关于 redis 相信大家都不陌生了,之前有从 0 -1 分享过 redis 的基本使用方式,用起来倒是都没有啥问题了,不过还是那句话,会应用之后,我们必须要究其原理,知其然知其所以然
Redis是一个开源的、基于内存的数据结构存储器,可以用作数据库、缓存和消息中间件。
主从的搭建我们已经完成,但如果主节点宕机,这时候导致整个redis服务不可用怎么办呢?
本文作者:smallyang,腾讯 IEG 开发工程师 什么是geohash?它的原理是什么?它帮助我们解决了哪些痛点,本文为你娓娓道来。 本文包含以下内容,阅读完需要约10分钟: 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 简单复习一下经纬度 geohash原理解析 geohash存在的边界问题 如何解决边界问题 计算两点距离的计算 geohash 在redis中的实现 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车,下面2张图,应该都很熟悉,打开定位,查找我附近的车,那么,这
mysql是关系型数据库,主要用于存放持久化数据,将数据存储在硬盘中,读取速度较慢。
hash是我们工作中经常听到的词,比如哈希表、哈希函数、hashCode、HashTable、HashMap等等,那么它们之间到底有怎样的爱恨情仇呢?来一起看一看吧~~
•从业务中抽象及通用——如果一种业务有可能在今后重复出现,那就将其模块化,系统化(如批处理系统),发展成为平台能力
我想再讨论一下上次的这篇文章《哎,被这个叫做at least once的玩意坑麻了》
导语 | 我们在使用APP时,是什么能让它快速精准定位我们的具体位置?答案就是geohash。那究竟什么是geohash呢?它的原理是什么?它又帮助我们解决了哪些痛点,本文帮你逐一击破,且听我娓娓道来。 一、日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车,下图应该都很熟悉,打开定位,查找我附近的车,那么,这个是怎么实现的呢? 我脑海中第一个实现方式是:实时上报经纬度。在数据库里,把经纬度都标记为索引,通过查找对比经纬度的值,来找到附近1km的车子,但是这种做法第一是索引比较多
如何灵活高效的接入? 平台化 •搭建平台而不是搭建项目——做一个“淘宝”而不是做只针对某几项业务的网站 •从业务中抽象及通用——如果一种业务有可能在今后重复出现,那就将其模块化,系统化(如批处理系统),发展成为平台能力 动态化 •流程动态化——不同的业务类型对应的流程可以随意调整,无须调整代码 •代码动态化——采用groovy脚本动态调整线上代码,无须发版;规则配置除了使用各种灵活预配置外,还可以使用groovy脚本代码化规则;指标函数groovy化,不需要每次发版。 •配置动态化——配
随着业务量越来越大,单台数据库服务器性能已无法满足业务需求,该考虑增加服务器扩展架构了。主要思想是分解单台数据库负载,突破磁盘I/O性能,热数据存放缓存中,降低磁盘I/O访问频率。
Redis,英文全称是Remote Dictionary Server(远程字典服务),是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。
举个例子:缓存用户信息------------->将用户信息结构使用 JSON 序列化成字符串,然后将序列化后的字符串存入 Redis 来缓存。
这文之前发过,不过没多少人看到,并且现在我的观点也发生了点变化,所以重新修改一波。
在开发系统的时候,你可能经常需要计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。这时候你可能会想,一条 select count(*) from t 语句不就解决了吗?
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢,这个是为什么呢,
这个算法的思想就是:如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么在将来它被访问的可能性也很小。所以,当指定的空间已存满数据时,应当把最久没有被访问到的数据淘汰。
left join在我们使用mysql查询的过程中可谓非常常见,比如博客里一篇文章有多少条评论、商城里一个货物有多少评论、一条评论有多少个赞等等。但是由于对join、on、where等关键字的不熟悉,有时候会导致查询结果与预期不符,所以今天我就来总结一下,一起避坑。
因为我们的redis是一个内存型数据库,我们的数据都是放在内存里面的!但是内存是有大小的! 比如,redis有个很重要的配置文件,redis.conf,里面有个配置
基本就是数据库里面啥样,我缓存也啥样,数据库里面有商品信息,缓存里面也放商品信息,唯一不同的是,数据库里面是全量的商品信息,缓存里面是最热的商品信息。
秒杀系统相信很多人见过,比如京东或者淘宝的秒杀,小米手机的秒杀,那么秒杀系统的后台是如何实现的呢?我们如何设计一个秒杀系统呢?对于秒杀系统应该考虑哪些问题?如何设计出健壮的秒杀系统?本期我们就来探讨一下这个问题
秒杀系统相信很多人见过,比如京东或者淘宝的秒杀,小米手机的秒杀,那么秒杀系统的后台是如何实现的呢?我们如何设计一个秒杀系统呢?对于秒杀系统应该考虑哪些问题?如何设计出骚气的秒杀系统?本期我们就来探讨一下这个问题
秒杀系统相信很多人见过,比如京东或者淘宝的秒杀,小米手机的秒杀,那么秒杀系统的后台是如何实现的呢?我们如何设计一个秒杀系统呢?对于秒杀系统应该考虑哪些问题?如何设计出健壮的秒杀系统?本文我们就来探讨一下这个问题。
那么秒杀系统的后台是如何实现的呢?我们如何设计一个秒杀系统呢?对于秒杀系统应该考虑哪些问题?如何设计出健壮的秒杀系统?本期我们就来探讨一下这个问题:
前言:秒杀系统相信很多人见过,比如京东或者淘宝的秒杀,小米手机的秒杀,那么秒杀系统的后台是如何实现的呢?我们如何设计一个秒杀系统呢?对于秒杀系统应该考虑哪些问题?如何设计出健壮的秒杀系统?本期我们就来探讨一下这个问题:
在很久很久以前, 数据以文件的形式保存. 这时, 我们要向去读取数据, 可以一行一行的readline, 使用工具可以是grep, awk, java等.
