Redis支持两种持久化方式RDB和AOF,RDB持久化能够快速的储存和回复数据,但在服务器停机时会丢失大量数据,AOF持久化能够高效的提高数据的安全性,但在储存和恢复数据方面要耗费大量的时间,最好的方式是使用RDB-AOF混合持久化. Redis默认RDB持久化,4.0以上支持混合持久化,首先设置AOF持久化,修改配置文件redis.conf中appendonly yes,然后设置混合持久化aof-use-rdb-preamble yes. 这里主要说明redis多进程存储,获取对象的三种方式

一. 引言 在<第14.6节 Python模拟浏览器访问网页的实现代码>介绍了使用urllib包的request模块访问网页的方法.但上节特别说明http报文头Accept-Encoding最好不设置,否则服务端会根据该字段及服务端的情况采用对应方式压缩http报文体,如果爬虫应用没有解压支持会导致应用无法识别收到的响应报文体.本节简单介绍一下怎么处理响应报文体的压缩. 在爬虫爬取网页时,如果在请求头中传递了"'Accept-Encoding':'gzip'"信息则服务器会

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

如果在对某行记录的更新时不采取任何防范措施,在多线程访问时,就容易出现库存为负数的错误. 以下用php.mysql,apache ab工具举例说明: mysql表结构 CREATE TABLE `yxt_test_concurrence` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `value` ) NOT NULL COMMENT '库存', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_u

想用python模拟浏览器访问web的方法测试些东西,有哪几种方法呢? 一类:单纯的访问web,不解析其js,css等. 1. urllib2 #-*- coding:utf-8 -* import urllib2 def Furllib2(ip,port,url,timeout): proxydict = {} proxydict['http'] = "http://%s:%s"%(ip,port) print proxydict proxy_handler = urllib2.Pr

问题描述 通过Metrics监控页面,我们能得知当前资源(如Redis)的运行情况与各种指标.如果我们需要把指标下载到本地或者生成JSON数据导入到第三方的监控平台呢?Azure是否可以通过Python代码或者时Powershell脚本导出各种指标数据呢? 解决办法 可以!       PowerShell命令可以使用Get-AzMetric 或者是 az monitor metrics list命令来获取资源的Metrics值. Get-AzMetric:Gets the metric val

1.并发访问限制问题 对于一些需要限制同一个用户并发访问的场景,如果用户并发请求多次,而服务器处理没有加锁限制,用户则可以多次请求成功. 例如换领优惠券,如果用户同一时间并发提交换领码,在没有加锁限制的情况下,用户则可以使用同一个换领码同时兑换到多张优惠券. 伪代码如下: if A(可以换领)         B(执行换领)              C(更新为已换领)             D(结束) 如果用户并发提交换领码,都能通过可以换领(A)的判断,因为必须有一个执行换领(B)后,才会

1.并发访问限制问题 对于一些需要限制同一个用户并发访问的场景,如果用户并发请求多次,而服务器处理没有加锁限制,用户则可以多次请求成功. 例如换领优惠券,如果用户同一时间并发提交换领码,在没有加锁限制的情况下,用户则可以使用同一个换领码同时兑换到多张优惠券. 伪代码如下: if A(可以换领) B(执行换领) C(更新为已换领) D(结束) 如果用户并发提交换领码,都能通过可以换领(A)的判断,因为必须有一个执行换领(B)后,才会更新为已换领(C).因此如果用户在有一个更新为已换领之前,有多少次

python访问redis 1 Linux上安装redis a) 下载 $ wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.5.tar.gz b) 编译 # yum install gcc tcl # tar -zxf redis-3.0.5.tar.gz # cd redis-3.0.5 # make # make test # sudo make install 这样可执行文件redis-server等就从redis-3.0.5/src拷贝到

Redis 简介 Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库. Remote Dictionary Server(Redis)是一个基于 key-value 键值对的持久化数据库存储系统.redis 和 Memcached 缓存服务很像,但它支持存储的 value 类型相对更多,包括 string (字符串).list (链表).set (集合).zset (sorted set --有序集合)和 hash(哈希类型).这些数据类型都支持 push/po

Python进阶----异步同步,阻塞非阻塞,线程池(进程池)的异步+回调机制实行并发, 线程队列(Queue, LifoQueue,PriorityQueue), 事件Event,线程的三个状态(就绪,挂起,运行) ,***协程概念,yield模拟并发(有缺陷),Greenlet模块(手动切换),Gevent(协程并发) 一丶同步,异步 同步:    所谓同步就是一个任务需要依赖另一个任务时,只有被依赖任务执行完毕之后,依赖的任务才会完成.这是可靠的任务序列.要么都成功,要么失败,两个任务的状

