点赞其实是一个很有意思的功能.基本的设计思路有大致两种, 一种自然是用mysql等 数据库直接落地存储, 另外一种就是利用点赞的业务特征来扔到redis(或memcache)中, 然后离线刷回mysql等. 直接写入Mysql 直接写入Mysql是最简单的做法. 做两个表即可, 1.post_like 记录文章被赞的次数,已有多少人赞过这种数据就可以直接从表中查到; 2.user_like_post 记录用户赞过了哪些文章, 当打开文章列表时,显示的有没有赞过的数据就在这里面; 缺点 1.数据库

众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作3年的开发,稍微优秀一点的,都给到30K的Offer,当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的.废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到

阅读本文大概需要 2.8 分钟. 作者:沙茶敏碎碎念 众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作 3 年的开发,稍微优秀一点的,都给到 30K 的 Offer. 当然,拼多多加班也是出名的,一周上 6 天班是常态,每天工作时间基本都是超过 12 个小时,也是相当辛苦的. 废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目: 拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用 Redis 来统计一个网站的用户访问数呢? 使用 Hash 哈希是

众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作3年的开发,稍微优秀一点的,都给到30K的Offer,当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的.废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到

拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢? 使用Hash 哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到哈希表上,如果是遇到关键字冲突,那么就会拉出一个链表出来. 当一个用户访问的时候,如果用户登陆过,那么我们就使用用户的id,如果用户没有登陆过,那么我们也能够前端页面随机生成一个key用来标识用户,当用户访问的时候,我们可以使用HSET命令,key可以选择URI与对应的日期进行拼凑,field可以使用用户

在构建应用的时候, 我们经常需要对用户的一举一动进行记录, 而其中一个比较重要的操作, 就是对在线的用户进行记录. 本文将介绍四种使用 Redis 对在线用户进行记录的方案, 这些方案虽然都可以对在线用户的数量进行统计, 但每个方案都有一些自己特有的操作, 并且各个方案的性能特征以及资源消耗也各有不同. 方案 1 :使用有序集合 每当一个用户上线时, 我们就执行 ZADD 命令, 将这个用户以及它的在线时间添加到指定的有序集合中: ZADD "online_users" <use

前言 点赞其实是一个很有意思的功能.基本的设计思路有大致两种, 一种自然是用mysql等 数据库直接落地存储, 另外一种就是利用点赞的业务特征来扔到redis(或memcache)中, 然后离线刷回mysql等. 直接写入Mysql 直接写入Mysql是最简单的做法. 做两个表即可, post_like 记录文章被赞的次数,已有多少人赞过这种数据就可以直接从表中查到; user_like_post 记录用户赞过了哪些文章, 当打开文章列表时,显示的有没有赞过的数据就在这里面; 缺点 数据库读写压

从第一篇已经讲解过了监听器的基本概念,以及Servlet各种的监听器.这篇博文主要讲解的是监听器的应用. 统计网站在线人数 分析 我们在网站中一般使用Session来标识某用户是否登陆了,如果登陆了,就在Session域中保存相对应的属性.如果没有登陆,那么Session的属性就应该为空. 现在,我们想要统计的是网站的在线人数.我们应该这样做:我们监听是否有新的Session创建了,如果新创建了Sesssion,那么在线人数就应该+1.这个在线人数是整个站点的,所以应该有Context对象保存.

有这样的一个场景需求:有上亿的用户,要统计这批用户的登陆情况,例如一周连续登陆,连续三天是是否登陆,一周活跃天数等用户 存在的挑战 数据如何尽可能用小的空间存储 如何能快速获取指定的数据 如果使用文件保存 会有如下问题: 文件分割变得十分麻烦 数据检索非常不方便 用户关联操作复杂 如果使用数据库表 会有如下问题: 占用空间增长速度快,表急剧增大 使用索引,易产生碎片,每次插入数据还要维护索引,影响性能 要用group ,sum等运算,计算较慢 使用redis位图进行存储(setbit/getbi

前言 我们先思考一个常见的业务问题:如果你负责开发维护一个大型的网站,有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据,然后让你来开发这个统计模块,你会如何实现? 统计uv的常用方法以及优缺点 其实要是单纯的统计pv是比较好办的,直接用redis的incr就行,但是uv的话,它要去重,同一个用户一天之内的多次访问请求只能计数一次.这就要求每一个网页请求都需要带上用户的 ID,无论是登陆用户还是未登陆用户都需要一个唯一 ID 来标识. set 比较容易想到的是为每一个页面一个独立的 set 集

