Redis(二) 数据类型操作指令以及对应的RedisTemplate方法
1.Redis key值操作以及RedisTemplate对应的API
本文默认使用RedisTemplate,关于RedisTemplate和StringRedisTemplate的区别如下
RedisTemplate和StringRedisTemplate
二者主要区别是他们使用的序列化类不一样,RedisTemplate使用的是JdkSerializationRedisSerializer,
StringRedisTemplate使用的是StringRedisSerializer,两者的数据是不共通的。 1.RedisTemplate:
RedisTemplate使用的是JDK的序列化策略,向Redis存入数据会将数据先序列化成字节数组然后在存入Redis数据库,这个时候打开Redis查看的时候,
你会看到你的数据不是以可读的形式展现的,而是以字节数组显示,类似下面:\xAC\xED\x00\x05t\x05sr\x00。
所以使用RedisTemplate可以直接把一个java对象直接存储在redis里面。 2.StringRedisTemplate:
StringRedisTemplate默认采用的是String的序列化策略,保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。
StringRedisTemplate是继承RedisTemplate的,这种对redis的操方式更优雅,
因为RedisTemplate以字节数组的形式存储不利于管理,也不通用。
如果存入的是简单的字符串使用StringRedisTemplate;
如果存入的是复杂的对象用RedisTemplate;
1.1 Key操作
1.1.1 常用的key操作
keys *查看当前库所有key (匹配:keys *1)
public Set<String> keys(String pattern) {
  return redisTemplate.keys(pattern);
}
exists key判断某个key是否存在
public Boolean hasKey(String key) {
    return redisTemplate.hasKey(key);
}
type key 查看你的key是什么类型
public DataType type(String key) {
    return redisTemplate.type(key);
}
del key 删除指定的key数据
public void delete(String key) {
    redisTemplate.delete(key);
}
unlink key 根据value选择非阻塞删除,仅将keys从keyspace元数据中删除,真正的删除会在后续异步操作。
public void unlink(String key) {
    redisTemplate.unlink(key);
}
expire key 10 10秒钟:为给定的key设置过期时间
public Boolean expire(String key, long timeout, TimeUnit unit) {
    return redisTemplate.expire(key, timeout, unit);
}
ttl key 查看还有多少秒过期,-1表示永不过期,-2表示已过期
public Long getExpire(String key) {
    return redisTemplate.getExpire(key);
}
flushdb  清空当前库
public void flushdb() {
    Set<String> keys = redisTemplate.keys("*");
    redisTemplate.delete(keys);
}
dbsize 查看当前数据库的key的数量 // 令pattern = "*"
public Set<String> keys(String pattern) {
return redisTemplate.keys(pattern);
}
2.Redis 五大数据类型操作以及RedisTemplate对应的API
2.1 String类型
1.缓存结构体信息:
将结构体json序列化成字符串,然后将字符串保存在redis的value中,将结构体的业务唯一标示作为key;这种保存json的用法用的最多的场景就是缓存用户信息,
将用户bean信息转成json再序列化为字符串作为value保存在redis中,将用户id作为key。从代码中获取用户缓存信息就是一个逆过程,
根据userid作为key获取到结构体json,然后将json转成java bean。 2.计数功能:
我们都知道redis是单线程模式,并且redis将很多常用的事务操作进行了封装,这里我们最常用的就是数值自增或自减,redis的作者封装了incr可以进行自增,
没调用一次自增1,因为redis是单线程运行,所以就算client是多线程调用那么也是正确自增,因为incr命令中将read和write做了事务封装。
同样可以设置incr的step,每次根据step进行自增,当然如果要达到自减的效果,那么只要将step设置为负数就可以了。
计数功能使用的场景很多,我们之前经常用在实时计数统计场景,也用在过库存场景、限流计数场景等等,而且redis的性能也是非常高的,
对于一般的并发量没那么高的系统都是适用的。
2.1.1 String的数据结构
String的数据结构为简单动态字符串(Simple Dynamic String,缩写SDS)。是可以修改的字符串,内部结构实现上类似于Java的ArrayList,采用预分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配.

