统计redis中key的type数量

在Redis中，你可以通过`KEYS`命令或者`SCAN`命令配合`TYPE`选项来统计键的类型（如STRING、HASH、LIST等）。但是需要注意的是，`KEYS`命令在大规模数据集下效率较低，并可能导致服务器阻塞，因此推荐使用更健壮的`SCAN`命令。

以下是一个简单的步骤概述：

1. 打开Redis客户端。
2. 使用`SCAN`命令，例如：

   SCAN 0 COUNT 100 MATCH "*" TYPE

这里`COUNT 100`表示扫描100个元素，`MATCH "*"`匹配所有键，`TYPE`紧跟其后会返回每个键的类型。

3. `SCAN`会返回两个值，第一个是下一个游标（用于下一次迭代），第二个是字典列表，包含键及其对应的类型信息。

4. 遍历返回的结果，统计每种类型的数量。可以将结果存储在一个哈希表（HashMap）或其他合适的结构中，记录不同类型键的数量。

5. 当完成所有迭代并处理完所有的键类型后，你就能得到Redis中各种类型键的数量了。

如果你需要在脚本中做这个操作，你可能会选择编写一个Python或Lua脚本来自动处理这些细节。

相关问题

redis 统计某类key数量

你可以使用 Redis 的 `SCAN` 命令来迭代所有的 key，然后判断 key 的类型是否符合你的要求，最后统计符合要求的 key 的数量。具体步骤如下：

1. 使用 `SCAN` 命令迭代所有的 key，可以使用 `SCAN 0` 命令开始迭代。
2. 对于迭代出来的每个 key，使用 `TYPE` 命令获取 key 的类型。
3. 如果 key 的类型符合你的要求，就将计数器加 1。
4. 继续迭代下一个 key，直到所有的 key 都被迭代完毕。

以下是一个示例代码，用来统计所有字符串类型的 key 的数量：

int count = 0;
int cursor = 0;
redisReply *reply;
do {
    reply = redisCommand(redis, "SCAN %d TYPE string", cursor);
    if (reply->type == REDIS_REPLY_ARRAY && reply->elements == 2) {
        cursor = atoi(reply->element[0]->str);
        redisReply *keys = reply->element[1];
        for (int i = 0; i < keys->elements; i++) {
            count++;
        }
    }
    freeReplyObject(reply);
} while (cursor != 0);
printf("The number of string keys is %d\n", count);

这个示例代码使用了 `redisCommand` 函数来执行 Redis 命令，你需要先连接到 Redis 数据库，并且包含 `hiredis.h` 头文件。如果你使用的是其他编程语言，可以参考对应语言的 Redis 客户端库来实现统计 key 的数量的功能。

现有如下要求，模拟博客系统中展示本周热议文章；现实体类、数据层、控制层都已书写完毕，需将业务补全。 文章Post实体如下： @Data @Accessors(chain = true) @TableName("m_post") public class Post implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; @TableId(value = "id", type = IdType.AUTO) private Long id; private Date created; private Date modified; /** * 标题 */ @NotBlank(message = "标题不能为空") private String title; /** * 内容 */ @NotBlank(message = "内容不能为空") private String content; @NotNull(message = "分类不能为空") private Long categoryId; /** * 评论数量 */ private Integer commentCount; //其他省略 } PostMapper 数据层接口如下，注意，使用的是mybatis-plus： @Component public interface PostMapper extends BaseMapper<Post> { } 现需将业务操作补全： @Service public class PostServiceImpl extends ServiceImpl<PostMapper, Post> implements PostService { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; /** * 本周热议初始化 */ @Override public void initWeekRank() { // 数据库查询获取最近7天发表的文章 // 初始化文章的总评论量,按照评论数量倒序将文章信息缓存到redis中， // 其中key值为文章id，value为文章对象，并设置7天后自动过期，注意有效时间的//计算 } }

实现本周热议文章的业务操作可以按照以下步骤进行：

1. 获取最近7天发表的文章
可以使用PostMapper中的selectList方法，结合LambdaQueryWrapper条件构造器查询最近7天发表的文章，具体实现如下：

LocalDate now = LocalDate.now();
LocalDate lastWeek = now.minusDays(7);
List<Post> posts = baseMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<Post>()
        .gt(Post::getCreated, lastWeek)
        .orderByDesc(Post::getCommentCount));

2. 初始化文章的总评论量
对于获取到的文章列表，需要进行评论数量的统计，可以使用MyBatis-Plus中的@Sql注解实现：

@Sql("update m_post set comment_count = (select count(*) from m_comment where post_id = #{id}) where id = #{id}")
void updateCommentCount(@Param("id") Long id);

在获取到文章列表后，需要遍历列表，并对每篇文章的评论数量进行统计，并更新到数据库中，具体实现如下：

for (Post post : posts) {
    post.setCommentCount(commentService.getCommentCountByPostId(post.getId()));
    baseMapper.updateById(post);
}

3. 将文章信息缓存到Redis中
对于获取到的文章列表，需要将其按照评论数量倒序排序，并将文章信息缓存到Redis中，具体实现如下：

String hotPostKey = "week:hot:post";
redisTemplate.delete(hotPostKey); //先删除之前的缓存
BoundListOperations<String, Post> boundListOps = redisTemplate.boundListOps(hotPostKey);
for (Post post : posts) {
    boundListOps.rightPush(post);
}
boundListOps.expire(7, TimeUnit.DAYS); //设置缓存有效期为7天

以上就是实现本周热议文章的业务操作的具体步骤。