用redis实现计数器 社交产品业务里有很多统计计数的功能,比如: 用户: 总点赞数,关注数,粉丝数 帖子: 点赞数,评论数,热度 消息: 已读,未读,红点消息数 话题: 阅读数,帖子数,收藏数 统计计数的特点 实时性要求高 写的频率很高 写的性能对MySQL是一个挑战 可以采用redis来优化高频率写入的性能要求. redis优化方案一 对于每一个实体的计数,设计一个hash结构的counter: //用户 counter:user:{userID} -> praiseCnt: 100 //点

本章将对Redis的系统状态信息(info命令结果)和Redis的所有配置(包括Standalone.Sentinel.Cluster三种模式)做一个全面的梳理,希望本章能够成为Redis配置统计字典,协助大家分析和解决日常开发和运维中遇到的问题,主要内容如下: □ info系统状态说明. □ Sentinel配置说明. □ Cluster配置说明. 1.info系统状态说明 1.1 命令说明 info命令的使用方法有以下三种 : □ info: 部分Redis系统状态统计信息. □ info

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本文引自网络 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. 本文将使用其incr(自增),get(获取),delete(清除)方法来实现计数器类. 1.Redis计数器类代码及演示实例 RedisCounter.class.php <?php /** * PHP基于Redis计数器类 * Date: 2017-10-28 * Author: fdipzone * Version: 1.0 * * Des

Java Redis系列2 (redis的安装与使用+redis持久化的实现) 什么是Redis? Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对(key-value)数据库,官方提供测试数据,50个并发执行100000个请求,读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s ,且Redis通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求,目前为止Redis支持的键值数据类型如下: 字符串类型 string 哈希类型 hash 列表类型 list 集合类型 set 有序集合类型 so

统计功能是一类极为常见的需求,比如下面这个场景: 为了决定某个功能是否在下个迭代版本中保留,产品会要求统计页面在上新前后的 UV 作为决策依据. 简单来说就是统计一天内,某个页面的访问用户量,如果相同的用户再次访问,也只算记为一次访问. 下面我们将从这个场景出发,讨论如何选择的合适的 Redis 数据结构实现统计功能. Redis与统计 聚合统计 要完成这个统计任务,最直观的方式是使用一个SET保存页面在某天的访问用户 ID,然后通过对集合求差SDIFF和求交SINTER完成统计: # 2020

Java利用递归算法统计1-6的数组排列组合数 1.设计源码 /** * @Title:ArrayCombination.java * @Package:com.you.data * @Description:数组组合 * @Author: 游海东 * @date: 2014年3月16日 下午10:37:37 * @Version V1.2.3 */ package com.you.data; import java.util.Arrays; import java.util.LinkedLis

14. Redis配置统计字典14.1 info系统状态说明14.1.1 命令说明14.1.2 详细说明14.2 standalone配置说明和分析14.2.1 总体配置14.2.2 最大内存及策略14.2.3 AOF相关配置14.2.4 RDB相关配置14.2.5 慢查询配置14.2.6 数据结构优化配置14.2.7 复制相关配置14.2.8 客户端相关配置14.2.9 安全相关配置14.3 Sentinel配置说明和分析14.4 Cluster配置说明和分析

问题:假设字符串仅仅保护a-z 的字母,java怎么实现统计一个字符串中字符出现的次数?而且,如果压缩后的字符数不小于原始字符数,则返回. 处理逻辑:首先拆分字符串,以拆分出的字符为key,以字符出现次数为value,存入Map中. 源码如下: import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; public class TestCompress { public static void main(

1.简单的,按月统计数量 SELECT CREATE_DATE, DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month , COUNT(*) AS sum FROM pt_user GROUP BY month; 2.按月累加统计数据 SELECT a.month, SUM(b.total) AS total FROM ( SELECT DATE_FORMAT(CREATE_DATE, '%Y-%m') AS month, SUM(sum) AS total FR

SELECT DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") AS dates,COUNT(*) FROM t_diary GROUP BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") ORDER BY DATE_FORMAT(releaseDate,"%Y年%m月") DESC ;releaseDate 日期 t_diary表名 DATE_FORMAT();按照格式对某个日期操作ORDER BY 排序

Java Redis系列1 关系型数据库与非关系型数据库的优缺点及概念 在学习redis之前我们先来学习两个概念,即什么是关系型数据库什么是非关系型数据库,二者的区别是什么,二者的关系又是什么? ** 关系型数据库 ** 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库,其以行和列的形式存储数据,以便于用户理解,关系型数据库这一系列的行和列被称为表,一组表组成了数据库.用户通过查询来检索数据库中的数据,而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码.关系模型可以简单理解为二维表格模型,而一个关

Jedis的使用 什么是Jedis? 一款Java操作redis数据库的工具 使用步骤 1.下载redis所需的java包 2.使用步骤 import org.junit.Test; public class Jedis { @Test public void test1(){ //获取连接 //如果使用空参构造,默认值 "localhost",6379端口 redis.clients.jedis.Jedis jedis = new redis.clients.jedis.Jedis(

date: "2020-10-18T22:39:27+08:00" title: "hugo不蒜子统计数量" tags: ["不蒜子"] categories: ["不蒜子"] 官方文档地址 http://busuanzi.ibruce.info/ http://ibruce.info/2015/04/04/busuanzi/ 添加位置 hugo themes/layouts/partials/footer.html <

Spool的开发者博客,描述了Spool利用Redis的bitmaps相关的操作,进行网站活跃用户统计工作. 原文:http://blog.getspool.com/2011/11/29/fast-easy-realtime-metrics-using-redis-bitmaps/ Redis支持对String类型的value进行基于二进制位的置位操作.通过将一个用户的id对应value上的一位,通过对活跃用户对应的位进行置位,就能够用一个value记录所有活跃用户的信息.如下图所未,下图中的b

前言 一提到线程安全的并发计数器,AtomicLong 必然是第一个被联想到的工具.Atomic* 一系列的原子类以及它们背后的 CAS 无锁算法,常常是高性能,高并发的代名词.本文将会阐释,在并发场景下,使用 AtomicLong 来充当并发计数器将会是一个糟糕的设计,实际上存在不少 AtomicLong 之外的计数器方案.近期我研究了一些 Jdk1.8 以及 JCTools 的优化方案,并将它们的对比与实现细节整理于此. 相关面试题: 单机场景下,有比 AtomicLong 更高效的并发计数

在学习redis之前,我们首先需要了解一下NoSQL(非关系数据库).非关系型数据库通常指数据以对象的形式存储在数据库中,而对象之间的关系通过每个对象自身的属性来决定. 为什么需要NoSQL? (1) High performance - 高并发读写 (2) Huge Storage - 海量数据的高效率存储和访问 (3) High Scalability && Hig Availability - 高可扩展性和高可用性 NoSQL数据库的四大分类: (1) 键值(Key - Value)

1.什么是Redis?简述它的优缺点? Redis的全称是:Remote Dictionary.Server,本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像 memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘 上进行保存. 因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的 Key-Value DB. Redis的出色之处不仅仅是性能,Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构,此外单个val

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