Zset:每个元素都会关联一个double类型的分数,redis通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序
0.1 2018.04.25 09:13 字数 220 阅读 4376评论 2喜欢 5
随着互联网和大数据技术的发展,NoSQL数据库 在数据存储和处理中扮演着越来越重要的角色。
闲着无事,在家里无聊。两天前,我搞了一个《2020-nCoV 新型肺炎确诊患者相同行程查询工具 V1.3》,在朋友圈里疯狂转发!我兴奋极力了,这让我感受到了作为一个程序员的莫大价值。于是,我登上 B 站,想娱乐一下,发现我之前录制的一些视频被很多人关注了,并且播放量也蹭蹭的上涨。这又诱惑的我想继续录制一些视频了,这次的内容就是 4 种方式让你彻底掌握 Redis 的导入导出以及数据迁移!
针对Redis性能指标,分别提供Redis日志指标导出器的配置、Prometheus监控规则(YAML格式)、告警规则,以及一个适合的Grafana仪表板配置。
问题 由于生产环境的各种原因,我们需要对现有服务器进行迁移,包括线上正在运行的 redis 集群环境 如何去做? 涉及到数据源变动,原有数据如何平滑迁移到新实例,从而可以实现无缝迁移? 方案汇总
自己挖的坑自己填吧,今天咱就简单地利用swoole(实际上用我撸的那个沙雕一样的ti-rpc,上手会快一些)去实现这种【大量耗时数据导出】需求。但是,我还是偷了两点儿懒:
问题 由于生产环境的各种原因,我们需要对现有服务器进行迁移,包括线上正在运行的 redis 集群环境 如何去做? 涉及到数据源变动,原有数据如何平滑迁移到新实例,从而可以实现无缝迁移? 方案汇总 基于
Redis Desktop Manager for Mac是一款用于管理Redis数据库的GUI工具,它提供了丰富的功能。
第一种迁移方案 mysqldump迁移 mysqldump导出数据库成一个sql文件(快) scp命令复制到另一台服务器(快) source命令导入数据,cpu跑满(比较耗时) 脚本迁移 命令行操作数据库进行数据的导出和导入(比较耗时) 第二种迁移方案 redis搭建一个“生产+消费”的迁移方案 在源数据服务器上跑一个多线程脚本,并行读取数据库里面的数据,并把数据写入到redis队列 目标服务器作为一个消费者,在目标服务器上也跑一个多线程脚本,远程连接redis,并行读取redis队列里面的数据,并
redis client (redis客户端)是一款编程辅助软件。这款软件协助开发人员和保护人员便利的树立,修正,删去,查询redis数据,彻底不需要了解redis指令。能够让用户便利的修改数据,剪切,仿制,张贴redis数据,能够导入,导出redis数据,能够对redis数据排序,进步编程功率和准确性。
Redis是一个基于内存的高效的键值型非关系型数据库,存取效率极高,而且支持多种存储数据结构,使用也非常简单。本节中,我们就来介绍一下Python的Redis操作,主要介绍RedisPy这个库的用法。 1. 准备工作 在开始之前,请确保已经安装好了Redis及RedisPy库。如果要做数据导入/导出操作的话,还需要安装RedisDump。 2. Redis 和 StrictRedis RedisPy库提供两个类Redis和StrictRedis来实现Redis的命令操作。 StrictRedis实现
本文是Docker学习系列教程中的第四篇。本文是Docker常用命令中的重要命令。为什么说重要呢?因为这些命令,在以后开发过程中,会经常使用到。比如:怎么查看容器中运行的日志?怎么查看容器运行的进程?怎么导出自己制作的容器?怎么导入从其他地方获取到的容器呢?以下就是本文主要内容:
上个月跟朋友一起做了个微信小程序,趁着5.20节日的热度,两个礼拜内迅速积累了一百多万用户,我们在小程序页面增加了收集formid的埋点,用于给微信用户发送模板消息通知。
上个月跟朋友一起做了个微信小程序,趁着元旦放假的热度,两个礼拜内迅速积累了一百多万用户,我们在小程序页面增加了收集formid的埋点,用于给微信用户发送模板消息通知。
Redis至今没有一款非常专业的可视化管理客户端,今天本文要介绍一款值得推荐的Redis可视化客户端,以下大多数通过截图的方式来展示这款软件!
