使用Redis 对问题下的回答按点赞数排序的思路; 1根据问题id查出所有的回答列表; 2吧回答的ids添加到zset1中; key为id,value为赞的数量;(用于点赞排行); //批量添加 Long add(K var1, Set<ZSetOperations.TypedTuple<V>> var2); 2-2吧回答的ids添加到zset2中;key为id,value为createTime.getLong();(用于创建时间排行); 3对回答进行点赞(取消)的时候 更改zse

0.前言 Redis有序集合ZSet可以按分数进行排序, 存储结构可能使用ziplist,skiplist和hash表, zset_max_ziplist_entries和zset_max_ziplist_value两个字段控制zset采用何种存储方式, zset_max_ziplist_entries表示ziplist中存储score和member占用的内存空间超过该值, 则存储结构会转变为skiplist和hash表; zset_max_ziplist_value表示ziplist中存储的m

一.问题 比如CSDN,开源中国等等网站,用户登录后不一定什么时候就会把你T了,意思就是不一定哪天在打开网站的时候就让你重新登录.这是怎么回事呢? 再比如:如果存到将用户信息存到Redis了,不清除的话,会一直堆积到Redis,像BATJ等大公司,那种亿万用户的产品,该怎么办呢?肯定要清除,什么时候清除呢? 二.解决思路 1.登录成功后放到Redis,用Redis的String类型,key是token,value是用户信息的JSON串.在设置个过期时间,然后用户每次请求一次就更新过期时间.貌似很

序言 Zset跟Set之间可以有并集运算,因为他们存储的数据字符串集合,不能有一样的成员出现在一个zset中,但是为什么有了set还要有zset呢?zset叫做有序集合,而set是无序的,zset怎么做到有序的呢?就是zset的每一个成员都有一个分数与之对应,并且分数是可以重复的.有序集合的增删改由于有啦排序,执行效率就是非常快速的,即便是访问集合中间的数据也是非常高效的. 下面我来展示下操作zset的redis命令 操作单个zset的redis命令 1.添加,如果值存在添加,将会重新排序.za

[set:集合类型(高中的集合知识)] 集合类型:无序.不可重复 列表类型:有序.可重复 [set类型] 1.添加元素 语法:sadd key member1 member2...... 返回值:返回成功添加的元素个数 2.获取集合中的所有元素 语法:smembers key 3.删除集合中某个元素 4.判断元素是否在集合中 语法:sismember key member 返回值:存在,返回1:不存在,返回0. [set集合之间的运算] 1.差集A-B 描述:属于集合A,但不属于集合B 语法:s

1.redis 基本操作命令 Set 操作 Set 集合就是不允许重复的列表 无序集合 sadd(name,values) 给 name 对应的集合中添加 1 个或多个元素 import redis pool = redis.ConnectionPool(host=",decode_responses=True) re = redis.Redis(connection_pool=pool) re.sadd("Animal","cat") # 给 Anima

zset作为有序集合,内部基于跳表或者说索引的方式实现了数据的快速查找.解决了链表查询效率低下的痛点 前言 紧接前文我们学习了Redis中Hash结构.在里面我们梳理了字典这个重要的内部结构并分析了hash结构rehash的流程从而解释了为什么redis单线程还是那么快 本章节我们将视角下推,继续学习Redis五大天王中的zset数据结构 ; zset是有序不重复集合其内部元素唯一且是有序的,他的排序标准是根据其内部score维度进行排序的. zset结构 基本单元 关于zset结构很简单,一个

  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1. 需求 Redis 提供了按分数进行排序的有序集合. 比如在游戏里面,比如战斗力排行,充值排行,用默认的Redis 实现就可以达到需求. 但是,比如等级排行,大家都是30级,谁先到30级谁第一.Redis 默认实现是,相同分数的成员按字典顺序排序(0 ~9 , A ~Z,a ~ z),所以相同分数排序就不能根据时间优先来排序. 需要设计一个 [分数 = 等级 + 时间] ,谁分数大谁第一,最后再根据分数能解析出来等级即可. 2.设计

