查找了一些redis迁移的方法,一般做法就是 1. 从源数据库把rdb文件保存,然后传到新的主机上,启动新的redis即可 2. 把新的redis当做源数据库的slave,同步数据 今天开发提了一个测试需求,要求把一个备份的rdb文件数据保存到另一个redis(110主机)的15号库中(默认的是0),这样就不会影响redis(110主机)原有的数据.我在网上找了一个python,实现了这个功能.下面是原文: ------------------------------------------ 原

from multiprocessing import Pool,Manager import os #完成拷贝文件 def copyFile(filename,oldname,newname,que): "拷贝文件函数" # 三部操作 读取内容,写入内容 关闭 que.put(filename) br = open(oldname+'/'+filename,'rb') bw = open(newname+'/'+filename,'wb') content = br.read() b

[TOC] 1, 环境 CentOS, MySQL, Redis, Nodejs 2, Redis简介 Redis是一个开源的K-V内存数据库,它的key可以是string/set/hash/list/...,因为是基于内存的,所在访问速度相当快. 3, Gearman简介 Gearman是一个开源的Map/Reduce分布式计算框架,具有丰富的client sdk,而且它支持MySQL UDF. Gearman工作图 Gearman调用流程 Gearman集群 从图中可以看出貌似Gearman

转载:https://www.cnblogs.com/xingzc/p/5988080.html Redis提供的持久化机制(RDB和AOF)   Redis提供的持久化机制 Redis是一种面向“key-value”类型数据的分布式NoSQL数据库系统,具有高性能.持久存储.适应高并发应用场景等优势.它虽然起步较晚,但发展却十分迅速. 近日,Redis的作者在博客中写到,他看到的所有针对Redis的讨论中,对Redis持久化的误解是最大的,于是他写了一篇长文来对Redis的持久化进行了系统性的

前言     Redis链表为双向无环链表!     图解Redis之数据结构篇--简单动态字符串SDS提到Redis使用了简单动态字符串,链表,字典(散列表),跳跃表,整数集合,压缩列表这些数据结构来操作内存,并且简单介绍了Redis简单动态字符串.本篇文章我们继续来分析链表.     链表是一种非常常见的数据结构,在Redis中使用非常广泛,列表对象的底层实现之一就是链表.其它如慢查询,发布订阅,监视器等功能也用到了链表. 系列文章 图解Redis之数据结构篇--简单动态字符串SDS 图解R

redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,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/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数

上一篇文章介绍了生产消费者模式与python+redis实例运用(基础篇),但是依旧遗留了一个问题,就是如果消费者消费的速度跟不上生产者,依旧会浪费我们大量的时间去等待,这时候我们就可以考虑使用多进程去解决这个问题.举一个类似上面厨师做菜的例子,厨师上菜速度又快又多,你一个人吃不完,怎么办?那就可以请几个朋友帮你一起吃!这就是我们今天要讲的多进程和协程. 先说说多进程和协程的好处,它可以最大的利用你cpu的资源和网络带宽,这样可以充分的节省程序消费的时间.在生产消费者模式中引入多进程和协程之前我

根据这个图,我们举个简单的例子:假如你去某个餐厅吃饭,点了很多菜,厨师要一个一个菜的做,一个厨师不可能同时做出所有你点的菜,于是你有两个选择:第一个,厨师把所有菜都上齐了,你才开始吃:还有一个选择,做好一个菜,端上桌一个你开始吃一个.这里的厨师就是生产者,而你就是消费者,菜就是图中的product(产物).我们可以很明显的感觉到,第一种选择会浪费很多时间,因为生产者要把所有产物生产完毕,消费者才开始从存储中介当中去取,而且可能会浪费大量的内存空间,上万条数据读到内存中或许你没有觉得,但是一旦数据

python的拷贝方法有:切片方法, 工厂方法, 深拷贝方法, 浅拷贝方法等. 几种方法都可以实现拷贝操作, 具体区别在于两点:1.代码写法不同. 2.内存地址引用不同 代码演示: import copy li = ['li', [100, 200, 300]] li_1 = li[:] # 切片方法 li_2 = list(li) # 工厂方法 li_3 = copy.copy(li) # 浅拷贝 li_4 = copy.deepcopy(li) # 深拷贝 print('li', li, '

到这里为止,其实还是停留在简单学习知识的程度,学会了redis的持久化的原理和操作,但是在企业中,持久化到底是怎么去用得呢? 企业级的数据备份和各种灾难下的数据恢复,是怎么做得呢? 1.企业级的持久化的配置策略 在企业中,RDB的生成策略,用默认的也差不多 save 60 10000:如果你希望尽可能确保说,RDB最多丢1分钟的数据,那么尽量就是每隔1分钟都生成一个快照,低峰期,数据量很少,也没必要 10000->生成RDB,1000->RDB,这个根据你自己的应用和业务的数据量,你自己去决定

