import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.data.redis.core.BoundListOperations;import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;import or

附加技巧 步骤流程: 使用filebeat收集一台主机上两个不同应用的日志,传递给redis,然后logstash从redis中拉去数据传递给elasticsearch 1.filebeat.yml文件配置 filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /usr/local/openresty/nginx/logs/host.access.log # 假设应用1的日志路径 fields: log_source: messages # lo

多线程操作同一个文件时会出现并发问题.解决的一个办法就是给文件加锁(lock),但是这样的话,一个线程操作文件时,其它的都得等待,这样的话性能非常差.另外一个解决方案,就是先将数据放在队列中,然后开启一个线程,负责从队列中取出数据,再写到文件中. 在这之前,有必要先了解下Redis,关于Redis的介绍可以参考我的这篇博文:ASP.NET Redis 开发 Redis工具和所需资料代码全下载,地址:http://pan.baidu.com/s/155F6A 下面我们讲解一个实际项目中应用的案例,

目前线上一个单实例redis中无用的key太多,决定删除一部分. 1.删除指定用户的key,使用redis的pipeline 根据一定条件把需要删除的用户统计出来,放到一个表里面,表为 del_user(int user_id),rows大约在1千万. 要删除的key为 "login:%s" %s匹配 user_id . 写sql文如下:把sql文保存在一个文件里面,命名为 1.sql SELECT CONCAT( "*2\r\n", '$3\r\n',    'D

多线程操作同一个文件时会出现并发问题.解决的一个办法就是给文件加锁(lock),但是这样的话,一个线程操作文件时,其它的都得等待,这样的话性能非常差.另外一个解决方案,就是先将数据放在队列中,然后开启一个线程,负责从队列中取出数据,再写到文件中. 下面我们讲解一个实际项目中应用的案例,关于日志的处理.这里是使用ASP.NET MVC项目作为Demo. 方式一:使用队列 思路:把所有产生的日志信息存放到一个队列里面,然后通过新建一个线程,不断的从这个队列里面读取异常信息,然后往日志里面写.也就是所

转载至笑松小站http://blog.seoui.com/2018/01/27/redis-lua/ redis从2.6版本开始内置支持Lua解释器,解释器提供了3个函数来处理redis的命令redis.call() redis.pcall()和 redis.log,同时redis 也保证脚本会以原子性的方式执行.这是一个很重要的因素. 本文涉及到的命令有 EVAL EVALSHA SCRIPT LOAD SCRIPT FLUSH SCRIPT EXISTS SCRIPT KILL redis.

1. 内存操作层 zmalloc 系接口 redis为了优化内存操作, 封装了一层内存操作接口. 默认情况下, 其底层实现就是最简朴的libc中的malloc系列接口. 如果有定制化需求, 可以通过配置方式, 将底层内存操作的实现更换为tcmalloc或jemalloc库. redis封装的这一层接口, 其接口定义与默认实现在zmalloc.h与zmalloc.c中. 其默认实现支持在O(1)复杂度的情况下返回内存块的大小. 具体实现上的思路也十分简朴: 就是在内存块头部多分配一个long的空间

前言 一.docker 1.docker是什么? Docker的英文本意是“搬运工”,Docker搬运的是集装箱(Container)可以成为容器,我可以把写的Django的WEB应用以及Python依赖库打包进一个可移植的容器里传播,解决了应用部署的平台兼容性问题,同时她也是一种轻量级的虚拟化技术可以做到秒级启动一个容器(类似小虚拟机,区别启动快.可以传播): j 2.docker和镜像的关系 镜像是docker 创建.启动一个容器的文件系统,这个文件系统包含依赖包.命令工具.APP等: 3.

########################################### 基本配置 ##################################### # 端口 port 6666 # IP bind 172.18.5.107 # 设置redis连接密码 # requirepass foobared # 将命令重命名,为了安全考虑,可以将某些重要的.危险的命令重命名. # 当你把某个命令重命名成空字符串的时候就等于取消了这个命令. # rename-command CONF

在实际工作过程中,可以使用lua脚本来解决一些需要保证原子性的问题,而且lua脚本可以缓存在redis服务器上,势必会增加性能. 不过lua也会有很多限制,在使用的时候要注意. 在Redis中执行Lua脚本有两种方法:eval和evalsha eval EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...] 其中: <1> script:你的lua脚本 <2> numkeys:  key的个数 <3> key:redis中各种数据

