统计Redis中HashMap缓存中Value的数据值:
local sizeList = redis.call("HVALS", KEYS[1]) local total_size = 0 for index, line in pairs(sizeList) do total_size = total_size + tonumber(line) end return total_size
1. 上传脚本
[eagle@greatwqs src]$ ./redis-cli script load "$(cat /home1/eagle/apps/redis/lua/folder_size.lua)"
"104fc275456ac249b6e266a345d424cf9efe62f4"
2. 造数据
[eagle@greatwqs src]$ ./redis-cli
127.0.0.1:6379> HMSET wqstest folder-1 100 folder-2 200 folder-3 300
OK
127.0.0.1:6379> hvals wqstest
1) "100"
2) "200"
3) "300"
127.0.0.1:6379> exit
3. 使用脚本测试数据
[eagle@greatwqs src]$ ./redis-cli --eval /home1/eagle/apps/redis/lua/folder_size.lua wqstest
(integer) 600
PS: 使用脚本造数据
local redisKey = KEYS[1] redis.call('DEL', redisKey) local total_count = tonumber(KEYS[2]) for loopIndex=1, total_count do redis.call('HMSET', redisKey, loopIndex, loopIndex) end return redis.call('HLEN', redisKey)
[eagle@greatwqs src]$ ./redis-cli --eval /home1/eagle/apps/redis/lua/create_hm_value.lua test 500000
(integer) 500000
造50W条数据, 耗时感觉在秒级别.
再用上面第一个脚本计算一下SUM:
[eagle@greatwqs src]$ ./redis-cli --eval /home1/eagle/apps/redis/lua/folder_size.lua test
(integer) 125000250000
很快, 低于500MS就返回了.
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