福哥答案2020-05-31: 使用keys指令可以扫出指定模式的key列表.对方接着追问:如果这个redis正在给线上的业务提供服务,那使用keys指令会有什么问题?这个时候你要回答redis关键的一个特性:redis的单线程的.keys指令会导致线程阻塞一段时间,线上服务会停顿,直到指令执行完毕,服务才能恢复.这个时候可以使用scan指令,scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表,但是会有一定的重复概率,在客户端做一次去重就可以了,但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长.

<一出好戏>讲述人性,使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析,一起揭秘“这出好戏”到底如何? 黄渤首次导演的电影<一出好戏>自8月10日在全国上映,至今已有10天,其主演阵容强大,相信许多观众也都是冲着明星们去的.目前<一出好戏>在猫眼上已经获得近60万个评价,评分为8.2分,票房已破10亿. 我们将使用Python抓取猫眼近10万条评论数据,并对获取到的数据进行分析,看看观众对这部电影的评价究竟如何? 整个数据分析的过程分为四步: 获取数据 处理数据 存储数据

原文地址:http://www.jt808.com/?p=1282 在开发一个大规模的部标GPS监控平台的时候,就算我们花费再多的时间设计和规划,我们也并不能准确的预测出自己未来的车载终端接入量有多大,而且一开始就为了我们宏伟的设计蓝图,投入大规模的服务器硬件设备和网络带宽,这会带来极高的成本投入,也会在早期造成大马拉小车,空耗+复杂度过高.所以大多数的平台一定是从一两台服务器搭建运营环境, 随着车载终端量级越来越大,并发越来越高,业务模式也越来越复杂,我们需要将程序解构,从一个模块拆出多个模块

大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#Net,写Windows服务抓取原始日志数据,合并精简压缩后,写入Redis集群. 2,各业务系统从时间维度上遍历Redis缓存

原文:http://www.cnblogs.com/nnhy/archive/2018/01/16/Redis220.html 大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#

多线程查询数据,将结果存入到redis中,最后批量从redis中取数据批量插入数据库中 package com.xxx.xx.reve.service; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.E

摘要:为保证高速公路上门架系统的落地项目的成功落地,选择K8s和KubeEdge来进行整体的应用和边缘节点管理. 一.项目背景 本项目是在高速公路ETC联网和推动取消省界收费站的大前提下,门架系统的落地,也就是要把门架部署在覆盖全国范围的高速公路上,收集车辆通行的牌示信息,以及相应的交易信息. 整体的情况是在边缘侧,即高速公路上会部署大量的门架和相应的控制器,相应的边缘终端,这些终端大概10万台,其上部署了相关的应用以收集相关信息.超过50万个应用部署到边缘节点,收集到信息后,通过收费专网向省中

引言 IM即时通信场景下,最重要的一个能力就是推送:在线的直接通过长连接网关服务转发,离线的通过APNS或者极光等系统进行推送.   本文主要是针对在线用户推送场景来进行总结和探讨:如何利用Kafka的Assign模式,解决百万级长链接海量消息的路由广播问题?如何解决超大聊天室成员(超过10万)的消息推送问题? 问题背景 考虑到用户体验和一些技术限制,通常一些社交软件都会限制群成员的上限,比如微信是500,QQ是2000.但是某些特定的场景下,希望突破这个上限,需要怎么实现呢?   如下图,这是

转自:http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/16/561846.html 这个帖子的内容比较典型,大家有兴趣可以也思考一下. 先是楼主提出问题: 最近公司一个项目,是个门户网站,需要做性能测试,根据项目特点定出了主要测试项和测试方案一种是测试几个常用页面能接受的最大并发数(用户名参数化,设置集合点策略)一种是测试服务器长时间压力下,用户能否正常操作(用户名参数化,迭代运行脚本)还有一种则需要测试服务器能否接受10万用户同时在线操作,但使用的L

第一步让我们来看看我们的大量数据的excel 文件 好的下面第二步看一下代码: package com.chinait.utils; /** * 写这个东西主要是最近做了一个联通的数据迁移工作,他们就是这样导出的数据,所以我们写了这个代码. * 还有一个就是网上n 多都是半成品,代码不能直接运行,我这个代码能够直接运行. * java poi 之sax 解析10万级大数量数据,其实百万,千万都是可以的, * 但是想到这么大的数据一般不会使用excel 进行导入数据的行为,所以我采用了这个方法只是

