在redis启动时去mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据时，对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败，则需要及时清除缓存及同步redis主键。

这样处理，主要是实时读写redis，而mysql数据则通过队列异步处理，缓解mysql压力，不过这种方法应用场景主要基于高并发，而且redis的高可用集群架构相对更复杂，一般不是很推荐。

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