1、输入 SCAN 0 MATCH prefix* COUNT 10000 命令，其中 prefix 是您想要匹配的前缀，10000 是一次最多扫描的 key 的数量。 0 表示从 Redis 数据库中第一个 key 开始扫描。如果您需要查找所有的 key，可以将 COUNT 设置为一个很大的值，比如 1000000。
2、在Redis中，`SCAN`命令是一个用于迭代当前数据库中的所有key的基本命令。与传统的`KEYS`命令相比，`SCAN`命令提供了一种更高效、更可扩展的方式来检索数据库中的所有key，尤其是在处理包含大量key的大型数据库时。`SCAN`命令的基本语法如下：`SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]`。
3、可以使用 keys * 命令，keys支持模糊匹配，但是cpu使用率有点高。
4、redis-cli --scan ，0.6版本，不知道低版本的有没有这个参数。
5、Redis的key的获取 redis的命令keys（*） 可以获取所有的key。但是此种方式当数据量大的时候，会产生阻塞的情况。 redis的key还可以通过scan命令获取key。
6、在 Redis 中查看数据可以使用以下命令：keys pattern 命令可以列出匹配给定模式的所有键名。例如，执行 keys * 可以列出所有的键名。type key 命令可以查看指定键的数据类型。例如，执行 type mykey 可以查看键 mykey 的数据类型。get key 命令可以获取指定键的值。
题主是否想询问“redistemplate怎么删除集群数据”？手动删除。根据360官网查询显示，redistemplate删除集群数据首先要创建RedisTemplate对象。配置Redis连接信息。连接Redis集群。删除指定的数据。
可以试试用pipelining/transactions。在不饱和redis端网络带宽的前提下，以最大速度发送命令，然后一次执行。如果这都不行的话，可以写一个Lua脚本，识别并删除无用的key，发送到redis用eval执行。这样应该不会阻塞网络。如果这样还是影响业务的话。
删除不需要的数据：检查 Redis 内存中的数据，删除不需要或者不再使用的数据。例如，可以使用 `DEL` 命令删除指定的键，或者使用 `FLUSHDB` 命令清空当前数据库中的所有键。 优化数据结构：在存储数据时，选择合适的数据结构可以有效地减少内存使用。
客户端与redis节点直连，不需要连接集群所有的节点，连接集群中任何一个可用节点即可。redis-trib.rb脚本（rub语言）为集群的管理工具，比如自动添加节点，规划槽位，迁移数据等一系列操作。节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效。
Redis集群，要保证16384个槽对应的node都正常工作，如果某个node发生故障，那它负责的slots也就失效，整个集群将不能工作。为了增加集群的可访问性，官方推荐的方案是将node配置成主从结构，即一个master主节点，挂n个slave从节点。
布隆过滤器在数据验证中扮演重要角色，它在Redis中预判key是否存在，减轻数据库压力。缓存击穿和雪崩则需要通过设置过期时间、互斥锁和负载均衡策略来处理。缓存预热和降级策略在系统上线和流量高峰时确保服务可用性，而缓存更新机制则确保数据的一致性。
主从分离的艺术：首先，安装Redis，每个服务都配备独特的身份。复制配置文件到独立的目录，为每个角色定制专属环境。主服务器要特别设置，如将端口调整为6380，添加pidfile以增强管理，启动后确认其为主master。从服务器则调整端口和pidfile，如果需要，可直接在配置文件中明确标记为从属。
使用redis-trib.rb，这个是安装redis时就自带的一种集群，采用了服务端分片的方式，支持主备，此集群既解决了高并发的问题，也解决了高可用的问题。Jedis使用JedisCluster类来访问。使用Jedis带的客户端分片ShardedJedisPool类。
Redis 集群。以下是一个简单的步骤： 创建一个 ConfigMap，其中包含 Redis 配置文件。 创建一个 StatefulSet，其中包含 3 个副本的 Redis Pod。 创建一个 PersistentVolumeClaim，用于存储 Redis 数据。这里有一篇详细的教程，可以帮助您更好地理解如何在 KubeSphere 中部署高可用 Redis 集群。
使用命令： cluster keyslots {key} 提高效率的解决方案 因此，通过上面我们就可以知道key值存储对应的reids集群的节点，因此我们可以做以下处理：将你所需要的key按照槽的值进行分批，用单点连接的形式连接到某个redis节点上，批量取处于同一个节点上的key。
脑裂问题可以通过哨兵监控和优化网络环境来缓解。数据丢失在主从切换时可能产生，通过配置min-replicas-to-write和min-replicas-max-lag来减少影响。对于缓存穿透，可以利用用户校验和布隆过滤器避免直接访问数据库。布隆过滤器在数据验证中扮演重要角色，它在Redis中预判key是否存在，减轻数据库压力。
Redis Cluster是Redis 0以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验。Redis Sharding集群Redis 3正式推出了官方集群技术，解决了多Redis实例协同服务问题。
客户端与redis节点直连，不需要连接集群所有的节点，连接集群中任何一个可用节点即可。redis-trib.rb脚本（rub语言）为集群的管理工具，比如自动添加节点，规划槽位，迁移数据等一系列操作。节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效。
1、用SETNX实现分布式锁 利用SETNX非常简单地实现分布式锁。
2、如果想要实现可重入的分布式锁的话，需要在设置value的时候加上线程信息和加锁次数的信息。但是这是简单的思路，如果加上过期时间等问题之后，可重入锁就可能比较复杂了。
3、首先，通过实例化RedissonClient并调用RLock接口，我们能借助lock（）方法来实现加锁和释放。在底层，lock（）方法巧妙地调用tryAcquire（），并异步执行tryAcquireAsync。真正实现原子性加锁的过程，则是由tryLockInnerAsync通过lua脚本来完成的。
1、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
2、读写模式与一致性Redis的读写模式包括Cache Aside、Read/Write Through和Write Behind Caching，它们在处理高并发时需关注更新缓存与数据库的同步问题。为了避免脏读，Redis采用延时双删策略，确保数据一致性。
3、什么是Redisredis是一个nosql（not only sql不仅仅只有sql）数据库，翻译成中文叫做非关系型型数据库。什么是nosql？NoSQL，泛指非关系型的数据库，NoSQL即Not-Only SQL，它可以作为关系型数据库的良好补充。
4、作为缓存层的应用：由于其极高的读写速度和内存存储的特性，Redis常被用作缓存层，在服务器和数据库之间提供快速的数据存取。它有效地减少了直接对数据库的频繁访问，提高了系统的整体性能。