哈希表支持一种最有效的检索方法:散列. 从根来上说,一个哈希表包含一个数组,通过特殊的索引值(键)来访问数组中的元素. 哈希表的主要思想是通过一个哈希函数,在所有可能的键与槽位之间建立一张映射表.哈希函数每次接受一个键将返回与键相对应的哈希编码或哈希值.键的数据类型可能多种多样,但哈希值的类型只能是整型. 计算哈希值和在数组中进行索引都只消耗固定的时间,因此哈希表的最大亮点在于它是一种运行时间在常量级的检索方法.当哈希函数能够保证不同的键生成的哈希值互不相同时,就说哈希表能直接寻址想要的结果.但

最近一次线上更新,老项目挂了,遍地哀嚎,日活跃掉了好多,心痛... 这次维护时,SA为了缩减硬件资源,做了一次数据库迁移.给到开发手上的player db,只有一些索引数据,不带有任一玩家数据.玩家上线的时候,skynet自动从redis-persist服务中拉取(redis-persist是一个基于旁路监听的redis落地程序,相对独立,参见之前的博文).这也是RP服务的第一次高强度使用.按之前的策略,每次玩家下线都会在RP服务中存档,三个月不上线的玩家,会自动从redis数据库中移除,以节约

Redis 三大缓存      过去的有些事情不一定要忘记,但一定要放下. 背景:Redis 三大缓存:缓存穿透.缓存击穿.缓存雪崩,是Redis 面试必须要掌握的东西. 一.缓存穿透 1.概念简述 缓存穿透是指当用户在查询一条数据时,而此时数据库和缓存却没有关于这条数据的任何记录:而该数据若在缓存中没找到则会向数据库请求获取数据,Redis 拿不到数据时,就会一直查询数据库,这样会对数据库的访问造成很大的压力. 2.案例 用户查询一个 id = -1 的商品信息,但是数据库 id 自增是从 1

Redis 学习方式: 上手就用 基本的理论先学习,然后将知识融汇贯通 nosql讲解 为什么要用Nosql 现在都是大数据时代 大数据一般的数据库无法进行分析处理了 至少要会Springboot+SpringCloud 压力一定会越来越大,适者生存 1.单机MySQL的年代 90年代,一个基本的网站访问量一般不会太大,单个数据库完全足够,那个时候,更多的去使用静态网页,HTML,服务器根本没有太大的压力 思考一下,这种情况下:整个网站的瓶颈是什么? 1.数据量如果太大,一个机器放不下了 2.数

九 Redis 常用配置文件详解 能够合理的查看,以及理解修改配置文件,能帮助我们更好的使用 Redis,下面按照 Redis 配置文件的顺序依次往下讲 1k 和 1kb,1m 和 1mb .1g 和 1gb 的大小是有区别的,同时其对大小写不敏感 include 相当于 import 的概念,可以引入,然后组合多个配置文件 网络配置如下(为了解决远程连接问题,会注释掉 bind 127.0.0.1,以及将保护模式 protected-mode 改为 no) bind 127.0.0.1 --

一.Nosql概述 为什么使用Nosql 1.单机Mysql时代 90年代,一个网站的访问量一般不会太大,单个数据库完全够用.随着用户增多,网站出现以下问题 数据量增加到一定程度,单机数据库就放不下了 数据的索引(B+ Tree),一个机器内存也存放不下 访问量变大后(读写混合),一台服务器承受不住. 2.Memcached(缓存) + Mysql + 垂直拆分(读写分离) 网站80%的情况都是在读,每次都要去查询数据库的话就十分的麻烦!所以说我们希望减轻数据库的压力,我们可以使用缓存来保证效率

十二.Redis主从复制 概念 主从复制,是指将一台Redis服务器的数据,复制到其他的Redis服务器.前者称为主节点(Master/Leader),后者称为从节点(Slave/Follower), 数据的复制是单向的!只能由主节点复制到从节点(主节点以写为主.从节点以读为主). 默认情况下,每台Redis服务器都是主节点,一个主节点可以有0个或者多个从节点,但每个从节点只能由一个主节点. 作用 数据冗余:主从复制实现了数据的热备份,是持久化之外的一种数据冗余的方式. 故障恢复:当主节点故障时

目录 启动and连接 JRedis 宝塔 Redis.conf RDB AOF(Append Only File) 发布和订阅 主从复制 一主二从 复制原理 宕机后的手动配置主机 哨兵模式 Redis 缓存 穿透 和 雪崩(面试高频,工作常用) 缓存穿透 缓存雪崩 缓存击穿(量太大了,缓存过期) 启动and连接 启动 用的是配置文件启动 redis-server .../redis.conf redis-cli -p 6379 [root@LJT redis]# redis-server red

Redis:学习笔记-04 该部分内容,参考了 bilibili 上讲解 Redis 中,观看数最多的课程 Redis最新超详细版教程通俗易懂,来自 UP主 遇见狂神说 10. Redis主从复制 10.1 概念 主从复制,是指将一台Redis服务器的数据,复制到其他的Redis服务器.前者称为主节点(master/leader),后者称为从节点(slave/follower): 数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点: Master以写为主,Slave 以读为主: 默认情况下,每台Redis

redis学习笔记(详细)--初级篇 redis学习笔记(详细)--高级篇 redis配置文件介绍 linux环境下配置大于编程 redis 的配置文件位于 Redis 安装目录下,文件名为 redis.conf.一般情况下,会单独拷贝出来一份进行操作.来保证初始文件的安全 config get * # 获取全部的配置 include部分 组合多个配置.和Spring配置文件类似,可以通过includes包含,redis.conf 作为总文件,可以包含其他配置文件! network网络部分 网络

