Spool的开发者博客,描述了Spool利用Redis的bitmaps相关的操作,进行网站活跃用户统计工作. 原文:http://blog.getspool.com/2011/11/29/fast-easy-realtime-metrics-using-redis-bitmaps/ Redis支持对String类型的value进行基于二进制位的置位操作.通过将一个用户的id对应value上的一位,通过对活跃用户对应的位进行置位,就能够用一个value记录所有活跃用户的信息.如下图所未,下图中的b

在之前的文章中,我们有说过bitmap,bitmap在很多场景可以应用,比如黑白名单,快速判定,登录情况等等.总之,bitmap是以其高性能出名.其基本原理是一位存储一个标识,其他衍生知道咱就不说了,而redis就是以这种原生格式存储的. 实际上,redis是基于string的数据结构实现了bitmap的功能. 1. redis基本的bitmap操作命令 最基本的,redis的bitmap有设置和读取两个值,即 setbit/getbit, 非常容易理解,即设置某个标识为1,那么取值判定的时候,

基于Spark通用计算平台,可以很好地扩展各种计算类型的应用,尤其是Spark提供了内建的计算库支持,像Spark Streaming.Spark SQL.MLlib.GraphX,这些内建库都提供了高级抽象,可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑.这也得益于Scala编程语言的简洁性.这里,我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台,实现基于Spark Streaming的实时计算.我们的应用场景是分析用户使用手机App的行为,描述如下所示: 手机客户端会收集用户的行为事件(我们以点击事

作者:zhanhailiang 日期:2014-12-21 bitmap api SETBIT key offset value 对key所储存的字符串值,设置或清除指定偏移量上的位(bit). 位的设置或清除取决于value參数,能够是0也能够是1. 当key不存在时,自己主动生成一个新的字符串值. 字符串会进行伸展(grown)以确保它能够将value保存在指定的偏移量上. 当字符串值进行伸展时,空白位置以0填充. offset參数必须大于或等于0,小于2^32(bit映射被限制在512MB

Redis提供对字符串的按位操作,位图把字符串抽象成一个bool类型的数组,可以进行按位操作 比如说我有一个字符串“a” 那他的位图如下 (位) 7 6 5 4 3 2 1 0 (值) ‭0 1 0 0 0 0 0 1 Redis中对位提供的操作有以下几种 setbit key offset value getbit key offset 127.0.0.1:6379> set k1 2 OK 127.0.0.1:6379> getbit k1 1 (integer) 0 127.0.0.1:

基本语法: 1)SETBIT redis 127.0.0.1:6379> setbit KEY_NAME OFFSET VALUE //该命令用于对 key 所储存的字符串值,设置或清除指定偏移量上的位(bit).时间复杂度O(1) 1   在redis中,存储的字符串都是以二进制的形式存在的.比如:设置一个key-value,键的名字叫“andy” ,值为字符’a’,‘a’ 的ASCII码是97.转换为二进制是:01100001.offset的学名叫做“偏移” ,二进制中的每一位就是offse

很多应用上都有用户签到的功能,尤其是配合积分系统一起使用.现在有以下需求: 签到1天得1积分,连续签到2天得2积分,3天得3积分,3天以上均得3积分等. 如果连续签到中断,则重置计数,每月重置计数. 显示用户某月的签到次数和首次签到时间. 在日历控件上展示用户每月签到,可以切换年月显示. ... 功能分析 对于用户签到数据,如果直接采用数据库存储,当出现高并发访问时,对数据库压力会很大,例如双十一签到活动.这时候应该采用缓存,以减轻数据库的压力,Redis是高性能的内存数据库,适用于这样的场景.

工作中有用到Redis滤重队列. 原来的方法如下: 方法一 为了保证操作原子性,使用Redis执行Lua脚本. 在脚本中的逻辑是,如果队列不超过某个数值,进行一次lrem操作(队列使用list结构),然后将新元素入列. 优点: 简单,直观. 缺陷: lrem的时间复杂度为O(N),N为队列中的元素个数:所以,性能一般. 因为防止队列内容过多,防止发生N级别的删除操作,限制了一个滤重的阀值,如果超过这个阀值就不能使用滤重功能. 方法二 为了解决以上痛点,新玩法为: 为了保证操作原子性,使用Redi

一.序言 在实际开发中常常遇到如下需求:判断当前元素是否存在于已知的集合中,将已知集合中的元素维护一个HashSet,使用时只需耗时O(1)的时间复杂度便可判断出结果,Java内部或者Redis均提供相应的数据结构.使用此种方式除了占用内存空间外,几乎没有其它缺点. 当数据量达到亿级别时,内存空间的占用显著表现出来,BitMap便是解决此类问题的一种途径. 二.BitMap结构 1.内存消耗分析 Redis BitMap能够存储的数据范围为[0,2^32-1],超过Integer.MAX_VAL

转载自http://www.infoq.com/cn/articles/the-secret-of-bitmap/ 之前已经参加过几次QCon峰会,不过今年QCon 2014 上海峰会对我来说比较特别,不再只是一名听众,而是第一次登台演讲.感觉的确不太一样,一来是身份从听众变成了讲师,二来是因为成了讲师,让我接触到更多的业内朋友,也遇到了更多的提问.咨询.会后已经有一段时间了,还有朋友提出想了解更多的技术知识.看来会上行云流水的半个小时,未能把一个技术点讲述明白,我想还是总结一下,让技术圈朋友们