在虚拟机上模拟redis5.0的集群,由于redis的投票机制,一个集群至少需要3个redis节点,如果每个节点设置一主一备,一共需要六台虚拟机来搭建集群,此处,在一台虚拟机上使用6个redis实例来模拟搭建一个伪分布式的redis集群. 1.安装ruby 搭建redis集群需要ruby脚本,需要安装ruby的环境 (1)yum install ruby (2) yum install rubygems 2. 创建一个集群的目录 3. 复制编译安装好的redis节点 进入redis01目录,删除

一.简化除法判断 目标: 编写mydiv.py脚本,主要要求如下: 提示用户输入一个数字作为除数 如果用户按下Ctrl+C或Ctrl+D则退出程序 如果用户输入非数字字符,提示用户应该输入数字 如果用户输入0,提示用户0不能作为除数 方案: 使用if语句判断除数是否合适,需要编写多条语句.有了异常处理,可以本着先做,错了再说的逻辑.直接把除法操作放在try语句中执行,根据产生的异常做相应的处理. 另外,Ctrl+C或Ctrl+D只能通过异常捕获. 异常捕获的语法如下: try:        A

学习的课本为<python网络数据采集>,大部分代码来此此书. 网络爬虫爬取数据首先就是要有爬取的权限,没有爬取的权限再好的代码也不能运行.所以首先要伪装自己的爬虫,让爬虫不像爬虫而是像人一样访问网页.废话不多说开始伪装. 1.修改请求头 这里要用到python的requests的模块,首相介绍一下http请求头,它就是你每次在访问网页时,向服务器传输的一组属性和配置信息.下面有七个字段被大多数浏览器用来初始化网络请求. 属性 内容 Host https://www.google.com/ C

redis是单进程数据库,多用户排队对统一数据进行访问,不存在并发访问生产的线程安全问题. oracle是多进程数据库,存在并发访问的问题,必须事务加锁等方式进行处理.

一.lua中redis的配置依赖: 1.OpenResty的lua访问redis的插件:https://github.com/openresty/lua-resty-redis 二.下载后,导入对应的插件: lua_package_path "/opt/openresty/lualib/kafka/?.lua;;"; lua_need_request_body on; 三.lua代码 2.使用lua访问redis: server {        location /test {   

本文来自知乎官方技术团队的“知乎技术专栏”,感谢原作者陈鹏的无私分享. 1.引言 知乎存储平台团队基于开源Redis 组件打造的知乎 Redis 平台,经过不断的研发迭代,目前已经形成了一整套完整自动化运维服务体系,提供很多强大的功能.本文作者陈鹏是该系统的负责人,本次文章深入介绍了该系统的方方面面,值得互联网后端程序员仔细研究.   (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-1968-1-1.html) 2.关于作者 陈鹏:现任知乎存储平台组 Redis 平台技术

目录 一.multiprocessiong模块介绍 二.Process类的介绍 三.进一步介绍(守护进程.锁.队列.管道.事件等) 1.守护进程 2.锁(同步锁.互斥锁) 3.信号量(了解) 4.队列 5.管道 6.共享数据 7.事件(了解) 四.进程池 一.multiprocessiong模块介绍 python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了multiprocessi

python操作mysql.redis 阶段一.mysql事务 主要用于处理操作量大,复杂度高的数据.比如说,在人员管理系统中,你删除一个人员,你即需要删除人员的基本资料,也要删除和该人员相关的信息,如信箱,文章等等,这样,这些数据库操作语句就构成一个事务! 事务处理可以用来维护数据库的完整性,保证成批的 SQL 语句要么全部执行,要么全部不执行. 事务用来管理 insert.update.delete 语句 事务必须满足4个条件(ACID):原子性(Atomicity,或称不可分割性).一致性

Python 3 并发编程多进程之进程同步(锁) 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理. 1.多个进程共享同一打印终端 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('%s is done' %os.g

上篇介绍了新浪微博的登陆过程,这节使用Python编写一个模拟登陆的程序.讲解与程序如下: 1.主函数(WeiboMain.py): import urllib2 import cookielib import WeiboEncode import WeiboSearch if __name__ == '__main__': weiboLogin = WeiboLogin('×××@gmail.com', '××××')#邮箱(账号).密码 if weiboLogin.Login() == Tr