是否将redis设置为守护程序,默认为no daemonize yes   如果设置为守护程序,需要指定pid文件 pidfile /var/run/redis/redis-server.pid   redis监听端口 (渗透人员对端口肯定超级敏感) port 65432   绑定监听端口  bind 127.0.0.1 (渗透人员注意,连接redis的ip限制,跳板准备好)   工作目录 dir /home/lidanqing01/redis (渗透人员注意,数据库存放地址)   数据库名字

redis.conf 配置项说明如下:1. Redis默认不是以守护进程的方式运行,可以通过该配置项修改,使用yes启用守护进程  daemonize no2. 当Redis以守护进程方式运行时,Redis默认会把pid写入/var/run/redis.pid文件,可以通过pidfile指定  pidfile /var/run/redis.pid3. 指定Redis监听端口,默认端口为6379,作者在自己的一篇博文中解释了为什么选用6379作为默认端口,因为6379在手机按键上MERZ对应的号码

背景:有一服务提供者Leader,有多个消息订阅者Workers.Leader是一个排队程序,维护了一个用户队列,当某个资源空闲下来并被分配至队列中的用户时,Leader会向订阅者推送消息(消息带有唯一标识ID),订阅者在接收到消息后会进行特殊处理并再次推往前端. 问题:前端只需要接收到一条由Worker推送的消息即可,但是如果Workers不做消息重复推送判断的话,会导致前端收到多条消息推送,从而影响正常业务逻辑. 方案一(未通过) 在Worker接收到消息时,尝试先从redis缓存中根据消息

redis.conf文件配置解释 1. Redis默认不是以守护进程的方式运行,可以通过该配置项修改,使用yes启用守护进程 daemonize yes 2. 当Redis以守护进程方式运行时,Redis默认会把pid写入/var/run/redis.pid文件,可以通过pidfile指定     pidfile /var/run/redis.pid 3. 指定Redis监听端口,默认端口为6379,作者在自己的一篇博文中解释了为什么选用6379作为默认端口,因为6379在手机按键上MERZ对应

Springboot与ActiveMQ.Solr.Redis中分布式事物的初步探索 解决的场景:事物中的异步问题,当要求数据库与solr服务器的最终一致时. 程序条件: 利用消息队列,当数据库添加成功时,将更新solr的请求发进消息队列中. 考虑到拿消息的服务做了集群的问题,利用redis做幂等性:将消息的JMSMessageID作为redis的key. 如果取消息的服务最终失败,就产生了需要补偿的问题. 解决方案: 将消息的参数存入redis中的Hash列表(结构:补偿的队列名 补偿的JMSM

前提:已配置好Redis集群,并设置的有统一的访问密码 架构是filebeat-->redis集群-->logstash->elasticsearch,需要修改filebeat的输出和logstash的输入值 filebeat地址:192.168.80.108 redis集群地址:192.168.80.107 ,采用的是伪集群的方式 1 filebeat配置 filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /usr/local/op

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

一.背景 在使用redis的过程中,发现有些时候需要原子性去操作redis命令,而redis的lua脚本正好可以实现这一功能.比如: 扣减库存操作.限流操作等等. redis的pipelining虽然也可以一次执行一组命令,但是如果在这一组命令的执行过程中,需要根据上一步执行的结果做一些判断,则无法实现. 二.使用lua脚本 Redis中使用的是 Lua 5.1 的脚本规范,同时我们编写的脚本的时候,不需要定义 Lua 函数.同时也不能使用全局变量等等. 1.lua脚本的格式和注意事项 1.格式

Redis 中数据的持久化 前言 AOF 持久化 什么是 AOF 持久化 为什么要后记录日志呢 AOF 的潜在风险 AOF 文件的写入和同步 AOF 文件重写机制 AOF 的数据还原 RDB 持久化 什么是 RDB 持久化 RDB 如何做内存快照 快照时发生数据修改 多久做一次快照 过期的键如何持久化 总结 参考 Redis 中数据的持久化 前言 我们知道 Redis 是内存数据库,所有操作都在内存上完成.内存的话,服务器断电,内存上面的数据就会丢失了.这个问题显然是需要解决的. Redis 中

Redis 中的事务 什么是事务 1.原子性(Atomicity) 2.一致性(Consistency) 3.隔离性(Isolation) 4.持久性(Durability) 分析下 Redis 中的事务 Redis 中的事务如何使用 Redis 中的事务能够保证那些属性 原子性 1.命令入队就报错 2.命令执行的时候报错 3.EXEC命令执行时实例发生故障 一致性 1.命令入队时就报错 2.命令执行的时候报错 3.EXEC命令执行时实例发生故障 隔离性 1.如果在命令入队,EXEC执行之前,有

在redis的官网上洋洋洒洒的大概提供了200多个命令,貌似看起来很多,但是这些都是别人预先给你定义好的,但你却不能按照自己的意图进行定制, 所以是不是感觉自己还是有一种被束缚的感觉,有这个感觉就对了... 一:Lua脚本 说来也巧,redis的大老板给了你解决这种问题的方法,那就是Lua脚本,而且redis的最新版本也支持Lua Script debug,这应该也是未来Redis的一 个发展趋势,要想学好Redis,必会Lua Script... 有趣的是,官网上还提供了一个视频教程教你如何进