一.SELECT语句 SELECT COL1,COL2,....COLn FROM TABLE1,TABLE2,....TABLEn [WHERE CONDITIONS] -- 查询条件 [GROUP BY GROUP_BY_LIST] -- 查询结果分组 [HAVING CONDITIONS] -- 查询条件-统计结果作为条件 [ORDER BY ORDER_LIST[ASC|DESC] -- 查询结果排序 二.简单查询 1.查询表的全部行和列 eg:查询玩家表中全部的行和列 select 

原文链接:http://blog.csdn.net/veryisjava/article/details/51675036 Collections对List集合中的数据进行排序 有时候需要对集合中的元素按照一定的规则进行排序,这就需要用到 Java中提供的对集合进行操作的工具类Collections,其中的sort方法 先看一个简单的例子: public static void main(String[] args) { List<Integer> nums = new ArrayList&l

一.SELECT语句 SELECT COL1,COL2,....COLn FROM TABLE1,TABLE2,....TABLEn [WHERE CONDITIONS] -- 查询条件 [GROUP BY GROUP_BY_LIST] -- 查询结果分组 [HAVING CONDITIONS] -- 查询条件-统计结果作为条件 [ORDER BY ORDER_LIST[ASC|DESC] -- 查询结果排序 二.简单查询 1.查询表的全部行和列 eg:查询玩家表中全部的行和列 select 

平台:x86_64 结论:Zset的最大分数不要超过18014398509481982(17位数字,54位二进制),否则不会得到期望的值. REdis:5.0.4 Zset采用double存储分数值(score),而incrbyfloat和hincrbyfloat采用的是long double存储数值. double本身是可以存储比18014398509481982(17位数字,54位二进制)大的值,比如18014398509481983(也是17位数字,54位二进制).但REdis在返回结果时

需要的jar包 spring-data-redis-1.6.2.RELEASE.jar jedis-2.7.2.jar(依赖 commons-pool2-2.3.jar) commons-pool2-2.3.jar spring-redis.xml 配置文件 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:context="http://www.springframework.org/sc

首先讲一下Comparable接口和Comparator接口,以及他们之间的差异.有助于Collections.sort()方法的使用.请参考 1.Comparable自然规则排序//在自定义类Student里面实现Comparable接口,并重写抽象方法compareTo(Student o);//Collections.sort(集合); 先看一个简单的例子: public static void main(String[] args) { List<Integer> nums = new

https:/blog.csdn.net/veryisjava/article/details/51675036 public static void main(String[] args) { List<Integer> nums = new ArrayList<Integer>(); nums.add(3); nums.add(5); nums.add(1); nums.add(0); System.out.println(nums); Collections.sort(num

在使用 Elasticsearch 进行全文搜索时,搜索结果默认会以文档的相关度进行排序,如果想要改变默认的排序规则,也可以通过sort指定一个或多个排序字段. 但是使用sort排序过于绝对,它会直接忽略掉文档本身的相关度(根本不会去计算).在很多时候这样做的效果并不好,这时候就需要对多个字段进行综合评估,得出一个最终的排序. function\_score在 Elasticsearch 中function_score是用于处理文档分值的 DSL,它会在查询结束后对每一个匹配的文档进行一系列的重

清明刚过,该来学习点新的知识点了. 上次说到关于MapReduce对于文本中词频的统计使用WordCount.如果还有同学不熟悉的可以参考博文大数据系列之分布式计算批处理引擎MapReduce实践. 博文发表后很多同学私下反映对于MapReduce的处理原理没有了解到.在这篇博文中楼主与大家交流下MapReduce的数据处理原理及MR中各角色的职责. 文末还有示例代码讲解.. 1.MapReduce中的数据流动 最简单的过程: map - reduce 定制了partitioner以将map的结

/** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年12月 * 题目:按考分对学生排序 * */ public class Exercise08_03 { public static void main(String args[]) { int names[]=new int[8]; int[] list=new int[8]; // Students' answers to the questions char[][] answers = { {'A', 'B', 'A', 'C', 'C

ClassPathXmlApplicationContext appCtx = new ClassPathXmlApplicationContext("spring-redis.xml"); final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = appCtx.getBean("redisTemplate",RedisTemplate.class); //添加一个 key ValueOperations&l

import java.util.Scanner; /** * @author 冰樱梦 * 时间:2018年下半年 * 题目:对学生排序 * */ public class Exercise07_17 { public static void main(String[] args){ System.out.println("输入学生的个数: "); Scanner input=new Scanner(System.in); int numberOfStudents=input.next