如下代码是没有报错的正确代码 我通过https获取到数据 想用redis set一个键值存储 现在我掉入了回调陷阱res.on 里面接收到的数据是data 里面如果放入 client.on('connect',functi ...这个修改函数就会报错. 'use strict'; var redis = require('redis'), RDS_PORT = 6379, //端口号 RDS_HOST = '127.0.0.1', //服务器IP //RDS_PWD = 'porschev',

从Redis 2.8.0版本起,Redis加入了“Keyspace notifications”(即“键空间通知”)的功能.键空间通知,允许Redis客户端从“发布/订阅”通道中建立订阅关系,以便客户端能够在Redis中的数据因某种方式受到影响时收到相应事件. 可能接收到的事件举例如下: 影响一个给出的键的所有命令(会告诉你哪个键被执行了一个命令,这个命令是什么): 接收到了一个LPUSH操作的所有键(LPUSH命令:key v1 [v2 v3..]将指定的所有值从左到右进行压栈操作,形成一个栈

出处http://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/7065328.html 一.概述 Redis的强大性能很大程度上都是因为所有数据都是存储在内存中的,然而当Redis重启后,所有存储在内存中的数据将会丢失,在很多情况下是无法容忍这样的事情的.所以,我们需要将内存中的数据持久化!典型的需要持久化数据的场景如下: 将Redis作为数据库使用: 将Redis作为缓存服务器使用,但是缓存miss后会对性能造成很大影响,所有缓存同时失效时会造成服务雪崩,无法响应. 本文介绍Redis所

Redis大部分应用场景是纯缓存服务,请求后端有Primary Storage的组件,如MySQL,HBase;请求Redis的键未命中,会从primary Storage中获取数据返回,同时更新Redis缓存.如果少量数据丢失,相当于请求"缓冲未命中": 一般对业务的影响是无感知的.但现在Redis用作存储的业务场景变多,数据丢失对业务是致命的影响.下面简单讨论几个Redis常见数据"丢失"现象,以及怎么规避:   数据丢失的影响-   Redis存储的应用场景,

from: http://blog.csdn.net/langzi7758521/article/details/52611910 最近在做一个Redis箱格信息数据同步到数据库Mysql的功能. 自己想了想,也有大概方案. 1.队列同步,变跟数据2份,使用消息队列,一份给Redis消费,一份给Mysql消费. 2.后台定时任务,定时刷新Redis中箱格信息到数据库. 网上也到处找了下解决方案,发现这么个问题,居然是天下一大抄,还抄的一字不差,我也抄吧. 方案一: 读: 读redis->没有,读

nodejs + redis/mysql 连接池问题 需不需要连接池 连接池的作用主要是较少每次临时建立连接所带来的开销.初步一看,nodejs运行单线程上,它不能同时使用多个连接,乍一看是不需要连接池的.但是这只是我们初步下意识的感觉,下面我们详细分析来看看这个结论对是不对. 先从简单的redis开始. redis服务器也是运行在单线程上的.俩都是单线程,看起来更加坚定不需要连接池的结论了. 从详细的图像来看看nodejs 连接 redis用连接池有没有意义.   上图中,nodejs共有俩连

http://www.tuicool.com/articles/77nUZn 1.背景 1.1 Redis简介 官方网站: http://redis.io/ ,Redis是REmote DIctionary Server的缩写. 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.从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持.它跟 memcached 类似,不过数据可以持久化,而且支持的数据

用 C# 写一个 Redis 数据同步小工具 Intro 为了实现 redis 的数据迁移而写的一个小工具,将一个实例中的 redis 数据同步到另外一个实例中.(原本打算找一个已有的工具去做,找了一个 nodejs 的小工具,结果折腾了好久都没装上...于是就自己写了这个小工具) 之所以自己写一个工具而不是利用 redis 备份机制来实现,主要是因为我们用的是 redis 云服务,不能像自己的服务器一样 SSH 上去一顿操作,要把云服务的 redis 数据同步到自己服务器上的 redis 实例

概要 这篇博客是在上一篇博客Phantomjs+Nodejs+Mysql数据抓取(1.抓取数据) http://blog.csdn.net/jokerkon/article/details/50868880 后进行的第二部分,请各位读者在看这篇博客之前先浏览上一篇,因为这里面有部分代码会沿用到上一部分的抓取结果. 好,现在开始正式的抓取图片的讲解 首先,我们先来看看代码: var page =require('webpage').create(); var address='http://pro

一个很简单的例子,用途是监听zookeeper中某个节点数据的变化,具体请参见代码中的注释 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; using ZooKeeperNet; namespace ZooKeeperDemo { /// <summary> ///

$scope.$watch(watchFn, watchAction, [deepWatch]):监听数据变化,三个参数 --watchFn:监听的对象,一个带有Angular 表达式或者函数的字符串 --watchAction:是一个函数或者表达式,当watchFn 发生变化时会被调用.如果是函数的形式,它将会接收到watchFn 的新旧两个值,以及作用域对象的引用.其函数签名为function(newValue, oldValue, scope) --deepWatch:是否深度监听,可选.

