如何查询redis存储的所有数据
打开reidis，选择第三个数据库。rpush listInfo aa，向listInfo添加数据，向后加，r代表右。push listInfo bb，向listInfo添加数据，向前加。lrange listInfo 0-1，代表查询所有添加的数据。
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。
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。
使用info查看Keyspace 代表有多少个库或键名空间，然后select 相应的id选择库，scan 0查询所有的键。
redis怎么清除key值前几个字符相同的缓存
使用cli FLUSHDB 清除一个数据库，FLUSHALL清除整个redis数据。
redis做缓存的时候，怎么取出全部相同前缀的key，百度到很多都是keys，scan 获取当前库下的所有key 可以使用 keys * 命令，keys支持模糊匹配，但是cpu使用率有点高。
可以理解了有两列的mysql表，一列存value，一列存顺序。操作中key理解为zset的名字。
所以可以省去cacheName参数来获取 bbsCache = Redis.use()； // 主缓存可以省去cacheName参数 bbsCache.set(jfinal， awesome)； //删除给定的一个 key， 不存在的 key 会被忽略。
if ($ok) { cache-update()；redis-del($key)；} ？ 缓存过期时，通过 SetNX 获取锁，如果成功了，那么更新缓存，然后删除锁。
redis如何删除最后一个key
1、使用cli FLUSHDB 清除一个数据库，FLUSHALL清除整个redis数据。
2、定期删除 redis 会将每个设置了过期时间的 key 放入到一个独立的字典中，以后会定期遍历这个字典来删除到期的 key。
3、它的核心的思想就是： 假如一个key值在最近很少被使用到，那么在将来也很少会被访问。 实际上Redis实现的LRU并不是真正的LRU算法，也就是名义上我们使用LRU算法淘汰键，但是实际上被淘汰的键并不一定是真正的最久没用的。
4、Redis 默认会每秒进行十次过期扫描，过期扫描不会遍历过期字典中所有的 key，而是采用了一种简单的贪心策略。
5、redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿。为了解决这个问题Redis0引入了unlink指令，将这个key的对象引用从Redis内存数据里删除，将删除操作封装成一个任务丢到一个异步队列里。
6、memcached 和 redis 的set命令都有expire参数，可以设置key的过期时间。但是redis是一个可以对数据持久化的key-value database，它的key过期策略还是和memcached有所不同的。
Redis使用bitmap、zset、hash、list等结构完成骚操作?
1、实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：SpringBootx中使用Redis的bitmap结构（工具类）注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大。一般需要对hash值进行取余处理。
2、Redis支持的五种数据类型包括String、Hash、List、Set、Zset，其中，String类型的值可以是字符串、数字或二进制，但值最大不能超过512MB。
3、redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。
4、Redis五种数据类型分别是string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及sortset（有序集合）。字符串string字符串类型是Redis中最基本的数据存储类型，它是一个由字节组成的序列，在Rediss中是二进制安全的。
redis布隆过滤器属于bigkey
1、布隆过滤器 （英语：Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。
2、内存的存储存在局限性，可以使用redis中的bitMap来实现字节数组的存储。使用redis实现布隆过滤器。需要根据公式，手动计算字节数组的长度和哈希的个数。实现过程，待完善。。
3、bitmap本质上还是使用的string字符串，不过可以通过bit来进行操作，把这个key的value值想象成bit组成的数组。
4、实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：SpringBootx中使用Redis的bitmap结构（工具类）注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大。一般需要对hash值进行取余处理。
5、布隆过滤器内部维护一个bitArray(位数组)，开始所有数据为0，当一个元素过来时，能过多个哈希函数（hashhashhash3）计算不同的hash值，并通过hash值找到bitArray的下标，将里面的值改为由0变为1。
6、Redis其实还有很多其他的用处，他的作用不仅仅是缓存，分布式锁的作用。他的数据结构也不仅仅是只有String，Hash，List，Set，Zset。
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