这篇文章给大家分享的是有关redis中bigkey扫描脚本的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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我对这个脚本进行了一个压力测试，在redis的内存为15G，key的数量为2KW，ops为40K到80K之间，在这种情况下，阿里云的脚本完全不能跑成功(估计跑出来的时间以天为单位)，主要原因是每确认一个key的情况，就需要与redis交互多次。因此，我对它的脚本进行了改造，加入了pipeline和debug object方法，脚本如下：

import sys
import redis
 
 
def find_big_key_normal(db_host, db_port, db_password, db_num):
 client = redis.StrictRedis(host=db_host, port=db_port, password=db_password, db=db_num)
 i=0
 temp = client.scan(cursor=i,count=1000)
 j =0
 while temp[0]>0 :
 i=temp[0]
 j=j+len(temp[1])
 try:
  r = client.pipeline(transaction=False)
  for k in temp[1]:
  r.debug_object(k)
  tempA = r.execute()
  x = 0
  for key in tempA:
  length = key.get("serializedlength")
  ##type = key.get("encoding")
  if length > 10240 :
   type = client.type(temp[1][x])
   print temp[1][x], type,length
  x=x+1
 except :
  print "a execption come"
 temp = client.scan(cursor=i,count=1000)
 
 
if __name__ == '__main__':
 if len(sys.argv) != 4:
  print 'Usage: python ', sys.argv[0], ' host port password '
  exit(1)
 db_host = sys.argv[1]
 db_port = sys.argv[2]
 db_password = sys.argv[3]
 r = redis.StrictRedis(host=db_host, port=int(db_port), password=db_password)
 nodecount = 1
 keyspace_info = r.info("keyspace")
 for db in keyspace_info:
 print 'check ', db, ' ', keyspace_info[db]
 find_big_key_normal(db_host, db_port, db_password, db.replace("db", ""))

我对上面的脚本同样进行了一个压力测试，在redis的内存为15G，key的数量为2KW，ops为40K到80K之间，在这种情况下：

脚本10分钟跑完，完全可用。

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标题名称：redis中bigkey扫描脚本的示例分析
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