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 王平 源自:猿人学Python PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 前一两年抓过某工商信息网站,几三周时间大约抓了过千万多万张页面.那时由于公司没啥经费,报销又拖得很久,不想花钱在很多机器和带宽上

单集群10万节点 走进腾讯云分布式调度系统VStation https://www.sohu.com/a/227223696_355140 2018-04-04 08:18 云计算并非无中生有的概念,它将普通的单台 PC计算能力通过分布式调度软件连接起来.其最核心的问题是如何把一百台.一千台.一万台机器高效地组织起来,灵活进行任务调度和管理,从而像使用单台机器一样方便地使用多台机器.目前,业界已存在多种分布式调度实现方案,比较知名的有 Hadoop YARN.Mesos.Google Borg

一.微服务网关Spring Cloud Gateway 1.1 导引 文中内容包含:微服务网关限流10万QPS.跨域.过滤器.令牌桶算法. 在构建微服务系统中,必不可少的技术就是网关了,从早期的Zuul,到现在的Spring Cloud Gateway,网关我们用的不可少. 今天我就将沉淀下来的所有与网关相关的知识,用一篇文章总结清楚,希望对爱学习的小伙伴们有所帮助. 本篇文章主要介绍网关跨域配置,网关过滤器编写,网关的令牌桶算法限流[每秒10万QPS] 首先我们来看什么是网关 1.2 什么是微

问题现象 ECS Windows系统服务器基于IIS搭建的网站由于IIS默认的配置,服务器最多只能处理5000个同时请求,访问量大时很容易导致报错: Error Summary:  HTTP Error 503.2 - Service Unavailable  The serverRuntime@appConcurrentRequestLimit setting is being exceeded.  Detailed Error Information:  Module IIS Web Cor

原文:http://www.cnblogs.com/dudu/archive/2009/11/10/1600062.html 今天下午17点左右,博客园博客站点出现这样的错误信息: Error Summary: HTTP Error 503.2 - Service UnavailableThe serverRuntime@appConcurrentRequestLimit setting is being exceeded. Detailed Error Information: Module

本文转自:http://www.cnblogs.com/dudu/archive/2009/11/10/1600062.html 今天下午17点左右,博客园博客站点出现这样的错误信息: Error Summary: HTTP Error 503.2 - Service Unavailable The serverRuntime@appConcurrentRequestLimit setting is being exceeded. Detailed Error Information: Modu

转自:http://www.cnblogs.com/dudu/archive/2009/11/10/1600062.html 今天下午17点左右,博客园博客站点出现这样的错误信息: Error Summary: HTTP Error 503.2 - Service UnavailableThe serverRuntime@appConcurrentRequestLimit setting is being exceeded. Detailed Error Information: Module

转自http://blog.csdn.net/welken/article/details/4971887   做数据库开发或管理的人经常要创建大量的测试数据,动不动就需要上万条,如果一条一条的录入,那会浪费大量的时间,本文介绍了Oracle中如何通过一条SQL快速生成大量的测试数据的方法. 产生测试数据的SQL如下: SQL> select rownum as id,  2                 to_char(sysdate + rownum / 24 / 3600, 'yyyy-

背景:        IIS7.5是微软推出的最新平台IIS,性能也较以前有很大的提升,但是默认的设置配不适合很大的请求.但是我们可以根据实际的需要进行IIS调整,使其性能更佳,支持同时10万个请求.        以下方案,通过对IIS7的配置进行优化,调整IIS7应用池的队列长度,请求数限制,TCPIP连接数等方面,从而使WEB服务器的性能得以提升,保证WEB访问的访问流畅. 解决方案: 步骤一:调整IIS的应用程序池队列长度. 在[应用程序池]列表中,选择你相应网站所使用的应用程序池,将原

偶然在群里看到有人问到大数据查询,自己也就想了小艾改如何解决,从从1000万个随机数中查找出相同的10万个随机数花的最少时间, 谈到效率,自然是hashmap莫属. import java.util.HashMap;import java.util.Map;import java.util.Random; public class dataTest { private static final int [] datas = new int [1000 * 10000]; //1000万个随机数

具体设置如下: 1. 调整IIS 7应用程序池队列长度 由原来的默认1000改为65535. IIS Manager > ApplicationPools > Advanced Settings Queue Length : 65535 2.  调整IIS 7的appConcurrentRequestLimit设置 由原来的默认5000改为100000. c:\windows\system32\inetsrv\appcmd.exe set config /section:serverRunti