随着人口红利的慢慢削减,互联网产品的厮杀愈加激烈,大家开始看好下沉市场的潜力,拼多多,趣头条等厂商通过拉新奖励,购物优惠等政策率先抢占用户,壮大起来.其他各厂商也紧随其后,纷纷推出自己产品的极速版,如今日头条极速版,腾讯新闻极速版等,也通过拉新奖励,阅读奖励等政策来吸引用户. 对于这类APP,实时风控是必不可少的,一个比较常见的实时风控场景就是防刷接口作弊.刷接口是黑产的一种作弊手段,APP上的各种操作,一般都会对应后台的某个接口,用户操作APP数据就会通过接口上报到后台,但如果黑产通过破解获取

使用控制台对Redis执行增删改查命令 在上一篇里,我们已经安装了redis.这一篇我们将一起来学习如何使用"控制台"管理Redis 首先肯定是打开一个控制台,在windows系统打开控制台的方式很多,我喜欢通过使用快捷方式"win+R"打开"运行",输入"cmd"来打开控制台. 在控制台输入命令 redis-cli 这将打开一个Redis提示 127.0.0.1:6379> 表示已经链接上ip:127.0.0.1,端口

一.新建一个maven工程,工程可以以jar的形式或war都行,然后导入正确的依赖 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xs

原文:Redis的增删改查命令总结与持久化方式 Redis是用C语言实现的,一般来说C语言实现的程序"距离"操作系统更近,执行速度相对会更快. Redis使用了单线程架构,预防了多线程可能产生的竞争问题. 作者对于Redis源代码可以说是精打细磨,曾经有人评价Redis是少有的集性能和优雅于一身的开源代码. 本文比较详细且全面的梳理了Redis使用过程中涉及的全部增删改查! 1.字符串 1.设置键 set key value [ex seconds] [px milliseconds]

原文:Redis的增删改查.持久化你会了吗 Redis是用C语言实现的,一般来说C语言实现的程序"距离"操作系统更近,执行速度相对会更快. Redis使用了单线程架构,预防了多线程可能产生的竞争问题. 作者对于Redis源代码可以说是精打细磨,曾经有人评价Redis是少有的集性能和优雅于一身的开源代码. 本文比较详细且全面的梳理了Redis使用过程中涉及的全部增删改查! 1.字符串 1.设置键 set key value [ex seconds] [px milliseconds] [

自定义flink的RedisSource,实现从redis中读取数据,这里借鉴了flink-connector-redis_2.11的实现逻辑,实现对redis读取的逻辑封装,flink-connector-redis_2.11的使用和介绍可参考之前的博客,项目中需要引入flink-connector-redis_2.11依赖 Flink读写Redis(一)-写入Redis Flink读写Redis(二)-flink-redis-connector代码学习 抽象redis数据 定义MyRedis

项目pom文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <mo

本文会主要讲三种udf: ScalarFunction TableFunction AggregateFunction 用户自定义函数是非常重要的一个特征,因为他极大地扩展了查询的表达能力.本文除了介绍这三种udf之外,最后会介绍一个redis作为交互数据源的udf案例. 注册用户自定义函数 在大多数场景下,用户自定义函数在使用之前是必须要注册的.对于Scala的Table API,udf是不需要注册的. 调用TableEnvironment的registerFunction()方法来实现注册.

有这样一个需求,插入数据库之前需要了解数据库ID号,考虑到不同的主机怎么去协同这个ID呢 同时要保证每个主机分到不同的ID号,这个比较麻烦,如果独立开一个服务来一个C/S操作比较麻烦,幸好REDIS提供了这样一个操作,原子INCR.也就是在不同的主机节点去请求服务器,服务器能够同时封装2个事情[value=vlaue+1;return value]2步完成后才返回.这样每个所有的主机ID都能分到不同的ID号,这样的结果真是我想要的.另外不用担心:这个是一个64位自增操作,在合理的范围内 很难会超

源码结构 RedisSink package org.apache.flink.streaming.connectors.redis; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction; import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.

这个集群环境下和单机环境下: package com.taotao.sso.dao.impl; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import com.taotao.sso.dao.JedisClient; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; //单机版的dao实现类 public class Je

using Newtonsoft.Json; using StackExchange.Redis; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace AIMS.RedisMng { public class RedisContext : IRedisContext { private readon

redis+springboot RedisUtil.java package com.meeno.chemical.common.redis; import java.util.Date; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.concurrent.TimeUnit; import com.meeno.chemical.extend.account.service.

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/83422587 场景 近期在做一个画像的任务,sql实现的,当中有一个udf,会做非常多事情,包含将从redis读出历史值加权,并将中间结果和加权后的结果更新到redis. 大家都知道,flink 是能够支持事件处理的.也就是能够没有时间的概念,那么在聚合,join等操作的时候,flink内部会维护一个状态,假如此时你也用redis维护了

1. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl

Redis简单增删改查例子 例一:字符串的增删改查 #增加一个key为ay_key的值 127.0.0.1:6379> set ay_key "ay" OK #查询ay_key的值 127.0.0.1:6379> get ay_key "ay" #修改ay_key的值 127.0.0.1:6379> set ay_key "new_ay" OK 127.0.0.1:6379> get ay_key "new_ay

首先,此文章是接了如下文章写的 Spring boot redis自增编号控制 踩坑 上面这个问题解决后,公司这边功能其实已经实现了,但是考虑到一种情况,因为我们这边号的生成就是根据上面的自增编号来的,而redis里的自增编号是可以设置过期时间的,我这边设置的过期时间是根据客户的营业时间来换算获取的, 而当中碰到一个问题,因为考虑到客户营业时间是由客户自己维护的,所以不得不考虑当他们在同一天里面,刚开始设置的是一个上午的,后来在过期时间已经到了,redis中的计时器已经被自动清除的情况下,所以我

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

简介 最近开始接触NoSQL,翻译过来就是 not only sql,非关系型数据库吧. 其中主要有四大类NoSQL,今天我们介绍其中的一种键值对的NoSQL:Redis. 定义:Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API. 安装(Windows) 先说下安装吧!感觉这东西跟mongodb差不多,安装和布置挺简单, 下载地址:https://github.com/dmajkic/redis/downlo

>src/redis-server  启动 Redis 服务  或者>src/redis-server redis.conf src/redis-server redis.conf 1>log.log 2>errlog.log 1为标准输出,2为错误输出 将 Redis 作为 Linux 服务随机启动>vi /etc/rc.local, 加入代码: /root/install/redis-2.4.9/src/redis-server 客户端连接  src/redis-cli

1. 基础命令 (1) 获取符合规则的键名列表 格式为:KEYS pattern 其中pattern表示支持通配符 # 建立一个名为bar的键 > SET bar OK # 获取Redis所有键 > KEYS * ) "bar" 注意:KEYS命令需要遍历Redis中所有键,因此当键的数量较多时会影响性能. (2) 判断一个键是否存在 格式为:EXISTS key 如果存在则返回1,否则返回0. > EXISTS bar (integer) > EXISTS n