本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/95 redis的hash结构中存储了如下的数据: $input = array( "key" => $key, //唯一的key值 "qid" => $qid, //问题id "value" => $startTime_$endTime, //开始时间_结束时间 ) 需求:每天凌晨跑定时脚本,跑

哈希值存储示意图:首先, 我想先认真理解一下哈希值的数据结构:前面讲过, redis 存储的是键值对, 键永远都是可以打印的 ASCII 码, 值是字符串, 或者是以其他形式包裹的字符串. 上两节介绍了单纯字符串值的相关命令, 现在开始接触第一个所谓的"以其他形式包裹的字符串" --- 哈希值. 大家看上图中, 哈希值的部分, 一共有4行, 可以看作是一个数组, 里面包含了4个元素, 再看每一个元素(也就是每一行)都有一个 field 与 value 对应, 可以看作是一个映射(map

[原文]https://www.toutiao.com/i6594624365906625032/ 概述 在前文<Redis字符串类型内部编码剖析>之中已经剖析过 Redis最基本的 String类型的内部是怎么编码和存储的,本文再来阐述 Redis中使用 最为频繁的数据类型:哈希(或称散列),在Redis内部是怎么存的. 实验源码环境:Redis 4.0.10 注: 本文首发于 My Personal Blog,欢迎光临 小站 本文内容脑图如下: 哈希类型内部编码详情 对于 Redis的常用

Redis Cluster集群 一.redis-cluster设计 Redis集群搭建的方式有多种,例如使用zookeeper等,但从redis 3.0之后版本支持redis-cluster集群,Redis-Cluster采用无中心结构,每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有 节点连接.其redis-cluster架构图如下: 其结构特点: 1.所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽.     2.节点的fail是通过集群中超过

Redis设置内存最大占用值: Redis设置占用物理机最大的内存 #占用最大20G maxmemory 20480mb Redis设置内存装不下了,有限删除即将过期的 当前已用内存超过maxmemory限定时,触发主动清理策略 volatile-lru:只对设置了过期时间的key进行LRU(默认值) allkeys-lru : 删除lru算法的key volatile-random:随机删除即将过期key allkeys-random:随机删除 volatile-ttl : 删除即将过期的 n

package com.java.tencent; import java.lang.reflect.Array; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class T_1_twoSum { /*初级解法*/ public int[] twoSum(int[] nums, int target) { int[] result = new int[2]; for(int i=0

统计numpy数组中某一个值或某几个值出现的个数:sum(data==4) # 统计出现了几个cluster include0Cluster = sum(res == 0) include1Cluster = sum(res == 1) include2Cluster = sum(res == 2) include3Cluster = sum(res == 3) include4Cluster = sum(res == 4) include5Cluster = sum(res == 5) inc

概述 今天主要介绍怎么统计redis key类型数据大小分布. 原理:使用redis命令: scan.pipline.type 和 debug object 来得到 redis key 信息. 脚本 内容如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import getoptimport timeimport sysimport redisimport osreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') __Versi

昨天,看这道题,脑子锈住了,就是没有思路,没看明白是什么意思?⊙﹏⊙|∣今天早上起床,想到需要思考一下这个问题. 当然,我没想明白为什么要这样做?(创建一个长度为100的数组,并且每个元素的值等于它的下标.) 1.需要创建这样的一个数组: var array = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,4

首先明确一点,这个方面的问题设计到的知识点是数组的查找的问题.对于类似的这样的查找操作的具体办法就是三种解决方法: 1.暴力算法,多个for循环,很高的时间复杂度 2.先排序,然后左右夹逼,但是这样会破坏原始数组的下表 3.利用Hash表,直接定位元素,很少的时间复杂度 TwoSum 先来看看最简单的,在一个数组中找两个数的和等于某个数. 这个题目最简简单的方法就是暴力法,所需的时间复杂度是O(n2),但是这是不允许的,所以一个O(n)的方法就是利用Hash表存储数据,这样能够把查找的时间降低下

#6284. 数列分块入门 8 内存限制:256 MiB时间限制:500 ms标准输入输出 题目类型:传统评测方式:文本比较 上传者: hzwer 提交提交记录统计测试数据讨论 2   题目描述 给出一个长为 nn 的数列,以及 nn 个操作,操作涉及区间询问等于一个数 cc 的元素,并将这个区间的所有元素改为 cc. 输入格式 第一行输入一个数字 nn. 第二行输入 nn 个数字,第 i 个数字为 a_iai​,以空格隔开. 接下来输入 nn 行询问,每行输入三个数字 ll.rr.cc,以空格