底层剖析Python深浅拷贝 拷贝的用途 拷贝就是copy,目的在于复制出一份一模一样的数据.使用相同的算法对于产生的数据有多种截然不同的用途时就可以使用copy技术,将copy出的各种副本去做各种不同的操作. 值得一提的是绝大部分编程语言中对于copy都有深浅拷贝的概念,所以充分的理解本章节的知识也是在为今后学习其他编程语言少走弯路. 在Python中,除开手动deepcopy(),其他的任何操作都是浅拷贝. Python = 赋值示例 好了,废话不多说.直接进入主题,上代码: >>>

一.企业级的持久化的配置策略 (1)每隔1分钟去检查如果超过10000个可以变更,则生成一个快照.RDB最多丢1分钟的数据. save 60 10000 (2)AOF一定要打开,fsync,everysec #就是当前AOF大小膨胀到超过上次100%,上次的两倍 auto-aof-rewrite-percentage 100 #最小触发size auto-aof-rewrite-min-size 64mb     二.企业级的数据备份方案 RDB非常适合做冷备,每次生成之后,就不会再有修改了 数

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

1.实现目标 通过redis缓存数据.(目的不是加快查询的速度,而是减少数据库的负担) 2.所需jar包 注意:jdies和commons-pool两个jar的版本是有对应关系的,注意引入jar包是要配对使用,否则将会报错.因为commons-pooljar的目录根据版本的变化,目录结构会变.前面的版本是org.apache.pool,而后面的版本是org.apache.pool2... style="background-color: #0098dd; color: white; font-s

对于变化频率非常快的数据来说,如果还选择传统的静态缓存方式(Memocached.File System等)展示数据,可能在缓存的存取上会有很大的开销,并不能很好的满足需要,而Redis这样基于内存的NoSQL数据库,就非常适合担任实时数据的容器. 但是往往我们又有数据可靠性的需求,采用MySQL作为数据存储,不会因为内存问题而引起数据丢失,同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能. 所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎,Redis则作为Cache.而这种需求目前还没有看

一个按比特位拷贝数据的函数 没有进行特别的优化.其实还可以在拷贝源开始位置和目标开始位置是2的整数倍位置的时候进行优化. 说明 这个函数用于从src数组首地址跳过sbb个字节,又跳过ssb个比特位,拷贝nbits个比特位的数据到dest数组首地址跳过dbb个字节,又跳过dsb个比特位位置. 代码如下 include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <assert.h> //

Python深浅拷贝剖析 Python中,对象的赋值,拷贝(深/浅拷贝)之间是有差异的,如果使用的时候不注意,就可能产生意外的结果. 下面本文就通过简单的例子介绍一下这些概念之间的差别. 一.对象赋值 创建列表变量Alex,变量包含子列表,通过变量Alex给变量lzl赋值,然后对变量Alex的元素进行修改,此时lzl会有什么变化呢?让我们通过内存地址分析两者的变化 # 对象赋值 import copy #import调用copy模块 Alex = ["Alex", 28, ["

针对windows操作系统. redis安装: 微软操作系统下,需下载github下面的开源项目,redis网站地址可以找到,直接解压即可. cmd到指定目录,输入下方命令,启动redis服务. redis-server.exe redis.windows.conf 测试服务,再次打开一个cmd窗口,启动客户端命令行工具. redis-cli.exe 添加一个键值. set test "hello world" python安装: 可以下载解压包,再添加系统环境变量,将解压目录添加到系

之前用的arcgis10.1前的版本,后来换成10.1还有点不习惯,变化挺多的.发布服务过程中,进行分析的时候,其中有一项提醒:xxx图层没有注册到服务,很纳闷,为什么会有这种提示,不管,点击发布,会弹出框提示要拷贝图层数据到服务,相当于把整个mxd文档需要的图层数据拷贝一遍,数据量小的倒还好,问题是我配置的这个影像很多,太大了,拷贝一遍慢也就算了,直接空间不够了,没辙,只好研究下能否不拷贝数据像10.1之前的版本一样直接发布呢. 答案当然是可以的.如果想要不拷贝数据,则需要先把mxd文档中会用

赋值引用,多变量使用同内存.对于可变数据对象,修改其中一个,影响其他.浅拷贝,只拷贝数据父对象,不拷贝其中子对象.深拷贝,拷贝对象及其子对象. 赋值引用:(修改,所有多影响) list1=[1,2,3] list2=list1 浅拷贝:(只拷贝第一层,其他的层公共) import copy list1=[1,2,3] list2=copy.copy(list1) list3=list[:] 深拷贝:(拷贝所有)(修改的修改,所有多不影响) import copy List1 = [1, 2,3]

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置