在学习了Redis做为消息队列之后研究 了redis聊天的功能. 其实用关系型数据库也可以实现消息功能,自己就曾经用mysql写过一个简单的消息的功能.RDB中思路如下: ** 在实际中可以完全借助mysql数据库实现聊天功能,建立一个表,保存接收人的username.message.isConsumed等信息,用户登录之后采用心跳机制不停的检测数据库并消费消息. 心跳可以做好多事,比如检测检测当前用户是否已经登录,如果已经登录剔除之前已经登录的用户,实现一个用户一次登录的功能. 心跳可以采用J

哈希表 解释 哈希表是一种根据关键码去寻找值的数据映射结构,该结构通过把关键码映射的位置去寻找存放值的地方 内存结构分析图 1.定义一个类为结点,存储的信息 2.定义链表的相关操作 3.定义一个数组存储多条链表 各个部分的分析 1.结点: //定义链表的节点 class Student { public int id; public String name; public String sex; public Student next;//指向下一个节点 public Student(int i

Private Sub Form_Load()'引用C:\windows\system32\MSCOMCTL.OCX,否则提示出错. Dim Rec As New ADODB.Recordset Dim stRecQL As String Dim Item As Integer Dim i As Integer Dim Node1 As Node Rec.Open "tblTreeview", CurrentProject.Connection, adOpenKeyset, adLoc

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SpringSecurity结合数据表实现权限认证: 下面的案例是在SpringBoot框架实现的: 步骤一:准备数据库表 以下是五张表的脚本 ### 用户表 create table Sys_User ( id int primary key auto_increment, username varchar(32), password varchar(32) ); ###角色表 create table Sys_Role ( id int primary key auto_increment,

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这

一:字符串类型(string) - 应用场景  - 用于常规计数,常规的 key-value 存储. - 常用操作 常用操作 设置一个值为(字符串类型) SET key value 设置一个值并设置过期时间 SETEX key time value 取出一个值为(字符串类型) GET key 递增数字 INCR key 获取字符串长度 STRLEN key 二:散列类型 (HASH) - 应用场景 - 是一个string类型的field和value的映射表,hash特别适合用于存储对象. - 存

注意:本篇文章译自speeding up existing app with a redis cache,如需要转载请注明出处. 发现问题 在应用解决方法之前,我们需要对我们面对的问题有一个清晰的认识.App所遇到的问题是,当执行一个查询时,它会跑到Diffbot’s API 然后查询数据集.子集被返回并展示出来.根据Diffbot服务器的繁忙程度,可能需要花5秒左右的时间去完成这一过程.如果扩展计算机的能力这种情形无疑会改进,如果一个查询执行一次就被记住并且重复使用24小时,通常可以把这个过程

redis和mongodb我之所见 最近自己在做一些个人的小创作.小项目,其中用到了mongodb和redis,最初可能对这二者没有深入的认识.都是所谓的“非关系型数据库”,有什么区别么? 实际上,在我看来,redis的角色更接近于memcache,而mongodb是一个真正的数据库. redis是一个key-value型数据库,信息以键对应值的关系存储在内存中,比memcache较大的优势就在于其数据结构的多样性. 说它不算一个真正意义上的数据库,因为redis是主要把数据存储在内存中(当然可

一.对Redis持久化的探讨与理解 目前Redis持久化的方式有两种: RDB 和 AOF 首先,我们应该明确持久化的数据有什么用,答案是用于重启后的数据恢复. Redis是一个内存数据库,无论是RDB还是AOF,都只是其保证数据恢复的措施. 所以Redis在利用RDB和AOF进行恢复的时候,都会读取RDB或AOF文件,重新加载到内存中. RDB就是Snapshot快照存储,是默认的持久化方式. 可理解为半持久化模式,即按照一定的策略周期性的将数据保存到磁盘. 对应产生的数据文件为dump.rd

场景 Redis实例A ---> Redis实例B,整库全量迁移 方案一: mac环境 brew install npm npm install redis-dump -g 针对RedisA: redis-dump -h host1 -p 6379 -d 1 --json > mydb.json针对RedisB: cat mydb.json | redis-dump --convert | redis-cli 方案二:参考: http://www.zlovezl.cn/articles/mig

将请求存入redis 为了模拟多个用户的请求,使用一个for循环替代 //redis数据入队操作 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1',6379); for($i=0;$i<50;$i++){ try{ $redis->LPUSH('click',rand(1000,5000)); }catch(Exception $e){ echo $e->getMessage(); } } 在后台进行数据处理 守护进程 //redi

