本文主要和大家分享一下redis的高级特性:bit位操作. 本文redis试验代码基于如下环境: 操作系统:Mac OS 64位 版本:Redis 5.0.7 64 bit 运行模式:standalone mode redis位操作 reids位操作也叫位数组操作.bitmap,它提供了SETBIT.GETBIT.BITCOUNT.BITTOP四个命令用于操作二进制位数组. 先来看一波基本操作示例: SETBIT 语法:SETBIT key offset value 即:命令 key 偏移量 0

转载请注明出处,欢迎大家批评指正 1.数据服务器详细设计 数据服务器在设计上采用三个层次的数据同步,实现玩家数据的高速获取和修改. 数据层次上分为:内存数据,redis数据,mysql数据 设计目的:首先保证数据的可靠,防止数据丢失,保证数据完整.然后实现数据的高速访问,减少由玩家数量增加对数据服务器性能造成的影响.最后实现运维数据的入库,以及数据持久化. 在这个基础上数据服务器不再是一个单一服务器,它涉及到与其他服务器之间的交互. 数据服务器的核心在于redis数据层面.通过redis加快玩家

zt  http://www.cnblogs.com/captainl1993/p/4788236.html 1.数据服务器详细设计 数据服务器在设计上采用三个层次的数据同步,实现玩家数据的高速获取和修改. 数据层次上分为:内存数据,redis数据,mysql数据 设计目的:首先保证数据的可靠,防止数据丢失,保证数据完整.然后实现数据的高速访问,减少由玩家数量增加对数据服务器性能造成的影响.最后实现运维数据的入库,以及数据持久化. 在这个基础上数据服务器不再是一个单一服务器,它涉及到与其他服务器

知识小回顾之json序列化问题 精髓:支持python的几种数据类型(注意不是对象,不能放对象),其次是tuple变list. ensure_ascii:默认值True,如果dict内含有non-ASCII的字符,则会类似\uXXXX的显示数据,设置成False后,就能正常显示 一 显示视频 1.用到了cc视频的服务. 2.购买服务,上传视频,上传完成有个视频id. 3.审核通过可以拿到视频的js,html等代码,复制到模板上就可以用了. 最后:视频的一个播放规则,请阅读api.例如输入密码才能

一.采坑背景 在最大数据分析的过程中,redis是被当做热数据的缓存库使用的,在某一天中,redis数据库热数据无法插入,此时数据量大概在100万左右,很是纠结,为什么不能插入?程序的错误,不可能,没有异常.redis插入数据超时,查看正常.难道是redis的配置问题,试着寻找解决方案,在网上找到了不少类似的问题,今天我们就踩一下! 二.探索问题 (一).redis内存异常 1.我们这里模拟一下当时异常的redis环境,现在数据库中有27条数据,大概内存占用2.4M左右,我们先把最大内存刻意设置

redis存json数据时选择string还是hash 我们在缓存json数据到redis时经常会面临是选择string类型还是选择hash类型去存储.接下来我从占用空间和IO两方面来分析这两种类型的优势. 1.占用空间 根据数据结构的共识我们知道hashtable类型是要比string类型更占用空间, 而ziplist类型与string类型占用的空间基本相差不大. 如下图就是ziplist的存储的格式 那我们接下来分别分析redis的string和hash类型占用空间方面的知识 string类

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-hive-10g/ 感谢! Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.

Hive导入10G数据的测试 让Hadoop跑在云端系列文章,介绍了如何整合虚拟化和Hadoop,让Hadoop集群跑在VPS虚拟主机上,通过云向用户提供存储和计算的服务. 现在硬件越来越便宜,一台非品牌服务器,2颗24核CPU,配48G内存,2T的硬盘,已经降到2万块人民币以下了.这种配置如果简单地放几个web应用,显然是奢侈的浪费.就算是用来实现单节点的hadoop,对计算资源浪费也是非常高的.对于这么高性能的计算机,如何有效利用计算资源,就成为成本控制的一项重要议题了. 通过虚拟化技术,我

以下为个人学习Redis的备忘录--内存优化 1.随时查看info memory,了解内存使用状况:127.0.0.1:6379> info memory# Memoryused_memory:2314624 //(字节单位形式)used_memory_human:2.21M //Redis已分配的内存总量(易读单位形式)used_memory_rss:1282048used_memory_rss_human:1.22M //操作系统为Redis进程分配的内存总量used_memory_peak

既然是详解, 就从最基础的讲起了. 或者1来存储数据的, 所以Bit实际上可以看成存放1个二进制数字的1个位置.也就是说bit只有2种值, 0 或者 1, 所以1个bit能存放1个布尔类型的值(boolean,是或者否). 如果一个布尔类型被存放在1个bit中, 自然这个变量就占用1个bit了, 无论这个值是1或者0, 它都占用1个bit... 个文件占多少KB, MB... 1个硬盘占多少GB.. 等后面的这个B, 指的就是字节Byte, 而不是上面的Bit, 而且1个Byte = 8Bit,

