一,为什么要使用redis作本地缓存? 1,使用缓存通常会有三层 当使用openresty作为web服务器时,我们更看重是的它可以通过lua编程的扩展能力,就openresty而言,它可以实现的功能非常多, 提高响应速度是web服务中非常重要的功能, 使用缓存通常会有三层: 本地缓存:存在于本地机器上,直接通过nginx访问,避免网络io; redis cluster:存储更多的供lua访问的数据,也是通过nginx访问直接返回,相比前一层缓存,增加了网络io,但仍然避免了对业务系统的访问: 业

将redis中的数据导入到本地MongoDB数据库 创建一个process_items_mongodb.py文件(文件名自定义): #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import redis import pymongo import json def process_item(): # 创建redis数据库连接 rediscli = redis.Redis(host = ") # 创建MongoDB数据库连接 mongocli = pym

多线程查询数据,将结果存入到redis中,最后批量从redis中取数据批量插入数据库中 package com.xxx.xx.reve.service; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.E

读取redis中的数据时出现:MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots   以下为异常详细信息: Exception in thread "main" redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but is currently not able to persist o

在redis中保存数据时,保存和设置有效时间是分开写的话,如果中间出现的异常,这会导致数据永久有效,因此就可以采用pipeline方法. # 创建redis管道对象,可以一次执行多个语句 pipeline = redis_store.pipeline() # 开启多个语句的记录 pipeline.multi() pipeline.hset(","zengsf" ) pipeline.expire("house", 7200) # 执行语句 pipeline

Redis 是一个内存数据库,所有的数据都直接保存在内存中,那么,一旦 Redis 进程异常退出,或服务器本身异常宕机,我们存储在 Redis 中的数据就凭空消失,再也找不到了. Redis 作为一个优秀的数据中间件,必定是拥有自己的持久化数据备份机制的,redis 中主要有两种持久化策略,用于将存储在内存中的数据备份到磁盘上,并且在服务器重启时进行备份文件重载. RDB 和 AOF 是 Redis 内部的两种数据持久化策略,这是两种不同的持久化策略,一种是基于内存快照,一种是基于操作日志,那么

redis对象 redis中有五种常用对象 我们所说的对象的类型大多是值的类型,键的类型大多是字符串对象,值得类型大概有以下几种,但是无论哪种都是基于redisObject实现的 redisObject的结构如下 typedef struct redisObject { unsigned type:4; //类型 有五种,分别对应五种常见的值类型 unsigned encoding:4; // 编码,标明底层数据结构的类型 unsigned lru:LRU_BITS; /* LRU time (

上一篇文章,我们讲的是 Redis 的一种基于内存快照的持久化存储策略 RDB,本质上他就是让 redis fork 出一个子进程遍历我们所有数据库中的字典,进行磁盘文件的写入. 但其实这种方式是有缺点的,先不说阻塞式 save 调用会阻塞整个 redis 服务,即便异步式 bgsave 也是基于时间间隔,每多少秒触发了多少次更新操作才会生成 RDB 文件,那么如果某次 RDB 生成之后,紧接着服务宕机,就至少丢失几秒甚至更多的数据,并且这些数据是无法挽回的. 而 AOF 是 redis 中的另

Redis是我们数据的保管者,我们可以随时存随时取,大的小的,重要的不重要的,它都毫无怨言的帮我们保存着,甚至有些时候,我们变得很懒,存东西进去的时候顺便还贴张纸:"过了一个星期就帮我扔了吧",对于这些,Redis也都默默的接受了(谁叫Antirez把redis设计的这么好呢). 这次要写的就是关于这张留言纸的事. 主动过期: Redis对数据是惰性过期,当一个key到了过期时间,Redis也不会马上清理,但如果这个key过期后被再次访问,Redis就会主动将它清理掉. 被动过期: 如

/** * redis服务 */ @Autowired private RedisService redisService; //创建 Device  对象 Device no = new Device(); //设置属性 no.setDeviceNo("Ubibot1"); no.setCompanyId(10); no.setGroupId(1); // 创建异常设备集合 List<Device> deviceError = new ArrayList<Devic

大家对这段代码肯定很熟悉吧: public List<UserInfo> SearchUsers(string userName) { string cacheKey=string.Format("SearchUsers_{0}", userName); List<UserInfo> users = cache.Find(cacheKey) as List<UserInfo>; if (users == null) { users = reposit

Redis中几个“看似”高大上的概念,经常有人提到,某些好事者喜欢死扣概念,实战没多少,嘴巴里冒出来的全是高大上的名词,个人一向鄙视概念党,呵呵! 其实这几个概念:缓存穿透/缓存击穿/缓存雪崩,有一个共通的相似之处,就是高并发下,某些原因导致缓存层失去了保护,导致后端的持久化层(数据库)承担较大压力的情形.需要注意的是,这些问题发生的前提,需要有足够大的并发性,如果本身并发性不高,那些即便出现了这些个问题,也不会造成非常大的影响.甚至极端地讲,只要代码的健壮性足够,即便是缓存层全部宕机,也不会导

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. redis 提供 6种数据淘汰策略:voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略:volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(s

package com.lml.redis; import java.util.HashMap;import java.util.Iterator;import java.util.Map;import java.util.Map.Entry;import java.util.Set; import redis.clients.jedis.Jedis; public class RedisDBHelper {Jedis js = null;private String host = "127.0

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰 allkeys-lru:从数据

Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. 相关知识:Redis 提供 6 种数据淘汰策略: volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最 少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过 期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意 选择数据淘汰 allk

原创文章转载请注明出处:@协思, http://zeeman.cnblogs.com   大家在用Redis保存数据的时候,有不同的序列化方式.用得最多应该还是JSON,有一些场景我们需要以Http请求的方式访问Redis数据.它有几方面的作用:   1. 用Redis自有的Cli命令式查看JSON数据很不方便,而以Http方式请求配合Chrome的JSON插件可以满足需求. 2. 接口是以Rest的方式定义,可以用Rest的客户端来访问对应的Redis实例数据.   代码是以Node.js和C

如果 MySQL 数据库比较大的话,很容易就能查出是哪些表占用的空间: 不过如果 Redis 内存比较大的话, […]

多处引用相同组件时,操作data不会相互影响 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <title>vue</title> <link rel="stylesheet"

测试环境上是docker安装的redis,生产上使用的是阿里云Redis服务,需要批量清理生产上的数据. 阿里云提供了BS结构的工具管理Redis,但是不能全选批量删除,只能脚本删除,方法是在测试环境上远程连接生产Redis redis-cli -h r-demo.redis.rds.aliyuncs.com -p 6379 -a password keys "KEYS_DEMO*" |xargs redis-cli -h r-demo.redis.rds.aliyuncs.com -