1.Redis主要数据类型分类 Redis中存储数据常用的数据类型主要有五种:String.List.Set.Sorted Set.Hash,这五种数据结构在Redis中存储数据的命令掌握对于我们后期在使用Java框架封装类操作Redis的API了解是非常重要的.所以在这里对这五种数据结构进行一一汇总,另外也简单介绍一下bitmaps.hyperloglogs.geospatial这三种类型. 1.1.String类型 String类型在Redis中常用的操作: ①get/set/exists/

在移动互联网的业务场景中,数据量很大,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时对这个数据集合做统计. 比如: 统计一个 APP 的日活.月活数: 统计一个页面的每天被多少个不同账户访问量(Unique Visitor,UV)): 统计用户每天搜索不同词条的个数: 统计注册 IP 数. 通常情况下,我们面临的用户数量以及访问量都是巨大的,比如百万.千万级别的用户数量,或者千万级别.甚至亿级别的访问信息. 今天「码哥」分别使用不同的数据类型来实现:统计一个页面的每天被多少个不同

  Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构. Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的.并且是很小的. 在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数.这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比. 但是,因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来

摘自:http://www.mayou18.com/detail/o6M0v9mi.html Redis  HyperLogLog 结构讲解 Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构. Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的.并且是很小的. 在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^6

$.ajax()方法详解   jquery中的ajax方法参数总是记不住,这里记录一下. 1.url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址. 2.type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get.注意其他http请求方法,例如put和delete也可以使用,但仅部分浏览器支持. 3.timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒).此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局设置. 4.async: 要求

人就是很奇怪的动物,很简单的问题往往大家都容易忽略,当我们在使用分布式缓存Redis的时候,一个最简单的问题Redis的数据类型以及每种数据类型的使用场景是什么? 是不是觉得这个问题很基础?我也这么觉得.然而根据调查经验发现,至少百分之八十的人答不上这个问题. 基本上,一个合格的程序员,五种类型都会用到. 1.String这个没啥好说的,最常规的 set/get 操作,Value 可以是 String 也可以是数字.一般做一些复杂的计数功能的缓存. 2.Hash这里 Value 存放的是结构化的

既然是数据库,那就一定有数据备份方式了,而且 Redis 是内存形式的数据库,更需要数据备份了,要不然断电数据就全都丢失了. Redis 数据备份有两种方式: RDB(数据快照) AOF(记录操作日志) 第一种是每隔一定的操作之后就进行一次数据备份,比如十分钟内进行了1000次写操作,就执行一次数据库备份,生成快照存储在本地.那 Redis 如何在一个持续写入的数据库中生成快照呢?Redis 内部借助了 fork 命令,copy on write 机制,在生成快照时,将当前进程 fork 出一个

参考:http://www.runoob.com/redis/redis-hyperloglog.html Redis 在 2.8.9 之后的版本中,添加了 HyperLogLog 结构,用来做基数统计的算法. HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的.并且是很小的. 在 Redis 里面,每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存,就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数.这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多

一.概念1.redis在2.8.9版本添加了HyperLogLog结构.2.redis HyperLogLog是用来做基数统计的算法,HyperLogLog的优点是:在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定的.并且使很小的.3.在redis里面,每个HyperLogLog键只需要花费12kb内存,就可以计算接近2^64个不同元素的基数.这和计算基数时,元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比.4.但是,因为HyperLogLog只会根据输入元素来计算基数,而不会存储输入元

HyperLogLog 实现一个功能 统计网站的UV (user view),区别PV (page view) 数据去重 统计总数 同一个用户的反复点击进入记为 1 次 解决方案 最简单的思路是记录集合A中所有不重复元素的集合S,当新来一个元素x,若S中不包含元素x,则将x加入S,否则不加入,集合A的基数就是集合S中元素的数量 数据量大时存在的问题 存储内存会线性增长 集合S中的元素数量增多时,需要用布隆过滤器(检索一个元素是否在一个集合中) hashmap.set 内存占用大 假设定义Hash

redis中有一种数据格式,hyperloglog,本文就此数据结构的作用.redis的实现及其背后的数学原理作一个整理.当然本文不包含任何数学公式,而是希望用直观的例子帮大家理解. 主要内容如下: 1.业务场景 2.使用效果 3.数学原理 4.redis的实现原理 1.业务场景 现在有这样一个业务场景,统计某个页面的uv.和pv不同,在统计uv的时候需要根据用户id进行去重,因此就很难用一个简单的累加计数器来累加pv.当用户量达到千万甚至更高级别的时候,去重所需要的额外存储空间将是巨大的.而h

