摘要 这两天一直在考虑redis队列:一个生产者,多个消费者的情况,这里弄了一个demo进行测试. 一个例子 关于如何引用Redisclient 可以参考之前的这篇文章:c#之Redis实践list,hashtable 生产者一个线程,然后开启多个线程用来消费数据. 代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.T

思路: 将token作为value,账户的id作为key 每次登录都去redis中查询该账户的登录是否过期,没有过期则删掉原来的id,token,将新生成token作为value存入redis中.过期则没有该账户信息,则重新存入redis中 用户每次请求接口都需要验证是否在登录状态.(这里需要一个filter或则intercepter)获取token.解析token.将id从token中解析出来去.然后将用户的id作为key去redis中查询token. 查询为空则表示登录过期.不为空则将解析出

一.场景 之前做的电商平台,用户在收到货之后,大部分都不会主动的点击确认收货,导致给商家结款的时候,商家各种投诉,于是就根据需求,要做一个订单在发货之后的x天自动确认收货.所谓的订单自动确认收货,就是在在特定的时间,执行一条update语句,改变订单的状态. 二.思路 最笨重的做法,通过linux后台定时任务,查询符合条件的订单,然后update.最理想情况下,如果每分钟都有需要update的订单,这种方式也还行.奈何平台太小,以及卖家发货时间大部分也是密集的,不会分散在24小时的每分钟.那么,

序言 Hash数据结构累似c#中的dictionary,大家对数组应该比较了解,数组是通过索引快速定位到指定元素的,无论是访问数组的第一个元素还是最后一个元素,所耗费的时间都是一样的,但是数组中的索引却没有实际意义,他只是一个位置而已.而我们在查找某个元素时,一般都会使用有意义的字段来做索引,这就产生啦dictionary.其实dictionary的实现,就是让key跟下标索引有一定的关系,所实现的,让他的查找算法复杂度变为常数O(1). 扯完上面的蛋,我来说下今天要说redis中的Hash命令

前言 Redis和Memcached最大的区别,Redis 除啦支持数据持久化之外,还支持更多的数据类型而不仅仅是简单key-value结构的数据记录.Redis还支持对这些数据类型做更多的服务端操作,从而也能减少网路的IO次数与数据体积,这里也比Memcached要方便与高效,只针对这一点啊,想喷的左上角群喷.上篇吹牛逼20分钟教你做memcached大神 Redis主要支持的数据类型有5种:String ,Hash ,List ,Set ,和 Sorted Set. 下面我针对Redis支持

Redis 是一个高性能的key-value数据库. redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key-value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用.它提供了Python,Ruby,Erlang,PHP客户端,使用很方便. 1. 按照我们一般的使用Redis的场景应该是这样的: 也就是说:我们会先去redis中判断数据是否存在,如果存在,则直接返回缓存好的数据.而如果不存在的话,就会去数据库中,读取数据,并把数据缓存到Redis中. 适用场合:如果数据量比较大

1.string类型命令 设置值:set id 001 获取值:get id  删除键值:del id  验证键是否存在:exists id 显示所有的key:keys * incr .incrby指定增加多少.decr.decrby 指定减少多少 127.0.0.1:6379> set counter 1 OK 127.0.0.1:6379> incr counter (integer) 2 127.0.0.1:6379> incr counter (integer) 3 127.0.

集群搭建步骤 1.创建多个节点: 2.为每个节点指派槽,并将多个节点连接起来,组成一个集群: 3.当集群数据库的16384个槽都有节点在处理时,集群进入上线状态: 要求:搭建一个包含6个节点的Redis集群,其中三个主节点,三个从节点,每个主节点都有一个从节点 注:在极端情况下,如果将16384个槽都指派给一个主节点,那么只有一个主节点也可以让集群进入上线状态,但是要让集群的故障转移特性生效,最起码要有3个主节点,而要让故障转移真正有意义,至少要为三个主节点分别设置一个从节点,这也是本例子中使用

概述 Redis的replication机制允许slave从master那里通过网络传输拷贝到完整的数据备份.具有以下特点: 异步复制.从2.8版本开始,slave能不时地从master那里获取到数据. 允许单个master配置多个slave slave允许其它slave连接到自己.一个slave除了可以连接master外,它还可以连接其它的slave.形成一个图状的架构. master在进行replication时是非阻塞的,这意味着在replication期间,master依然能够处理客户端

Redis 是一个高性能的key-value数据库. redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key-value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用.它提供了Python,Ruby,Erlang,PHP客户端,使用很方便. 1. 按照我们一般的使用Redis的场景应该是这样的: 也就是说:我们会先去redis中判断数据是否存在,如果存在,则直接返回缓存好的数据.而如果不存在的话,就会去数据库中,读取数据,并把数据缓存到Redis中. 适用场合:如果数据量比较大

Redis数据结构 Redis数据结构详解(一)   前言 Redis和Memcached最大的区别,Redis 除啦支持数据持久化之外,还支持更多的数据类型而不仅仅是简单key-value结构的数据记录.Redis还支持对这些数据类型做更多的服务端操作,从而也能减少网路的IO次数与数据体积,这里也比Memcached要方便与高效,只针对这一点啊,想喷的左上角群喷.上篇吹牛逼20分钟教你做memcached大神 Redis主要支持的数据类型有5种:String ,Hash ,List ,Set

