这里不累赘如何安装redis和php  redis扩展,主要熟悉调用redis哈希数据类型 简单方法操作如下 1:hSet 2:hGet 4:hDel 5:hGetAll 4:hExists 5:hIncrBy 简单购物车实现 namespaceHome\Controller; useThink\Controller; useOrg\Net\Http; useThink\Cache\Driver\Redis; classIndexControllerextendsController { pri

动手造轮子:基于 Redis 实现 EventBus Intro 上次我们造了一个简单的基于内存的 EventBus,但是如果要跨系统的话就不合适了,所以有了这篇基于 Redis 的 EventBus 探索. 本文的实现是基于 StackExchange.Redis 来实现的. RedisEventStore 实现 既然要实现跨系统的 EventBus 再使用基于内存的 EventStore 自然不行,因此这里基于 Redis 设计了一个 EventStoreInRedis ,基于 redis

springboot 工程 主要说明购物车流程(故将登录用户信息保存至session) 未登录时 将用户临时key 保存至cookie 有不足之处 请大佬指点 项目源码: https://github.com/youxiu326/sb_shopping_cart 项目结构:

第一:Redis 是什么? Redis是基于内存.可持久化的日志型.Key-Value数据库 高性能存储系统,并提供多种语言的API. 第二:出现背景 数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率 性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决,经历的过程有: 数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis 解决写的问题: 水平拆分,对表的拆分,将有的用户放在这个表,有的用户放在

Redis的复制功能是完全建立在之前我们讨论过的基 于内存快照的持久化策略基础上的,也就是说无论你的持久化策略选择的是什么,只要用到了Redis的复制功能,就一定会有内存快照发生,那么首先要注意你 的系统内存容量规划,原因可以参考我上一篇文章中提到的Redis磁盘IO问题. Redis复制流程在Slave和Master端各自是一套状态机流转,涉及的状态信息是: Slave 端: Master端: 整个状态机流程过程如下: Slave端在配置文件中添加了slave of指令,于是Slave启动时读

来自:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/6217453.html Hash操作 hash表现形式上有些像pyhton中的dict,可以存储一组关联性较强的数据 , redis中Hash在内存中的存储格式如下图: hset(name, key, value) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 # name对应的hash中设置一个键值对(不存在,则创建:否则,修改)   # 参数:     # name,redis的name     # key,na

第一:Redis 是什么? Redis是基于内存.可持久化的日志型.Key-Value数据库 高性能存储系统,并提供多种语言的API. 第二:出现背景 数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率 性能需求, 随着读操作的量的上升需要解决,经历的过程有: 数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache)–>转到Redis 解决写的问题: 水平拆分,对表的拆分,将有的用户放在这个表,有的用户放在

第二百九十六节,python操作redis缓存-Hash哈希类型,可以理解为字典类型 Hash操作,redis中Hash在内存中的存储格式如下图: hset(name, key, value)name对应的hash中设置一个键值对(不存在,则创建:否则,修改) name,redis的name key,name对应的hash中的key value,name对应的hash中的value hsetnx(name, key, value),当name对应的hash中不存在当前key时则创建(相当于添加)

disgear是笔者参考solrcloud架构基于redis实现的分布式的缓存,支持数据切分到多台机器上,支持HA,支持读写分离和主节点失效自动选举,目前把它开放到github上,开放给大家 github:https://github.com/yangbutao/disgear 总体设计 1. 系统需求 1) 性能 内存操作,读写性能要求比较高 2) 数据量 支持数据切分,分为多个Shard,每个shard负责一定范围的数据 3) 伸缩性 当单个节点的数据量比较大的时,可以对该节点进行数据切分,

背景 在业务发展过程中,会出现一些需要延时处理的场景,比如: a.订单下单之后超过30分钟用户未支付,需要取消订单 b.订单一些评论,如果48h用户未对商家评论,系统会自动产生一条默认评论 c.点我达订单下单后,超过一定时间订单未派出,需要超时取消订单等... 处理这类需求,比较直接简单的方式就是定时任务轮训扫表.这种处理方式在数据量不大的场景下是完全没问题,但是当数据量大的时候高频的轮训数据库就会比较的耗资源,导致数据库的慢查或者查询超时.所以在处理这类需求时候,采用了延时队列来完成. 几种延

背景 在业务发展过程中,会出现一些需要延时处理的场景,比如: a.订单下单之后超过30分钟用户未支付,需要取消订单b.订单一些评论,如果48h用户未对商家评论,系统会自动产生一条默认评论c.点我达订单下单后,超过一定时间订单未派出,需要超时取消订单等... 处理这类需求,比较直接简单的方式就是定时任务轮训扫表.这种处理方式在数据量不大的场景下是完全没问题,但是当数据量大的时候高频的轮训数据库就会比较的耗资源,导致数据库的慢查或者查询超时.所以在处理这类需求时候,采用了延时队列来完成. 几种延时队