Redis提供了两种不同的持久化方法来将数据存储到硬盘里面.一种方法叫快照(snapshotting),它可以将存在于某一时刻的所有数据都写入硬盘里;另一种方法教只追加文件(append-only file, AOF),它会在执行的写命令复制到硬盘里.这两种方法可以自由搭配使用,具体如何选择,需要根据用书的数据以及应用来决定.下面在Redis安装目录的redis.conf文件中查看下Redis默认的持久化配置: //SNAPSHOTTING save 900 1 save 300 10 save

redis的持久化配置: 主要包括两种方式:1.快照  2 日志 来看一下redis的rdb的配置选项和它的工作原理: save 900 1 // 表示的是900s内,有1条写入,则产生快照 save 300 1000 // 表示的是300s内,有1000次的写入,则产生快照 save 60 10000 // 表示的是60s内,有10000次的写入,则产生快照 (这3个选项都屏蔽,则rdb被禁用) stop-writes-on-bgsave-error yes // 后台dump备份进程出错的时

简介 针对Redis 实现性能监控的几种方法 一.使用info命令 命令说明 127.0.0.1:6380> info # Server redis_version:3.2.11 redis_git_sha1:00000000 redis_git_dirty:0 redis_build_id:41a708998db14d05 redis_mode:standalone os:Linux 3.0.76-0.11-default x86_64 arch_bits:64 multiplexing_ap

最近在开发中涉及到了多个客户端的对redis的某个key同时进行增删的问题.这里就会涉及一个问题:锁 先举例在分布式系统中不加锁会出现问题: redis中存放了某个用户的账户余额 ,例如100 (用户id:余额) A端需要对用户扣费-1,需要两步: A1.将该用户的目前余额取出来(100) A2.将余额扣除一部分(99)后再插入到redis中 B端需要对用户充值+10,需要两步: B1.将该用户的目前余额取出来(99) B2.将余额添加充值额度(109)后再插入到redis中 我们的期望执行顺序

用redis完成类似 at 命令的功能,例如订单24小时后没有支付自动关闭,定时发邮件,主要说下任务生成之后怎么触发消费. 使用 有序集合 思路: 使用sorted Sets的自动排序, key 为任务id,score 为任务计划执行的时间戳,这样任务在加入sets的时候已经按时间排序,这样每隔1s(或者其他间隔)去取出sets顶部的数据,小于当前时间的可以通过pop取出来然后去执行. redis模拟 127.0.0.1:6379> zadd cron 10001 task1 (integer)

最近有一个竞拍的项目会用到分布式锁,网上查到的结果是有三种途径可以实现.1.数据库锁机制,2.redis的锁,3.zookeeper.考虑到使用mysql实现会在性能这一块会受影响,zookeeper又是不怎么会.所以使用redis来实现了. 第一种:使用redis的watch命令进行实现 如上图所示:session1在执行修改之前使用watch命令监视了age,在session2更新了age之后.session1在执行exec的时候会检查age值是否更改如果发生了改变则执行失败. 基于上述图示

很多小伙伴没接触过Redis,以至于去学习的时候感觉云里雾里的,就有一种:教程随你出,懂了算我输的感觉. 每次听圈内人在谈论的时候总是插不上话,小编就偷偷去了解了一下,也算是初入门径. 然后就整理了一下,很简单的一个demo(小编用的是C#语法进行demo编写),我们一起来解剖一下. 总共分为两步: 1.安装Redis服务器(其实就是一个CMD黑窗窗). 2.编写代码(引入动态链接库.编写5种常用存储数据类型) 1.安装Redis服务器(Windows系统) 1).我们先去微软官网下载一个Red

五种数据结构 一.全局key操作 --删 flushdb --清空当前选择的数据库 del mykey mykey2 --删除了两个 Keys --改 --将当前数据库中的 mysetkey 键移入到 ID 为 1 的数据库中 rename mykey mykey1 --将 mykey 改名为 mykey1 renamenx oldkey newkey --如果 newkey 已经存在,则无效 --将该键的超时设置为 100 秒 persist mykey --将该 Key 的超时去掉,变成持久

当redis被用作缓存时,有时我们希望了解key的大小分布,或者想知道哪些key占的空间比较大.本文提供了几种方法. 一. bigKeys 这是redis-cli自带的一个命令.对整个redis进行扫描,寻找较大的key.例: redis-cli -h b.redis -p --bigkeys 输出 # Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as # average sizes per key type. You ca

原文:https://my.oschina.net/chinaxy/blog/1829233 抢购是如今很常见的一个应用场景,主要需要解决的问题有两个: 1 高并发对数据库产生的压力 2 竞争状态下如何解决库存的正确减少(“超卖”问题) 对于第一个问题,已经很容易想到用缓存来处理抢购,避免直接操作数据库,例如使用Redis.重点在于第二个问题,我们看看下面一种常规的实现代码: <?php require('predis/src/Autoloader.php'); $redis = new Pre