mySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据? 1.限定 Redis 占用的内存,Redis 会根据自身数据淘汰策略,加载热数据到内存.所以,计算一下 20W 数据大约占用的内存,然后设置一下 Redis 内存限制即可. 2.问题是什么数据? 比如用户数据.数据库有2000w条.活跃用户:redis sortSet里 放两天内(为方便取一天内活跃用户)登录过的用户,登录一次ZADD一次,如set已存在则覆盖其分数(登录时间).键:login:

maven使用: <!--redis jar包--> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.data

描述: 一个web服务,原先的业务逻辑是把mysql查询的结果缓存在redis中一个小时,加快请求的响应. 现在有个问题就是根据请求的指定的编码返回对应编码的response. 首先是要修改响应的body的编码,由于mysql去出来就是unicode,所以直接使用 ``` content = content.encode(charset) ``` 来转化,然后在请求header中也加入字符编码. 解决: 可是这样测试下来,有的请求可以返回正确的编码格式,有的还是乱码,最后猜测是redis中数据类

先建立es的mapping,也就是建立在es中建立一个空的Index,代码如下:执行后就会在es建lagou 这个index.     from datetime import datetime from elasticsearch_dsl import DocType, Date, Nested, Boolean, \ analyzer, InnerDoc, Completion, Keyword, Text, Integer from elasticsearch_dsl.connection

存到Redis中,好处是速度快.毕竟写到硬盘需要更多的时间.加入购物车的功能,操作很频繁,可以通过Redis快速写入,移除,修改. 用什么方式呢? 传统的KEY,VALUE不太合适,每次增加修改,都要把VALUE取出,序列化成数组之后,再改变结构,然后序列化存入. 幸好,Redis中有一种哈希的方式.它的特点就是每个KEY下面,包含对应的子KEY,VALUE.这样就方便操作每个用户下的购物车信息了. 用户的购物车标识为: appid:openid:cart 作为大KEY 购物车中的存储内容为:

一.操作string .list .map 对象 1.引入jar: jedis-2.1.0.jar   2.代码 /**      * @param args      */     public static void main(String[] args) {                  //连接redis服务     Jedis jedis = new Jedis("192.168.88.15",6379);                  //password验证-假设

在php中,SESSION的数据默认是存放到文件中,这样性能不仅不高,而且不利于扩展.在搭建集群后,默认存放到文件中就不适用了.所以,我们一般将SESSION自定义,让SESSION中的数据存放到 数据库中.Memcache中.Redis中. 今天介绍如何将SESSION数据存放到Redis中. 前提条件: 设置将session数据放到redis中,前提是php所在的服务器必须安装了redis的phpredis扩展.否则php会报错. 步骤如下: 修改php.ini session.save_h

1.获取DataTable /// <summary> /// 查询Excel文件中的数据 /// </summary> /// <param name="strPath">文件路径</param> /// <param name="sheetName">工作表名</param> /// <returns>DataTable</returns> public DataTa

为了把数据保存到mysql费了很多周折,早上再来折腾,终于折腾好了 安装数据库 1.pip install pymysql(根据版本来装) 2.创建数据 打开终端 键入mysql -u root -p  回车输入密码 create database scrapy (我新建的数据库名称为scrapy) 3.创建表 use scrapy; create table xiaohua (name varchar(200) ,url varchar(100)); 数据库部分就酱紫啦 4.编写pipelin

本人原本是想做微信公众号菜单的创建修改删除等操作的,但是发现需要access_token,通过阅读文档,发现文档要求有以下几点: 1.access_token 获取后有效期是2小时 2.access_token 占用512个字符空间 3.获取access_token 的url 为(get请求) :  https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=APPID&secret=APPSECRE

使用HtmlAgilityPack 基础请参考这篇博客:https://www.cnblogs.com/fishyues/p/10232822.html 下面是根据抓取的页面string 来解析并保存到datatable中: //HtmlString 获取的html页面的字符串 //XmlPath 解析元素在html中的位置,像:XmlPath = "/html/body/div[3]/div[3]/div[1]/table" public static DataTable Parsi

redis是一个key-value存储结构.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set 有序集合)和hash(哈希类型),数据存储如下图分析 为了分别为ID存入多个键值对,此次仅对Hash数据进行操作,例子如下 import os,sys import requests import bs4 import redis #连接Redis r = redis.Redis(host=',po

利用item pipeline可以实现将数据存入数据库的操作,可以创建一个关于数据库的item pipeline 需要在类属性中定义两个常量 DB_URL:数据库的URL地址 DB_NAME:数据库的名字 在Spider爬取的整个过程中,数据库的连接和关闭操作只需要进行一次就可以,应该在开始处理之前就要连接数据库,并在处理完所有数据之后就关闭数据库.所以需要在open_spider和close_spider中定义数据库的连接和关闭操作 在process_item中实现MongoDB的写入操作,使

#coding:utf-8import csv headers = ['ID','UserName','Password','Age','Country'] rows = [(1001,'qiye','qiye_pass',24,'China'), (1002,'Mary','Mary_pass',20,"USA"), (1003,"Jack","Jack_pass",20,"USA") ] with open('qiye.c

# -*- conding:utf-8 -*- # 1.两页的内容 # 2.抓取每页title和URL # 3.根据title创建文件,发送URL请求,提取数据 import requests from lxml import etree import time, random, xlwt # 专家委员会成员的xpath(‘//tbody//tr[@height='29']’) class Doc_spider(object): def __init__(self): self.base_url

MongoDB是一款由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其内容存储方式类似于JSON对象,它的字段值可以是其它文档或数组,但其数据类型只能是String文本型. 在使用之前我们要确保已经安装好了MongoDB并启动了该服务.此处主要用于Python数据的保存,我们要安装Python的PyMongo库,运行 ‘pip install pymongo’ 命令完成pymongo的安装.进入python工作模式,可以通过pymongo.version 查看pymo

//获取侧边栏 if (sessionStorage.getItem(`${env}${empId}leftMenu`)) { const leftMenu = JSON.parse(sessionStorage.getItem(`${env}${empId}leftMenu`)) store.dispatch('setLeftMenu', leftMenu) } else { if (!store.state.leftMenu.length) { store.dispatch('setLeft

还没有用到rabittmq @RequestMapping("/getYZM/{phone}") public Object getYZM(@PathVariable String phone){ if(redisTemplate.hasKey(phone)) { redisTemplate.delete(phone); } String yzm = MessageUtil.creatYZM(); redisTemplate.opsForValue().set(phone, yzm);

转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/115.html?1455860390 edis被大量用在分布式的环境中,自然而然分布式环境下的锁如何解决,立马成为一个问题.例如我们当前的手游项目,服务器端是按业务模块划分服务器的,有应用服,战斗服等,但是这两个vm都有可能同时改变玩家的属性,这如果在同一个vm下面,就很容易加锁,但如果在分布式环境下就没那么容易了,当然利用redis现有的功能也有解决办法,比如redis

当redis使用的内存超过设置的最大内存时,会触发redis的key淘汰机制,在redis3.0中的6中淘汰策略如下: (1)noeviction :不删除策略.当达到最大内存限制时,如果需要使用更多内存,则直接返回错误信息(redis默认淘汰策略) (2)allkeys-lru:在所有key中优先删除最近最少使用(less recently used,LRU)的key. (3)allkeys-random:在所有key中随机删除一部分key (4)volatile-lru: 在设置了超时时间(