数据表结构 CREATE TABLE `jx_goods_test` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `goods_name` varchar(100) DEFAULT NULL, `shop_price` varchar(100) DEFAULT NULL, `goods_content` text, `original_img` varchar(222) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=Inno

2018-06-28  136465569...  转自 庆亮trj21bc... 修改   微信 分享: Redis和MySQL的应用场景是不同的. 通常来说,没有说用Redis就不用MySQL的这种情况. 因为Redis是一种非关系型数据库(NoSQL),而MySQL是一种关系型数据库. 和Redis同类的数据库还有MongoDB和Memchache(其实并没有持久化数据) 那关系型数据库现在常用的一般有MySQL,SQL Server,Oracle. 我们先来了解一下关系型数据库和非关系型

1. zookeeper,kafka容器化 1.1 zookeeper+kafka单机docker模式 docker pull bitnami/zookeeper:3.6.3-debian-11-r46 docker pull bitnami/kafka:3.1.1-debian-11-r36 docker run -itd --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 -p 8080:8080 -e ALLOW_ANONYMOU

问题分析 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一.设计数据库表和存储 考虑到log系统对数据库的性能更多一些,稳定性和安全性没有那么高,存储引擎自然是只支持select insert 没有索引的archive.如果确实有update需求

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

现在的互联网普遍都用redis+mysql ,查询一般放在 redis  上,更改 放在 redis  上, 如果更新 mysql数据到  redis 上呢? mysql 有四中类型的日志 Error Log.General Query Log.Binary Log 和 Slow Query Log , 其中第三种, Binary Log , 包含了一些事件,这些事件描述了数据库的改动,如建表.数据改动等

问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定采用redis list 仿真实现,而且方便回滚. 问题三:日志量毕竟大,保存最近30条足矣,决定用php写个离线统计和清理脚本. 一:设计数据库

需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高并发的消息队列,决定

环境搭建: python安装: redis安装: 下载.解压.安装 1.wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.0.tar.gz 2.tar xzf redis-5.0.0.tar.gz 3.cd redis-5.0.0 4.make 默认启动方式: cd src ./redis-server 自定义配置文件启动: cp redis.conf my_redis.conf cd src ./redis-server ../my_redis.

以下操作在CENTOS7环境. 使用prometheus做监控,使用grafana做dashboard的界面展示: 因prometheus自带的监控web界面图形化展示方面比较弱,推荐使用grafana集成prometheus展示: 一.软件安装 1)granafa的安装: 官方安装指南:https://grafana.com/grafana/download?platform=linuxwget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releas

OS: Ubuntu 16.04.4 x64 更新并安装必要的工具 apt update && apt upgrade -y && apt dist-upgrade -y apt autoremove apt autoclean apt install gcc redis-server mysql-server libmysqld-dev libhiredis-dev -y 验证redis 127.0.0.1:6379> hgetall w3ckey (empty l

filename=$(date "+%Y%m%d%H%M%S") //将type为list,键为bi0205导出文本,并保存到mysql导入导出目录redis-cli -h 服务器IP -p port -a username@password "bi0205" 1 10000000 >>/var/lib/mysql-files/loginfo_$filename.txt //将导出的文件导入mysqlmysql -uroot -ppasword -e &

原文出处: 崔小拽 需求背景:有个调用统计日志存储和统计需求,要求存储到mysql中:存储数据高峰能达到日均千万,瓶颈在于直接入库并发太高,可能会把mysql干垮. 问题分析 思考:应用网站架构的衍化过程中,应用最新的框架和工具技术固然是最优选择:但是,如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案,未尝不是一种提升自我的尝试. 解决: 问题一:要求日志最好入库:但是,直接入库mysql确实扛不住,批量入库没有问题,done.[批量入库和直接入库性能差异参考文章] 问题二:批量入库就需要有高

上一次完成nginx+tomcat组合搭配,今天我们就说说,这几个软件在项目中充当的角色: 要想完成这几个软件的组合,我们必须知道和熟悉应用这个框架, 一: Nginx:在项目中大多数作为反向代理服务器.其目的处理http静态页面.和分发请求给tomcat.是目前处理大量请求的解决方案. tomcat:作为处理动态页面的服务器.由Ngxin 均衡分给的请求来处理. redis:在这个里redis 处理两个重要的功能:第一,nginx分发请求给tomcat.如何保持session的同步.就是利用r

一.需求起因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节.所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库. 这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务操作. 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题. 不管是先写MySQL数据库,再删除Redis缓存:还是先删除缓存,再写库,都有可能

前言: 大厂面试机会难得,为了提高面试通关率,建议朋友们在面试前先复盘自己的知识栈,依据掌握程度划分重要.优先级,系统地去学习!如果不准备充分就去参加面试,既会失去进入大厂的机会,更是对自己的不负责. 蚂蚁花呗一面(一个小时): 1.Java容器有哪些?哪些是同步容器,哪些是并发容器? 2.ArrayList和LinkedList的插入和访问的时间复杂度? 3.java反射原理, 注解原理? 4.说说一致性 Hash 原理 5.新生代分为几个区?使用什么算法进行垃圾回收?为什么使用这个算法? 6

最近有个需求,实时统计pv,uv,结果按照date,hour,pv,uv来展示,按天统计,第二天重新统计,当然了实际还需要按照类型字段分类统计pv,uv,比如按照date,hour,pv,uv,type来展示.这里介绍最基本的pv,uv的展示. id uv pv date hour 1 155599 306053 2018-07-27 18 关于什么是pv,uv,可以参见这篇博客:https://blog.csdn.net/petermsh/article/details/78652246 1.

需求起因 在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节.所以,就需要使用redis做一个缓冲操作,让请求先访问到redis,而不是直接访问MySQL等数据库. 这个业务场景,主要是解决读数据从Redis缓存,一般都是按照下图的流程来进行业务操作. 读取缓存步骤一般没有什么问题,但是一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题. 不管是先写MySQL数据库,再删除Redis缓存:还是先删除缓存,再写库,都有可能出现

介绍 在实际项目中,MySQL数据库服务器有时会位于另外一台主机,需要通过网络来访问数据库:即使应用程序与MySQL数据库在同一个主机中,访问MySQL也涉及到磁盘IO操作(MySQL也有一些数据预读技术,能够减少磁盘IO读写,此部分后续继续研究),总之,直接从MySQL中读取数据不如直接从内存中读取数据来的效率高.为了提高数据库访问效率,人们采用了各种各样的方法,其中方法之一就是使用一个给予内存的缓存系统放置在数据库和应用程序之间.在查找数据的时候,首先从内存中查找,如果找到则使用,如果没有找

本博客仅供参考,本人实现没有问题. 1.环境 先安装redis.mysql 2.springboot2.0的项目搭建(请自行完成),本人是maven项目,因此只需配置,获取相应的jar包,配置贴出. <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifact

# -*- coding:utf-8 -*-# item_mongodb.py import redis import pymongo import json def main(): redis_connect = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1', port=6379, db=0) mongo_connect = pymongo.MongoClient(host='127.0.0.1', port=27017) db = mongo_connect['sin