Redis至今没有一款非常专业的可视化管理客户端,就算之前介绍过的几款也是差强人意,有些时候满足不了我们的需求,而今天本文要介绍的是另一款值得推荐的Redis可视化客户端,以下大多数通过截图的方式来展示这款软件!
redis数据导入导出常见的大致有redis-dump、aof、rdb文件迁移三种方案。以下是根据各路大神、官方的资料,再结合实际场景中的操作整理而来的。
我们天天都在使用 Redis 内置的命令行工具 redis-cli,久而久之以为它就是一个简单的交互式 Redis 数据结构手工操作程序,但是它背后强大的功能绝大多数同学可能闻所未闻。本节我们一起来挖掘这些鲜为人知的有趣用法。
源码地址:https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools/
最近写了一篇关于redis的不同架构的文章:Redis:告诉我怎么顶住2000万QPS的压力,主要讲的是在日常开发中,通过哪些优化手段,来提升与redis的交互效率。
请确认你的服务器系统是不是Plesk所要求的!截止到我写完这篇文章为止,最新版的debian11还没有被支持
数据库管理工具领域的知名品牌Navicat,推出其免费版本——Navicat Premium Lite,用户可从Navicat官网下载体验这款软件。
prometheus.io/port注解将被注入__address__标签中,以便被作业抓取。接下来的服务发现将开始收集这些Mysql指标
十月,eKuiper 正式发布了 1.7.0 版本。这一版本引入了查询表和可更新 Sink 的概念,支持数据流与外部存储的数据一起计算,进一步完善了流批结合的实时计算能力。与此同时,我们改进了分析函数,支持分流进行有状态计算,添加了更多的分析函数,继续提高规则的表达能力。在外部连接整合方面,我们丰富了source/sink,部分资源整合适配了新的查询表和可更新 Sink 的能力。另外,新版本也着力提高产品运维的能力,优化了管理控制台的外部资源 source/sink 的管理逻辑;提供了规则集的批量导入导出和初始化功能。
举例: 例如,假设有一个应用程序叫做"example.exe",它依赖于名为"example.dll"的动态链接库。而"example.exe"在加载"example.dll"时没有使用绝对路径,而是仅仅指定了DLL的名称。攻击者可以将恶意的"example.dll"文件放置在与"example.exe"相同的目录下,当"example.exe"启动时,系统会先在当前目录中查找"example.dll"文件,如果找到,就会加载该文件并执行其中的恶意代码。 DLL劫持可以函数转发劫持也可以往完整DLL插入恶意代码,这里用的函数转发劫持,大致流程如下图所示: https://kiwings.github.io/2019/04/04/th-DLL%E5%8A%AB%E6%8C%81/ 2.2 劫持dbghelp.dll redis-server.exe在执行bgsave时,会先在应用目录查找dbghelp.dll,找不到再去system32目录下找: 而不管redis的权限是Administrator还是普通用户或者Network Service,它对自己的应用目录一定有写文件的权限,我们可以通过Redis的主从复制在应用目录里写入恶意DLL。 2.3 函数转发劫持 对DLL进行函数转发劫持需要导出原本DLL的函数和地址,以保证程序通过恶意DLL调用这些函数时不影响正常功能,DLL的导出函数一般比较多,用Aheadlib之类的工具可以自动化处理。 我这里用的是DLLHijacker,它会自动处理导出表并生成一个VS2019的项目,但这个python脚本有几个bug: https://github.com/kiwings/DLLHijacker (1) VS项目中文乱码: 修复:几个写文件的地方添加 encoding="utf-8"。 (2) 函数导出表有匿名函数的时候,会导致以下报错 [-]Error occur: 'NoneType' object has no attribute 'decode 修复:在几个for循环里添加函数名是否为空的判断可以解决这个问题。 (3) 生成C/C++代码时,没有使用目标DLL的绝对路径,只是用了DLL的名字填充LoadLibrary(),这是一个很严重的bug,会导致函数转发失败、Redis的功能受到影响从而只能劫持一次: 修复:我改成了根据输入的目标DLL路径自动填充。 如果没有使用原DLL的绝对路径,在Process Monitor可以看到,只会调用应用程序目录里的恶意DLL,并没有调用原本的system32下的dbghelp.dll: 从而redis的功能受到影响,导致redis的bgsave只能触发一次DLL调用,第二次bgsave的进程会被阻塞从而无法调用DLL,并且Redis关闭后将无法启动: 这也是网上部分师傅的文章写”不会影响redis运行 但会无法重启“的原因,因为他们也是用的DLLHijacker,并且没有发现有这个坑,这不仅会影响业务,而且只能劫持一次: 正常的DLL劫持不会影响程序的功能,可以劫持很多次,假如我第一次劫持想上线CS但是没有成功,那对面可能不出网,那我可能会再劫持打一个MSF的反向shell,都没成功我也可以继续尝试MSF盲打命令: 正常的DLL转发劫持如下,调用完应用程序目录里的恶意DLL后会调用原DLL: 0x03 漏洞利用 3.1 工具使用 工具下载地址: https://github.com/P4r4d1se/dll_hijack 如是是Windows 64位的Redis DLL劫持的话,可以直接用里面的VS2022版的dbghelp项目。 