作者: 周海鹏  来源: infoQ  发布时间: 2015-02-13 11:26  阅读: 4999 次  推荐: 10   原文链接   [收藏] 之前已经参加过几次QCon峰会,不过今年QCon 2014 上海峰会对我来说比较特别,不再只是一名听众,而是第一次登台演讲.感觉的确不太一样,一来是身份从听众变成了讲师,二来是因为成了讲师,让我接触到更多的业内朋友,也遇到了更多的提问.咨询.会后已经有一段时间了,还有朋友提出想了解更多的技术知识.看来会上行云流水的半个小时,未能把一个技术点讲述

项目需求,试着写了一个简单登录统计,基本功能都实现了,日志数据量小.具体性能没有进行测试~ 记录下开发过程与代码,留着以后改进! 1. 需求 1. 实现记录用户哪天进行了登录,每天只记录是否登录过,重复登录状态算已登录,不需要记录用户的操作行为,不需要记录用户上次登录时间和IP地址(这部分以后需要可以单独拿出来存储) 2. 区分用户类型 3. 查询数据需要精确到天 2. 分析 考虑到只是简单的记录用户是否登录,记录数据比较单一,查询需要精确到天.以百万用户量为前提,前期考虑了几个方案 2.1 使

概述 Redis 是一个开源的,基于内存的结构化数据存储媒介,可以作为数据库.缓存服务或消息服务使用.``` Redis 支持多种数据结构,包括字符串.哈希表.链表.集合.有序集合.位图.Hyperloglogs 等. Redis 具备 LRU 淘汰.事务实现.以及不同级别的硬盘持久化等能力,并且支持副本集和通过 Redis Sentinel 实现的高可用方案,同时还支持通过 Redis Cluster 实现的数据自动分片能力. Redis 的主要功能都基于单线程模型实现,也就是说 Redis

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后概览Redis提供的高级能力,并在部署.维护.性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导.本文适合使用Redis的普通开发人员,以及对Redis进行选型.架构设计和性能调优的架构设计人员. 目录 概述 Redis的数据结构和相关常用命令 数据持久化 内存管理与数据淘汰机制 Pipelining 事务与Scripting Redis性能调优 主从复制与集群分片 Redis Java客户端的

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后概览Redis提供的高级能力,并在部署.维护.性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导. 本文适合使用Redis的普通开发人员,以及对Redis进行选型.架构设计和性能调优的架构设计人员. 目录 概述 Redis的数据结构和相关常用命令 数据持久化 内存管理与数据淘汰机制 Pipelining 事务与Scripting Redis性能调优 主从复制与集群分片 Redis Java客户端

https://blog.csdn.net/Jack__Frost/article/details/72478400?locationNum=13&fps=1 每台redis的服务器的内存都是有限的,而且也不是所有的内存都用来存储信息.而且redis的实现并没有在内存这块做太多的优化,所以实现者为了防止内存过于饱和,采取了一些措施来管控内存. 文章结构:(1)内存策略:(2)内存释放机制原理:(3)项目中如何合理应用淘汰策略:(4)单机版Redis内存优化注意点. 一.内存策略:先来吃份官方文档

第1章 redis存储系统 1.1 redis概述 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和大名鼎鼎的Memcached缓存服务软件很像,但是redis支持的数据存储类型比memcached更丰富,包括strings(字符串),lists(列表),sets(集合)和sorted sets(有序集合)等. 这些数据类型支持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

这里只是一点面试题,想了解更多,可以查看本人的Redis系列:https://www.cnblogs.com/huigelaile/category/1461895.html 1.Redis和Memcached的区别 1).存储方式 Memcached的数据都存储在内存中,只要端点就挂掉,数据不会超过内存大小 Redis的数据有部分保存在硬盘,当数据量超过内存大小,不常用的数据就会交换到磁盘 Redis会缓存所有key的信息,如果内存超过一定阀值,将触发swap的操作,Redis将计算出哪些ke

转载:Redis 宝典 | 基础.高级特性与性能调优 本文由 DevOpsDays 本文由简书作者kelgon供稿,高效运维社区致力于陪伴您的职业生涯,与您一起愉快的成长.     作者:kelgon 链接:http://www.jianshu.com/p/2f14bc570563 來源:简书 本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍.之后在性能调优等方面进行更深入的介绍和指导. 概述 Redis是一个开源的,基于内存的结构化数据

原文地址:https://blog.fanscore.cn/p/22/ 一.背景 公司当前有一个用户群的系统,核心功能是根据不同的条件组去不同的业务线中get符合条件的uid列表,然后存到redis中的bitmap中. 举个,如果一个用户群中有两个用户: 3和7,即[3,7],用bitmap表示那就是:00010001 最后利用redis提供的bitOp命令: bitOp AND \ bitOp XOR \ bitOp OR对各个条件组对应的uid列表bitmap做交并差集计算,得出最终的用户群