–bigkeys redis-cli -h <host> -p <port> -n <db> --bigkeys 这条命令会从指定的 Redis DB 中持续采样,实时输出当时得到的 value 占用空间最大的 key 值,并在最后给出各种数据结构的 biggest key 的总结报告: user $ redis-cli -h myhost -p 12345 --bigkeys # Scanning the entire keyspace to find biggest

相同点:它们都以一张部门表(或类别表),其它表都有部门编号DepartmentID(类别编号) 案例一:一张表 select c.DepartmentID,c.DepartmentName, t.Num AS '人员数量' from T_Department as c left join (select DepartmentID,COUNT(*) AS Num from T_User   group by DepartmentID) as t on c.DepartmentID= t.Depar

1.统计客户忘问量 2.查询某位ID客户是否登录 一亿用户,统计数据10M左右,比较省空间 set usercount 0 设置一个变量,用于记录客户访问量setbit usercount 2 0   两部操作将所有位数都变成0setbit usercount 3 0 bitcount usercount ID 8888 用户登录setbit usercount 4999 1     将4999位改成1,记录4999登陆过bitcount usercount     统计有多少位是1,统计出客户

http://dy.163.com/v2/article/detail/DQT2ROO10511RVML.html

转:https://edu.aliyun.com/a/20538 摘要: 前言点赞其实是一个很有意思的功能.基本的设计思路有大致两种, 一种自然是用mysql等数据库直接落地存储, 另外一种就是利用点赞的业务特征来扔到redis(或memcache)中, 然后离线刷回mysql等.直接写入Mysql直接写入Mysql是最简单的做法.做两个表即可,1.post_like记录文章被赞的次数,已有多少人赞过这种数据就可以直接从表中查到;2.user_like_...   前言 点赞其实是一个很有意思的

<?php namespace app\common\controller; use think\App; use think\facade\Cache; use think\facade\Db; /** * redis 点赞/收藏模块 * @package app\admin\controller * @author 宁佳兵 */ class Praise { private $redis = null; private $member_id; //用户id private $customer

Redis命令执行生命周期: 发送命令--->排队(单线程)--->执行命令--->返回结果 慢查询: 只是针对命令执行阶段 慢查询日志通过一个固定长度的FIFO queue,这个queue保存在内存中,通过设置命令执行时间慢查询范围,超过这个范围进入慢查询范围,就 会保存到queue中 慢查询有两个相关参数: slowlog-log-slower-than 1000 slowlog-max-len 1000 可以通过修改redis.conf或者命令config set slowlog-

话不多说直接上代码: // set添加单个元素 stopwatch.Start(); "); stopwatch.Stop(); Console.WriteLine("set添加单个元素消耗时间:" + stopwatch.ElapsedMilliseconds.ToString()); // set添加多个元素 sting类型集合 List<", "A", "B", "你", "好&quo

说在前面 (原文链接: https://blog.csdn.net/qq_34021712/article/details/80774649)本来的整合过程是顺着博客的顺序来的,越往下,集成的越多,由于之前是使用ehcache缓存,现在改为redis,限制登录人数 以及 限制登录次数等 都需要改动,本篇为了简单,目前先将这两个功能下线,配置暂时是注销的,原类保存,在下篇博客中改. 还有之前是使用SessionListener监听session创建来统计在线人数,在本篇中也将改为统计redis中的

数据类型 Redis支持五种数据类型:string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set:有序集合). String(字符串) String是redis中最基本的数据类型,一个key对应一个value,它的类型是二进制安全的.意思是 redis 的 string 可以包含任何数据,比如数字,字符串,jpg图片或者序列化的对象.string 类型是 Redis 最基本的数据类型,string 类型的值最大能存储 512MB.使用场景: 缓存:

一.Redis基础 Redis所有的命令都可以去官方网站查看 1.基本命令 keys * 查找所有符合给定模式pattern(正则表达式)的 key .可以进行模糊匹配 del key1,key2,... 删除指定的一批keys,如果删除中的某些key不存在,则直接忽略.被删除的keys的数量 exists key 返回key是否存在.0:key不存在 1:key存在 EXPIRE key seconds 设置key的过期时间,超过时间后,将会自动删除该key. TTL key 返回key剩余的