其他要用我修改后的DllHijacker.py和目标DLL路径生成VS项目: python3 DLLHijacker.py C:\Windows\System32\dbghelp.dll 下载安装VS2022,只用勾C++桌面开发: https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads 打开生成目录里的sln文件,因为原本是VS2019的项目所以会提醒你升级,选确定,不然得另外安装v142的编译组件才能编译VS2019的项目: 打开后在源文件的dllmain.app,修改里面的shellocde就行,其他不用改: 3.2 出网——Cobalt Strike 如果Redis主机直接出网,或者能通其他已经上线CS的出网主机,那直接上CS是最好的选择,CS生成C语言的payload: 源文件的dllmain.app里把payload替换进去,然后选Release x64,生成——生成解决方案: 然后主从复制将dbghelp.dll写过去并bg
项目中E端有一个订单导出的功能能(导出销售订单或者销售退单,导出列颇多,且必须满足实时数据)。我们使用POI导出数据,并且后端加了熔断措施,导出限流,大促期间导出开关控制。相对来说有了这些机制线上应用不会因为导出操作流量过大内存爆掉,也保证了应用安全稳定的运行,但是最近监控发现导出操作性能急剧下降(数据量已经超过3百万),先看看监控。
使用redis存储群发消息。当初匆忙上线,设计上有两个主要问题:一是在每个userid的key中存储消息体,从数据库的角度看,存在大量的数据冗余,占用大量存储空间。二是不设置key的过期时间,使得redis像貔貅一样只进不出,不断膨胀。
CVE-2022-0543 该 Redis 沙盒逃逸漏洞影响 Debian 系的 Linux 发行版本,并非 Redis 本身漏洞, 漏洞形成原因在于系统补丁加载了一些redis源码注释了的代码
公司部门同事有个需求,就是需要把当前另一个部门a中存储的数据全部导出来,自己当前业务b的数据全部导出来,两个要取一下差集,把a中存在,b中不存在的记下来,要去调用某接口把对应的文件删除。这个我感觉可以使用redis的集合来进行操作,但是考虑到数据量特别大,文件有200G,内存估计不够用,暂时还不知道咋整。
导出生成大批量数据的文件,一个Excel中最多存有五十万条数据,查询多余五十万的数据写多个Excel中。导出完成是生成的多个Excel文件打包压缩成zip,而后更新导出记录中的压缩文件路径。
Redis专题(八) ——Redis管理工具 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、安全性 1、运行环境 Redis以简洁为美,其安全性没有太多操作,要求在生产系统中外界不能直接连接Redis进行操作,而必须经过程序中转后,由程序进行操作。 即,redis要求运行在可信的环境中。 redis服务器启动后,默认允许外界连接,可以修改其配置文件的bind,配置只能有一个路径进行连接,如bind 127.0.0.1,只允许本机连接。bind只能配置一个ip,因此设置应在防火墙中进行。 2、
需求:将一个redis实例(如10.10.10.1:6379)范围内所有key值中的 .letssing.net 替换为 .kaixinvv.com。
在使用 Logstash 从 pg 库中将一张表导入到 ES 中时,发现 ES 中的数据量和 PG 库中的这张表的数据量存在较大差距。如何快速比对哪些数据没有插入?导入过程中,Logstash 日志没有异常。PG 中这张表有 7600W。
Redis借助了fork命令的copy on write机制。在生成快照时,将当前进程fork出一个子进程,然后在子进程中循环所有的数据,将数据写成为RDB文件。
任务进程为后台作业提供了一个便捷的解决方案。Worker过程独立于应用程序运行,甚至可以位于不同的系统上。应用程序和worker之间的通信是通过消息完成的。通过与物理相互作用来监视其进度。下图展示了一个典型的实现:
NoSQL,全称 Not Only SQL,意为不仅仅是 SQL,泛指非关系型数据库。NoSQL 是基于键值对的,而且不需要经过 SQL 层的解析,数据之间没有耦合性,性能非常高。
业务系统开发中,产品经常提出这样的功能,要求系统系统支持excel格式数据导出,这种功能再常见不过,熟练的程序员可能几个小时就搞定了,然后随着数据量的增加,使用频率的提高,有没有遇到一下情况呢 ?
相信大家做Excel导入导出功能,都会遇到大数据量超时问题。一般解决方法,采用异步操作,但每次都需要自己写异步的代码,为了减少重复不必要的工作,我决定开发一套基于注解的导入导出功能,并且支持异步操作。
TLDR; 使用 supermonkey[1] 可以 patch 任意导出/非导出函数。
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