项目需求,试着写了一个简单登录统计,基本功能都实现了,日志数据量小.具体性能没有进行测试~ 记录下开发过程与代码,留着以后改进! 1. 需求 1. 实现记录用户哪天进行了登录,每天只记录是否登录过,重复登录状态算已登录,不需要记录用户的操作行为,不需要记录用户上次登录时间和IP地址(这部分以后需要可以单独拿出来存储) 2. 区分用户类型 3. 查询数据需要精确到天 2. 分析 考虑到只是简单的记录用户是否登录,记录数据比较单一,查询需要精确到天.以百万用户量为前提,前期考虑了几个方案 2.1 使

上一篇文章,django 实现同一个ip十分钟内只能注册一次 的时候,我们在注册的时候选择使用的使我们的数据库来报错我们的注册的ip信息,可是如果数据量大,用户多的时候,单单靠我们的数据库 来储存我们的注册的ip地址信息.   而使用redis来存储的话,这样我们就少了一张表,少了数据库查询,你要是开发经验多了,就明白这里少用数据库查询的好处了,会减少很大的数据库压力. 那么我们现在来试着去构思我们的注册的内容,思路: 注册,用户post数据>取到ip去redis去判断,存在>十分钟内不能注册

redis.properties 配置文件内容 redis.pool.maxActive=100redis.pool.maxIdle=20redis.pool.maxWait=3000redis.pool.testOnBorrow=falseredis.pool.testOnReturn=false redis.ip=127.0.0.1redis.port=6379redis.port1=6380redis.password=**** package com.szreach.rcrp.redis

缓存数据与持久化数据的一致性,这个问题总结了一下(看到了一个不错的博文),其实就是读和写,还有就是要注意谁先谁后的问题. Redis 是一个高性能的key-value数据库. redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key-value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用.它提供了Python,Ruby,Erlang,PHP客户端,使用很方便. 1. 按照我们一般的使用Redis的场景应该是这样的: 也就是说:我们会先去redis中判断数据是否存在,如果存在,则

一.memcached与redis的区别? 1.存储方式不同.memcached把数据全部存在内存之中,断电之后会挂掉,而redis虽然也用到了内存,但是会有部分数据存在硬盘中,保证数据持久性. 2.数据支持类型不同.memcached对数据支持比较简单,而redis支持数据类型较丰富,如string.list.set.sorted set.hash. 3.底层实现不同.一般调用系统函数,会消耗比较多的时间去请求,redis自己构建了vm,速度会更快. 二.redis数据的淘汰策略? 1.vol

本文及后续文章,Redis版本均是v3.2.8 上篇文章介绍了RDB的优缺点,我们先来回顾下RDB的主要原理,在某个时间点把内存中所有数据保存到磁盘文件中,这个过程既可以通过人工输入命令执行,也可以让服务器周期性执行. RDB持久化机制RDB的实现原理,涉及的文件为rdb.h和rdb.c. 一.初始RDB 先在Redis客户端中执行以下命令,存入一些数据: 127.0.0.1:6379> flushdb OK 127.0.0.1:6379> set city "beijing&quo

背景: redis通过shell脚本进行监控,没有问题,应用报警连不上redis,此时需要通过php模拟web环境进行redis的操作来确认web服务器是否能正常和redis通信 .配置nginx,让监控redis的php脚本能通过url访问到redis # nginx.conf的配置修改 location ~ ^/php { root /data/www/html; location ~ php(.+\.php)(.*)$ { fastcgi_pass unix:/tmp/php-cgi.so

1.redis两种存储机制(持久化) Redis的存储机制分为:Snapshot和AOF 都先将内存存储在内存中. (1)Snapshot当数据累计到一定的阈值,就会触发dump将数据一次性写入到数据文件RDB文件.批量数据存储,写入频率低,效率也高.但是安全性小,redis宕机,没有写入的数据会造成丢失. (2)AOF采用日志追加的方式来持久化数据,调用fsync来完成对本次写操作的日志记录.调用fsync追加日志文件的频率可以更改,always每次记录都添加进来,everysecond每秒添

一 哨兵模式稳定版本  redis哨兵模式是redis自带的高可用框架,稳定版本为redis2.8以上二 哨兵模式建立  1 避免单点故障,建立启动多个哨兵进程  2 哨兵模式启动命令 redis-sentinel三 哨兵模式通信  1 sentinel中各个sentinel也有互相通信,哨兵之间会自动通过mastername去建立关联关系只要网络环境是相通的,具体记录方式为(sentinel known-sentinel mymaster)   2 sentinel中各个sentinel 不断

rabbitmq作为消息队列可以有消息消费确认机制,之前写个基于redis的通用生产者 消费者 并发框架,redis的list结构可以简单充当消息队列,但不具备消费确认机制,随意关停程序,会丢失一部分正在程序中处理但还没执行完的消息.基于redis的与基于rabbitmq相比对消息消费速度和消息数量没有天然的支持. 使用rabbitmq的最常用库pika 不管是写代码还是运行起来都比celery使用更简单,基本能够满足绝大多数场景使用,用来取代celery  worker模式(celery有三个