来源:www.cnblogs.com/wyq178/p/11261711.html
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可
NoSQL = Not Only SQL (不仅仅是SQL) 关系型数据库:表格 ,行 ,列 泛指非关系型数据库的,随着web2.0互联网的诞生!传统的关系型数据库很难对付web2.0时代!尤其 是超大规模的高并发的社区! 暴露出来很多难以克服的问题,NoSQL在当今大数据环境下发展的十分迅 速,Redis是发展最快的,而且是我们当下必须要掌握的一个技术! 很多的数据类型用户的个人信息,社交网络,地理位置。这些数据类型的存储不需要一个固定的格式! 不需要多余的操作就可以横向扩展的 ! Map<String,Object> 使用键值对来控制!
要粗略的理解这一点很简单,知道覆盖索引即可(字面意思)。 要稍微全面点的了解的话,建议了解一下“回表查询”和“覆盖索引”,我一会儿去写一篇。
https://www.runoob.com/redis/redis-tutorial.html
Redis 是一个键值对数据库,其键是通过哈希进行存储的。整个 Redis 可以认为是一个外层哈希,之所以称为外层哈希,是因为 Redis 内部也提供了一种哈希类型,这个可以称之为内部哈希。当我们采用哈希对象进行数据存储时,对整个 Redis 而言,就经过了两层哈希存储。
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
https://blog.csdn.net/feng8403000/article/details/127231048
2,J2ME/SE/EE:是jdk6之前对JavaME/SE/EE的称呼。(什么龙鸣学校2021年还用这称呼当选课?乐死我了。)
上一节,我们一起学习了,在Java中如何构建高性能队列,里面牵涉到很多底层的知识,不知道你有Get到多少呢?!
总之应该是这样一种心态吧:我觉得这个内容还不错,或许我早晚要拿出来装逼用,不收藏到时候找不到了多可惜。 我希望收藏了我就会看,我就能学到什么,我就比别人多一些知识。
所谓的淘汰策略就是: 我们redis中的数据都没有过期,但是内存有大小,所以我们得淘汰一些没有过期的数据!!
SIMATIC WinCC作为行业内非常著名的SCADA软件,是西门子最经典的过程监视系统,实现了自动化系统与IT系统之间的互联互通。WinCC能为工业领域提供完备的监控与数据采集(SCADA)功能,其功能随着版本的不断升级也不断更新完善。
系统的幂等承诺是只要调用接口成功,外部多次调用对系统的影响是一致的.当一个接口(或服务)声明为幂等,应看作调用失败是常态,并且失败之后必然会重试。
Methods can also have the property of “idempotence” in that (aside from error or expiration issues) the side-effects of N > 0 identical requests is the same as for a single request.
由于ABA问题会导致乐观锁存在失效的情况,只要保证version值自增就不会出现ABA的问题
ps:我们用set存储了单个用户的文章点赞数据,有个小伙伴天天无聊就在那给文章点赞,点了几百万,那set里就有了几百万数据,这个可能就是一个大key
数据类型 概览 依赖于底层 String类型二进制安全,离不开简单动态字符串 Redis命令行 连接 字符串 使用incr计数,可以模拟用户访问计数 Hash 适合存储对象。将序列化的数据Jso
本文旨在解决分布式系统的session如何共享问题,大致思路:session放入redis。其他解决方案:持久化、放cache等都可以,但是自从有了redis,这完全可以变的简简单单。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
在《Redis 数据缓存满了怎么办?》我们知道 Redis 缓存满了之后能通过淘汰策略删除数据腾出空间给新数据。
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