利用redis实现分布式锁知识点总结及相关改进 先上原文,本文只为总结及对相关内容的质疑并提出若干意见,原文内容更详细https://www.cnblogs.com/linjiqin/p/8003838.html @frameStart@ @frameTitle@ 老版问题:lock时如果只用jedis.set(String key, String value, String nxxx, String expx, int time)方法存在若干问题:1.不支持重入锁,2.且超时时间的设置也是一个

分布式锁一般有三种实现方式: 1. 数据库乐观锁: 2. 基于ZooKeeper的分布式锁: 3. 基于Redis的分布式锁: 这里大概说一下三种方式的优缺点,数据库乐观锁优点是实现简单,只需要for update关键词就可以实现,缺点是无法满足高并发量以及数据库读写频繁的系统 ZooKeeper分布式锁无论是从性能以及实现的功能来说都是非常优秀,只是在开发起来需要一定的基础,对新手可能不是很友好 而本文主要讲第三种利用redis实现分布式锁,优点是开发相对简单,能满足一定并发量的系统,缺点是存

以下为个人想法,如果有说的不对的地方请各位大佬见谅! 这是博主的第一篇博客,可能排版以及一些描述有不合理的地方还请勿喷,希望大家尽可能的多给我这样的新人一些鼓励让我能在写博客的道路上走下去. 进入正题,首先开发背景 近期公司的一些项目上出现了内存溢出的问题,究其原因是缓存的数据量太大导致jvm内存溢出,产品的架构上比较老所以针对缓存这块,领导叫我去重构移植到Redis中,博主之前并没有学习过Redis以及关于分布式系统的并发问题,所以也是对我的一次挑战,还好没有辜负领导的期望在期望时间之前完成了

Redis大部分应用场景是纯缓存服务,请求后端有Primary Storage的组件,如MySQL,HBase;请求Redis的键未命中,会从primary Storage中获取数据返回,同时更新Redis缓存.如果少量数据丢失,相当于请求"缓冲未命中": 一般对业务的影响是无感知的.但现在Redis用作存储的业务场景变多,数据丢失对业务是致命的影响.下面简单讨论几个Redis常见数据"丢失"现象,以及怎么规避:   数据丢失的影响-   Redis存储的应用场景,

背景 2月20日17时许,阿里云安全监测到一起大规模挖矿事件,判断为Watchdogs蠕虫导致,并在第一时间进行了应急处置. 该蠕虫短时间内即造成大量Linux主机沦陷,一方面是利用Redis未授权访问和弱密码这两种常见的配置问题进行传播,另一方面从known_hosts文件读取ip列表,用于登录信任该主机的其他主机.这两种传播手段都不是第一次用于蠕虫,但结合在一起爆发出巨大的威力. 然而Watchdogs并不是第一个造成这般影响的Redis蠕虫.截至目前,Redis配置问题已惨遭40余种蠕虫攻

本文根据socket.io与Redis来实现基本的聊天室应用场景,主要表现于多个浏览器之间的信息同步和实时更新. 只是简单记录了一下, 更详细的内容可以参考后续的一篇补充文章: 使用node.js + socket.io + redis实现基本的聊天室场景. 首先看下基本的应用场景:多个浏览器同时跟webServer连接,可实时获取webServer推送的数据,如显示某一项实时更新的数据,多个client之间同步消息等. 这里,需要使用到socket.io和redis的publish机制. 1,

周煦辰 2016年8月31日 本文介绍了一下本人在开发过程中遇到"定时推送提醒"的需求的时候所思考的三种解决方案. 明确问题 首先明确一下这个需求可能包含的几个"坑": 系统内的用户量是否很大?所涉及的提醒任务是否会很多? 该提醒是否是用户自己设置的?中途是否会修改? 推送的时间是否固定(如每天固定时间推送或者每隔一个小时推送等)?还是用户自定义推送时间? 所需工具 Redis crontab 任何一种Linux上可以运行的脚本语言(Python.PHP等) 解决方

应用场景 为什么要用redis?二进制存储.java序列化传输.IO连接数高.连接频繁 一.序列化 这里编写了一个java序列化的工具,主要是将对象转化为byte数组,和根据byte数组反序列化成java对象; 主要是用到了ByteArrayOutputStream和ByteArrayInputStream; 注意:每个需要序列化的对象都要实现Serializable接口; 其代码如下: 1 package Utils; 2 import java.io.*; 3 /** 4 * Created

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11579.html 界面展示: 首先展示demo的结果界面,只是简单消息的发送和接收,包括发送文字和发送图片. ws说明: 在介绍socket.io之前,先简单介绍一下websocket: Web Socket的目标是在一个单独的持久连接上提供全双工,双向通信 在JavaScript中建立了Web Socket之后,会有一个HTTP请求发送到浏览器以发送连接.取得服务器响应之后,建立的连接会使用HTTP升级从HTTP协议