作为一个内存数据库,redis也总是免不了有各种各样的问题,这篇文章主要是针对其中三个问题进行讲解:缓存穿透.缓存击穿和缓存雪崩.并给出一些解决方案.这三个问题是基本问题也是面试常问问题. 这篇文章我参考了很多篇,发现写的基本上一样,所以在此基础之上进行改进.内容是我在某字母网站看的尚硅谷的教程总结的.特在此说明. 一.缓存穿透 1.概念 缓存穿透的概念很简单,用户想要查询一个数据,发现redis内存数据库没有,也就是缓存没有命中,于是向持久层数据库查询.发现也没有,于是本次查询失败.当用户很多

参考源 https://www.bilibili.com/video/BV1S54y1R7SB?spm_id_from=333.999.0.0 版本 本文章基于 Redis 6.2.6 使用缓存的问题 Redis 缓存的使用,极大的提升了应用程序的性能和效率,特别是数据查询方面. 但同时,它也带来了一些问题.其中,最要害的问题,就是数据的一致性问题,从严格意义上讲,这个问题无解. 如果对数据的一致性要求很高,那么就不能使用缓存. 另外的一些典型问题就是,缓存穿透.缓存雪崩和缓存击穿.目前,业界也

一.前言: 一般情况下从TCP服务器读取数据是放在一个线程里读的,但是刷新界面又不得不放在线程外面,所以需要用消息传递把线程里从TCP里获得的数据传送出来,然后根据数据对页面进行相应的刷新. 二.业务逻辑:   这里包含2个layout,第一个用于登陆的(即输入服务器对应的IP和端口号),点击确定进行跳转到相应的监控界面,监控界面包括加热.关闭.和显示温度3个按钮,以及一个用于绘制温度的SurfaceView. 三.详细介绍: 3-1.2个activity介绍: 登陆页面对应的activity,

源:http://blog.163.com/zhaojun_xf/blog/static/3005058020085102562729/ 1 引言 温度是工业生产中主要的被控参数之一,与之相关的各种温度控制系统广泛应用于冶金.化工.机械.食品等领域.文中介绍的文化测量及加热控制系统以 ATmega8型AVR系列单片机为核心部件,通过对系统软件和硬件设计的合理规划,发挥单片机自身集成众多系统级功能单元的优势,在不减少功能的前提下有效降低了硬件成本,系统操控简便.实验证明该温控系统具有很高的可靠性和

本周接手了一个Cassandra系统的维护工作,有一项是需要将应用方的数据导入我们维护的Cassandra集群,并且为应用方提供HTTP的方式访问服务.这是我第一次接触KV系统,原来只是走马观花似的看过KV啊,NoSQL啊.但是实际上没有实际的使用经验.经过两天的学习和接手,终于搞明白了在生产环境中的使用方式.在此简要的笔记一下.本文主要包括的内容有: Cassandra的简介, Cassandra的相关CLI Cassandra的Python API,并且给出一个批量导入数据的例子. 1. C

1.kafka的message包括哪些信息 一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成 header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成. 当magic的值为1的时候,会在magic和crc32之间多一个字节的数据:attributes(保存一些相关属性, 比如是否压缩.压缩格式等等):如果magic的值为0,那么不存在attributes属性 body是由N个字节构成的一个消息体,包含了

jquery提供的serialize方法能够实现. $("#searchForm").serialize();但是,观察输出的信息,发现serialize()方法做的是将表单中的数据以htpp请求格式拼接成字符串.serialize确实是能够解决一般的提交数据.但是有时我们需要的是一个object对象,而不是字符串(比如jqgrid reload时设置查询条件参数,就需要object对象).方法如下: (function(window, $) { $.fn.serializeJson

RAID 5加热备盘 RAID 10磁盘阵列中最多允许50%的硬盘设备发生故障,但是存在这样一种极端情况,即同一RAID 1磁盘阵列中的硬盘设备若全部损坏,也会导致数据丢失.换句话说,在RAID 10磁盘阵列中,如果RAID 1中的某一块硬盘出现了故障,而我们正在前往修复的路上,恰巧该RAID 1磁盘阵列中的另一块硬盘设备也出现故障,那么数据就被彻底丢失了,这种RAID 1磁盘阵列中的硬盘设备同时损坏的情况在现实中还真的存在. 在这样的情况下,完全可以使用RAID备份盘技术来预防这类事故.该技术

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

为了方便app开发过程中,不受服务器接口的限制,便于客户端功能的快速测试,可以在客户端实现一个模拟服务器数据接口的MockApi模块.本篇文章就尝试为使用gradle的android项目设计实现MockApi. 需求概述 在app开发过程中,在和服务器人员协作时,一般会第一时间确定数据接口的请求参数和返回数据格式,然后服务器人员会尽快提供给客户端可调试的假数据接口.不过有时候就算是假数据接口也来不及提供,或者是接口数据格式来回变动--很可能是客户端展示的原因,这个是产品设计决定的,总之带来的问题

JSON是一个非常流行的,用于数据交换的文本数据(textual data)格式,主要用于Web和移动应用程序中.JSON 使用“键/值对”(Key:Value pair)存储数据,能够表示嵌套键值对和数组两种复杂数据类型,JSON仅仅使用逗号(引用Key)和中括号(引用数组元素),就能路由到指定的属性或成员,使用简单,功能强大.在SQL Server 2016版本中支持JSON格式,使用Unicode字符类型表示JSON数据,并能对JSON数据进行验证,查询和修改.推荐一款JSON验证和格式化