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/sinat_38893241/article/details/80414977在<pandas数据框,统计某列数据与其他文件对应关系的个数>之后,我发觉简单版的元素个数统计问题没有说清楚,就在这里介绍两个统计pandas数据框里面列.行元素个数的方法: 代码如下: import pandas as pdimport numpy as np

Given a binary tree, count the number of uni-value subtrees. A Uni-value subtree means all nodes of the subtree have the same value. For example:Given binary tree, 5 / \ 1 5 / \ \ 5 5 5 return 4. 这道题让我们求相同值子树的个数,就是所有节点值都相同的子树的个数,之前有道求最大BST子树的题Largest

继续学习,这一篇主要是通过scala来吐槽java的,同样是jvm上的语言,差距咋就这么大呢? 作为一个有.NET开发经验的程序员,当初刚接触java时,相信很多人对java语言有以下不爽(只列了极小一部分): 1. 一堆的setter/getter方法,没有c#中的property属性概念 2. 方法的参数值,不能设置缺省值 3. 不定个数参数的写法太单一 ... 然后java的拥护者讲出一堆大道理,说这样设计是如何如何有道理,各种洗脑,时间长了,也就被迫习惯了.要不是遇到scala,我还真就

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5384 Problem Description Danganronpa is a video game franchise created and developed by Spike Chunsoft, the series' name is compounded from the Japanese words for "bullet" (dangan) and "refutation&q

Given a binary tree, count the number of uni-value subtrees. A Uni-value subtree means all nodes of the subtree have the same value. For example:Given binary tree, 5 / \ 1 5 / \ \ 5 5 5 return 4. 给一个二叉树,求唯一值子树的个数.唯一值子树的所有节点具有相同值. 解法:递归 Java: /** * De

前言 Redis 是一个键值对数据库,其键是通过哈希进行存储的.整个 Redis 可以认为是一个外层哈希,之所以称为外层哈希,是因为 Redis 内部也提供了一种哈希类型,这个可以称之为内部哈希.当我们采用哈希对象进行数据存储时,对整个 Redis 而言,就经过了两层哈希存储. 哈希对象 哈希对象本身也是一个 key-value 存储结构,底层的存储结构也可以分为两种:ziplist(压缩列表) 和 hashtable(哈希表).这两种存储结构也是通过编码来进行区分: 编码属性 描述 objec

Redis 提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在 Linux 终端使用. 1. 键值相关命令: 2. 服务器相关命令 键值相关命令 ① keys 命令 返回满足给定 pattern 的所有 key. [例] > keys * ) "time" ) "list4" ) "list1" ) "email" ) "age" ) "myset6" ) "

Hash(哈希) Redis hash 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. Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对(40多亿). 使用场景 : 用户信息 hset : 新建一个哈希表,设置成功返回1,如果已存在覆盖旧值,返回0(值可以为'') 127.0.0.1:6379> hset yhq name yhq (integer) 1 127.0.0.1:6379> hset yhq name qhh (integer)

前言 redis安装完毕后开始使用redis,先熟悉命令行操作. redis数据的类型 键:redis的所有的键都是string类型: 值:五种类型 string:字符串类型:一个string最大可以储存512MB的数据,其可以储存任何对象: hash:散列,用来存储对象,key代表对象,field代表属性 set:集合类型,无序的集合,元素为string类型,不可重复: list:列表类型,一个链表,其元素类型属于string,按照插入的顺序排序 zset:有序集合类型,元素为string,不

前面介绍了<进阶的Redis之数据持久化RDB与AOF>和<进阶的Redis之Sentinel原理及实战>,这次来了解下Redis的集群功能,以及其中哈希分片原理. 集群分片模式 如果Redis只用复制功能做主从,那么当数据量巨大的情况下,单机情况下可能已经承受不下一份数据,更不用说是主从都要各自保存一份完整的数据.在这种情况下,数据分片是一个非常好的解决办法. Redis的Cluster正是用于解决该问题.它主要提供两个功能: 自动对数据分片,落到各个节点上 即使集群部分节点失效