如果现在要开发一个功能: 统计APP或网页的一个页面,每天有多少用户点击进入的次数.同一个用户的反复点击进入记为 1 次,也就是统计 UV 数据. 让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 如果统计 PV 数据,只要给网页一个独立的 Redis 计数器就可以了,这个计数器的 key 的格式为 puv:{pid}:{yyyyMMdd}.每来一个请求就 incrby 一次,就可以统计出所有的 PV 数据. 但是 UV 不一样,它要去重,同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次.这就要求每一个网页请

http://dy.163.com/v2/article/detail/DQT2ROO10511RVML.html

前言 我们先思考一个常见的业务问题:如果你负责开发维护一个大型的网站,有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据,然后让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 统计uv的常用方法以及优缺点 其实要是单纯的统计pv是比较好办的,直接用redis的incr就行,但是uv的话,它要去重,同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次.这就要求每一个网页请求都需要带上用户的 ID,无论是登陆用户还是未登陆用户都需要一个唯一 ID 来标识. set 比较容易想到的是为每一个页面一个独立的 set 集

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

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

Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/09/516.htm Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV 编程语言  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-09-25)  15132℃  1评论 关键字:streamlib.基数估计.实时计算uv.大数据.去重计数 一直在想如何在实时计算中完成对海量数据去重计数的功能,即SELECT

原文地址http://oldblog.antirez.com/post/take-advantage-of-redis-adding-it-to-your-stack.html @(syoka)[redis|] 如何更好的利用redis redis相比于其他数据库有诸多不同之处: 它使用内存作为主存储,而硬盘存储则仅仅用来提供持久化 数据模型相对比较单一(Redis数据类型) 它是一个单线程等等 另一个比较大的差异是:为了获取Redis的优势而将Redis应用于你的生产环境中并不要求你j切换Re

众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作3年的开发,稍微优秀一点的,都给到30K的Offer,当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的.废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到

阅读本文大概需要 2.8 分钟. 作者:沙茶敏碎碎念 众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作 3 年的开发,稍微优秀一点的,都给到 30K 的 Offer. 当然,拼多多加班也是出名的,一周上 6 天班是常态,每天工作时间基本都是超过 12 个小时,也是相当辛苦的. 废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目: 拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用 Redis 来统计一个网站的用户访问数呢? 使用 Hash 哈希是

众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作3年的开发,稍微优秀一点的,都给到30K的Offer,当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的.废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到

拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到哈希表上,如果是遇到关键字冲突,那么就会拉出一个链表出来. 当一个用户访问的时候,如果用户登陆过,那么我们就使用用户的id,如果用户没有登陆过,那么我们也能够前端页面随机生成一个key用来标识用户,当用户访问的时候,我们可以使用HSET命令,key可以选择URI与对应的日期进行拼凑,field可以使用用户

做网站,接手别人的代码,发现url有时候会过长导致页面直接翻掉. 后来想了一下可以利用redis将太长的地方暂存,加载页面时获取即可. 存Redis: /// <summary> /// when tagids length > 50 then shortening the ids /// </summary> /// <param name="tagIDs"></param> /// <returns>tags or

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

本系列都是翻译REDIS作者的博文  另外加上我自己的一点点理解  希望有问题大家一起讨论 http://antirez.com/news/77 原文地址 在利用REDIS做分布式锁时基本持有2种观点: 1种认为这是非常 快速的 很伟大的案例 认为redis解决了一个非常难解决的问题,但是另一方面却不是这样的观点,认为利用REDIS做分布式锁是非常恼火的,完全是在错误的使用REDIS 作者认为2者都正确 也就是作者认为2者都说的过去  那我们来看看作者是怎么阐述的: Safety and Liv

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

原文:VS2012 利用正则统计项目代码行数 #开头和/开头或者空行都不计入代码量,  搜索出来以后最后一行就是代码行数了:

Java利用递归算法统计1-6的数组排列组合数 1.设计源码 /** * @Title:ArrayCombination.java * @Package:com.you.data * @Description:数组组合 * @Author: 游海东 * @date: 2014年3月16日 下午10:37:37 * @Version V1.2.3 */ package com.you.data; import java.util.Arrays; import java.util.LinkedLis

在很多高并发请求的情况下,我们经常需要对系统进行限流,而且需要对应用集群进行全局的限流,那么我们如何类实现呢. 我们可以利用redis的缓存来进行实现,并且结合mysql数据库一起,先来看一个流程图. 这个就是一个典型的对http请求进行全局限流的流程图. 入口通过请求拦截器进行拦截(filter). 来看代码片段,这个代码片段就是一个标准的filter(我们这里基于springboot来定义filter) 我们需要做全局限流时,就需要用到redis了.在redis中,可以将限流配置定义为 re

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