前言: “去重”是日常工作中会经常用到的一项技能,在爬虫领域更是常用,并且规模一般都比较大.去重需要考虑两个点:去重的数据量.去重速度.为了保持较快的去重速度,一般选择在内存中进行去重. 数据量不大时,可以直接放在内存里面进行去重,例如python可以使用set()进行去重. 当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构. 当数据量再大一点时,可以用不同的加密算法先将长字符串压缩成 16/32/40 个字符,再使用上面两种方法去重: 当数据量达到亿(甚至十亿.百亿)数量级时,内存有限

转载:http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/53107018 前言 “去重”是日常工作中会经常用到的一项技能,在爬虫领域更是常用,并且规模一般都比较大.去重需要考虑两个点:去重的数据量.去重速度.为了保持较快的去重速度,一般选择在内存中进行去重. 1.数据量不大时,可以直接放在内存里面进行去重,例如python可以使用set()进行去重. 2.当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构. 3.当数据量再大一点时,可以用不同的加密

Delayer 基于 Redis 的延迟消息队列中间件,采用 Golang 开发,支持 PHP.Golang 等多种语言客户端. 参考 有赞延迟队列设计 中的部分设计,优化后实现. 项目链接:https://github.com/mixstart/d... ,有需要的朋友加 Star 哦. 应用场景 订单超过30分钟未支付,自动关闭订单. 订单完成后, 如果用户一直未评价, 5天后自动好评. 会员到期前3天,短信通知续费. 其他针对某个任务,延迟执行功能的需求. 实现原理 客户端:push 任务

什么是布隆过滤器?它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数.把一个目标元素通过多个hash函数的计算,将多个随机计算出的结果映射到不同的二进制向量的位中,以此来间接标记一个元素是否存在于一个集合中.布隆过滤器可以做什么?布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难.布隆过滤器特点如果布隆过滤器显示一个元素不存在于集合中,那么这个元素100%不存在与集合当中如果布隆过滤器显示一个元素存在于集合中,那么

spring boot基于redis的LUA脚本 实现分布式锁[都是基于redis单点下] 一.spring boot 1.5.X 基于redis 的 lua脚本实现分布式锁 1.pom.xml <!-- Redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifact

1 前言 前面写了4篇Redis底层实现和工程架构相关文章,感兴趣的读者可以回顾一下: Redis面试热点之底层实现篇-1 Redis面试热点之底层实现篇-2 Redis面试热点之工程架构篇-1 Redis面试热点之工程架构篇-2 今天开始来和大家一起学习一下Redis实际应用篇,会写几个Redis的常见应用. 在我看来Redis最为典型的应用就是作为分布式缓存系统,其他的一些应用本质上并不是杀手锏功能,是基于Redis支持的数据类型和分布式架构来实现的,属于小而美的应用. 结合笔者的日常工作,

基于 Redis 实现 CAS 操作 Intro 在 .NET 里并发情况下我们可以使用 Interlocked.CompareExchange 来实现 CAS (Compare And Swap) 操作,在分布式的情景下很多时候我们都会使用 Redis ,最近在改之前做的一个微信小游戏项目,之前是单机运行的,有些数据存储是基于内存的,直接基于对象操作的,最近要改成支持分布式的,于是引入了 redis,原本基于内存的数据就要迁移到 redis 中存储,原来的代码里有一些地方使用了 Interlo

目前,比较火的nosql数据库,如MongoDB,Redis,Riak都提供了类似incr原子行操作. 下面是PHP版的一种实现方式: <?php /** * 基于Redis的全局订单号id * * @author liujingyu * @copyright liujingyu, 11 八月, 2014 **/ class OrdersnumAction { private $_r; private $_host; private $_port; private $_passwd; priva

背景 上一篇(灵感来袭,基于Redis的分布式延迟队列)讲述了基于Java DelayQueue和Redis实现了分布式延迟队列,这种方案实现比较简单,应用于延迟小,消息量不大的场景是没问题的,毕竟Java DelayQueue是占用内存的.针对现用方案的不足,于是利用Redis的Sorted Set数据结构简单实现分布式延迟队列. Sorted Set Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员. 不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数.red

1 前言 今天开始来和大家一起学习一下Redis实际应用篇,会写几个Redis的常见应用. 在我看来Redis最为典型的应用就是作为分布式缓存系统,其他的一些应用本质上并不是杀手锏功能,是基于Redis支持的数据类型和分布式架构来实现的,属于小而美的应用. 结合笔者的日常工作,今天和大家一起研究下基于Redis的分布式锁和Redlock算法的一些事情.     2.初识锁 1. 锁的双面性 现在我们写的程序基本上都有一定的并发性,要么单台多进线程.要么多台机器集群化,在仅读的场景下是不需要加锁的