ZK中的每个节点都可以存储一些轻量级的数据,这些数据的变化会同步到集群中的其它机器.在应用中程序员可以添加watcher来监听这些数据的变化,watcher只会触发一次,所以触发过后想要继续监听,必须再手动设置监听,这比较麻烦,好在ZkClient已经做了一些增强,在watcher的基础上,封装了所谓的Listener,开发人员只需要订阅Listener即可. package yjmyzz.test; import com.cnblogs.yjmyzz.domain.BaseBean; impo

Redis数据导入工具优化过程总结 背景 使用C++开发了一个Redis数据导入工具 从oracle中将所有表数据导入到redis中: 不是单纯的数据导入,每条oracle中的原有记录,需要经过业务逻辑处理, 并添加索引(redis集合): 工具完成后,性能是个瓶颈: 优化效果 使用了2个样本数据测试: 样本数据a表8763 条记录: b表940279 条记录: 优化前,a表耗时11.417s: 优化后,a表耗时1.883s: 用到的工具 gprof, pstrace,time 使用time工具

Redis 服务器是Logstash 推荐的Broker选择,Broker 角色就意味会同时存在输入和输出两个插件. 5.1.1 读取Redis 数据 LogStash::Input::Redis 支持三种data_type(实际上是redis_type), 不同的数据类型会导致实际采用不同的Redis命令操作: 1. 配置示例: zjtest7-frontend:/usr/local/logstash-2.3.4/config/redis# cat redis01.conf input { r

一.对Redis持久化的探讨与理解 目前Redis持久化的方式有两种: RDB 和 AOF 首先,我们应该明确持久化的数据有什么用,答案是用于重启后的数据恢复. Redis是一个内存数据库,无论是RDB还是AOF,都只是其保证数据恢复的措施. 所以Redis在利用RDB和AOF进行恢复的时候,都会读取RDB或AOF文件,重新加载到内存中. RDB就是Snapshot快照存储,是默认的持久化方式. 可理解为半持久化模式,即按照一定的策略周期性的将数据保存到磁盘. 对应产生的数据文件为dump.rd

场景 Redis实例A ---> Redis实例B,整库全量迁移 方案一: mac环境 brew install npm npm install redis-dump -g 针对RedisA: redis-dump -h host1 -p 6379 -d 1 --json > mydb.json针对RedisB: cat mydb.json | redis-dump --convert | redis-cli 方案二:参考: http://www.zlovezl.cn/articles/mig

一.监听数据变化 1.监听数据变化有两种,深度和浅度,形式如下: vm.$watch(name,fnCb); //浅度 vm.$watch(name,fnCb,{deep:true}); //深度监视 2.实例用法 2.1-1浅度监听:当点击页面,弹出发生变化了,a的值变为1,b的值变为101 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8">

一.知识介绍 1.ContentProvider是内容提供者 ContentResolver是内容解决者(对内容提供的数据进行操作) ContentObserver是内容观察者(观察内容提供者提供的数据变化) 2.ContentObserver需要ContentResolver进行注册. resolver.registerContentObserver(uri,true,observer): ①URI(第一个参数):该监听所监听ContentProvider的Uri ②notifyForDesc

1.redis持久化的意义----redis故障恢复 在实际的生产环境中,很可能会遇到redis突然挂掉的情况,比如redis的进程死掉了.电缆被施工队挖了(支付宝例子)等等,总之一定会遇到各种奇葩的现象导致redis死掉,这时候放在redis内存中的数据就会全部丢失,这些数据可能服务很多的系统或者服务,当然,我们可以重新启动redis,重启之后,如果redis没有持久化,redis中的数据就会全部丢失. 如果通过持久化将数据搞一份到磁盘,然后定期的同步和备份到云存储服务上去,那么就可以保证数据

生产环境有一批版本比较老的redis主从架构,是一主多从,版本是2.8 由于想迁移到阿里云上,那么问题来了,怎么把redis数据转移到阿里云上 为了省事,阿里云也是和生产环境一样的版本,架构也一致,其实剩下的就好办了,把数据导出,再导入就行了 我们生产环境使用了aof和rdb两种持久化,好处是不怕意外的数据丢失 那么问题来了,怎么导入到阿里云 导出简单,首先在生产环境的redis的主节点执行bgsave,执行后将fork出新的子进程,不会阻塞redis,等完成后,把rdb文件拷贝出来,放到阿里云