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

本文转自:https://www.cnblogs.com/nvd11/archive/2013/04/02/2996784.html,感谢作者的干货 既然是详解, 就从最基础的讲起了. 1. Bit(位)              Bit计算机是计算机最小的存储单位,  大家都知道计算机实质上都是用二进制数0或者1来存储数据的,  所以Bit实际上可以看成存放1个二进制数字的1个位置.             也就是说bit只有2种值, 0 或者 1, 所以1个bit能存放1个布尔类型的值(bo

一.前言 Redis是目前最火爆的内存数据库之一,通过在内存中读写数据,大大提高了读写速度,可以说Redis是实现网站高并发不可或缺的一部分. 我们使用Redis时,会接触Redis的5种对象类型(字符串.哈希.列表.集合.有序集合),丰富的类型是Redis相对于Memcached等的一大优势.在了解Redis的5种对象类型的用法和特点的基础上,进一步了解Redis的内存模型,对Redis的使用有很大帮助,例如: 1.估算Redis内存使用量.目前为止,内存的使用成本仍然相对较高,使用内存不能无

1. Reids内存的划分 数据 内存统计在used_memory中 进程本身运行需要内存 Redis主进程本身运行需要的内存占用,代码.常量池等 缓冲内存,客户端缓冲区.复制积压缓冲区.AOF缓冲区.有jemalloc分配内存,会统计在used_memory中 内存碎片 Redis在分配.回收物理内存过程中产生的.内存碎片不会统计在used_memory中.如果Redis服务器中的内存碎片已经很大,可以通过安全重启的方式减小内存碎片:因为重启之后,Redis重新从备份文件中读取数据,在内存中进

1.最近最少使用算法LRU (Least recently used,最近最少使用) [实现]:最常见的是使用一个链表保存缓存数据 1.新数据插入到链表头部: 2.每当缓存命中(即缓存数据被访问),将数据移动到链表头部: 3.当链表满的时候将链表尾部的数据丢弃: [代价] 命中时需要遍历链表,找到命中的数据块索引,然后需要将数据移到头部. [改变] 基于以上代价,我们将维护的链表改为一个双向链表(即每个节点都有个prev和next),另外需要再多维护一个map,将缓存对象的引用放入map中: 1

Redis 小白指南(四)- 数据的持久化保存 简介 因为 redis 将数据保存在内存中,很容易诱发的一个问题就是,程序崩溃或服务器重启等情况如何保证数据的正常存储. 当我们以 redis 作为主数据库使用时,或者将 redis 作为缓存服务器使用时,在缓存被穿透后会对性能造成很大的影响,所有缓存同时失效,产生缓存雪崩效应,服务器崩溃. 持久化:将内存中的数据同步保存到硬盘上,在需要的时候将硬盘中的数据进行还原恢复. 持久化的方式:RDB 和 AOF,很多的时候是两者结合使用. (1)RDB:

32位操作系统最多只支持4G内存. CPU能不能直接访问硬盘的数据呢, 不能. 只能通过把硬盘的数据先放到内存里, 然后再从内存里访问硬盘的数据.我们平时玩游戏碰上读图loading 进度条的这个过程, 就是把数据从硬盘读到内存的过程啊. 读完条后地图的数据就在内存中了. 内存是把8个8个bit排成1组, 每1组成为1个单位, 大小是1byte(字节), CPU每一次只能访问1个byte, 而不能单独去访问具体的1个小格子(bit).1个byte字节就是内存的最小的IO单位. 1千兆字节(gb)

作者:依乐祝 原文地址:https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9941208.html 主讲人:大石头 时间:2018-11-10 晚上20:00 地点:钉钉群(组织代码BKMV7685)QQ群:1600800 内容:Redis基本使用及百亿数据量中的使用技巧分享 记录人:依乐祝 热场准备 熟悉的开场白,大家晚上好啊,今天给大家分享的是Redis在大数据中的使用,可能真正讲的是一些redis的使用技巧,Redis基本的一些东西. 首先给大家个地址,源码以及实例都在里

Redis所有的数据都在内存中,而内存又是非常宝贵的资源.对于如何优化内存使用一直是Redis用户非常关注的问题.本文让我们深入到Redis细节中,学习内存优化的技巧.分为如下几个部分: 一.redisObject对象 二.缩减键值对象 三.共享对象池 四.字符串优化 五.编码优化 六.控制key的数量 一. redisObject对象 Redis存储的所有值对象在内部定义为redisObject结构体,内部结构如下图所示. Redis存储的数据都使用redisObject来封装,包括strin

JVM 内存区域 (运行时数据区域) 链接:https://www.jianshu.com/p/ec479baf4d06 运行时数据区域 Java 虚拟机在执行 Java 程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域.这些区域都各有各自的用途,以及创建和销毁的时间,有的区域随着虚拟机进程的启动而存在,有些区域则依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁.根据<Java 虚拟机规范(Java SE 8版)>的规定,Java 虚拟机所管理的内存将会包括以下几个运行时数据区域.如图:   程序

http://blog.720ui.com/2016/redis_action_02_maxmemory_policy/#volatile-lru 文章目录 1. 如何配置 2. 动态改配置命令 2.1. 设置最大内存 2.2. 设置淘汰策略 3. 内存淘汰策略 3.1. volatile-lru 3.2. volatile-ttl 3.3. volatile-random 3.4. allkeys-lru 3.5. allkeys-random 3.6. no-enviction 4. 如何选