如上图中所示,内部为当前字符串实际分配的空间capacity一般要高于实际字符串长度len。当字符串长度小于1M时,扩容都是加倍现有的空间,如果超过1M,扩容时一次只会多扩1M的空间。需要注意的是字符串最大长度为512M。
2.1.2 String常用指令
set <key><value>添加键值对
public void set(String key, String value) {
    redisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
set ... nx:当数据库中key不存在时,可以将key-value添加数据库
public boolean setIfAbsent(String key, String value) {
    return redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value);
}
set ... xx:当数据库中key存在时,可以将key-value添加数据库,与nx参数互斥
public boolean setIfPresent(String key, String value) {
    return redisTemplate.opsForValue().setIfPresent(key, value);
}
set ... ex:设置key的超时秒数
set ... px:设置key的超时毫秒数 public void setEx(String key, String value, long timeout, TimeUnit unit) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, timeout, unit);
}
get <key>查询对应键值
public Object get(String key) {
    return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
append <key><value>将给定的<value> 追加到原值的末尾
public Integer append(String key, String value) {
    return redisTemplate.opsForValue().append(key, value);
}
strlen <key>获得值的长度
public Long size(String key) {
    return redisTemplate.opsForValue().size(key);
} 
incr <key> 将 key 中储存的数字值增1,只能对数字值操作,如果为空,新增值为1
decr <key> 将 key 中储存的数字值减1,只能对数字值操作,如果为空,新增值为-1
incrby / decrby <key><步长>将 key 中储存的数字值增减。自定义步长。 public Long incrBy(String key, long increment) {
return redisTemplate.opsForValue().increment(key, increment);
}
mset <key1><value1><key2><value2> ..... 同时设置一个或多个 key-value对
public void multiSet(Map<String, String> maps) {
    redisTemplate.opsForValue().multiSet(maps);
}
mget <key1><key2><key3> ..... 同时获取一个或多个 value
public List<Object> multiSet(Collection<String> keys) {
    return redisTemplate.opsForValue().multiGet(keys);
}
msetnx <key1><value1><key2><value2> ..... 同时设置一个或多个 key-value 对,当且仅当所有给定 key 都不存在。原子性,有一个失败则都失败
public boolean multiSetIfAbsent(Map<String, String> maps) {
    return redisTemplate.opsForValue().multiSetIfAbsent(maps);
}
getrange <key><起始位置><结束位置>获得值的范围,类似java中的substring,前包,后包
public Object getRange(String key, long start, long end) {
    return redisTemplate.opsForValue().get(key, start, end);
}
setrange <key><起始位置><value> 用 <value> 覆写<key>所储存的字符串值,从<起始位置>开始(索引从0开始)。
public void setRange(String key, String value, long offset) {
    redisTemplate.opsForValue().set(key, value, offset);
}
getset <key><value> 以新换旧,设置了新值同时获得旧值。
public Object getAndSet(String key, String value) {
    return redisTemplate.opsForValue().getAndSet(key, value);
}
2.2 List类型
Redis 列表List类型是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边)。它的底层实际是个双向链表,对两端的操作性能很高,通过索引下标的操作中间的节点性能会较差。

应用场景
1.list列表结构常用来做异步队列使用
将需要延后处理的任务结构体序列化成字符串塞进 Redis 的列表,另一个线程从这个列表中轮询数据进行处理。 2.list可用于秒杀抢购场景
在商品秒杀场景最怕的就是商品超卖,为了解决超卖问题,我们经常会将库存商品缓存到类似MQ的队列中,多线程的购买请求都是从队列中取,
取完了就卖完了,但是用MQ处理的化有点重,这里就可以使用redis的list数据类型来实现,在秒杀前将本场秒杀的商品放到list中,
因为list的pop操作是原子性的,所以即使有多个用户同时请求,也是依次pop,list空了pop抛出异常就代表商品卖完了。
2.2.1 List的数据结构
List的数据结构为快速链表quickList。首先在列表元素较少的情况下会使用一块连续的内存存储,这个结构是ziplist,也即是压缩列表。它将所有的元素紧挨着一起存储,分配的是一块连续的内存。当数据量比较多的时候才会改成quicklist。因为普通的链表需要的附加指针空间太大,会比较浪费空间。比如这个列表里存的只是int类型的数据,结构上还需要两个额外的指针prev和next。

Redis将链表和ziplist结合起来组成了quicklist。也就是将多个ziplist使用双向指针串起来使用。这样既满足了快速的插入删除性能,又不会出现太大的空间冗余。
2.2.2 List常用的指令
lpush/rpush <key><value1><value2><value3> .... 从左边/右边插入一个或多个值。
public Long lLeftPush(String key, String value) {
    return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, value);
}
public Long lLeftPushAll(String key, String... value) {
    return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value);
}
public Long lLeftPushAll(String key, Collection<String> value) {
    return redisTemplate.opsForList().leftPushAll(key, value);
}
lpop/rpop <key>从左边/右边吐出一个值。值在键在,值光键亡。
public Object lLeftPop(String key) {
    return redisTemplate.opsForList().leftPop(key);
}
rpoplpush <key1><key2>  从<key1>列表右边吐出一个值,插到<key2>列表左边。
public Object lRightPopAndLeftPush(String sourceKey, String destinationKey) {
    return redisTemplate.opsForList().rightPopAndLeftPush(sourceKey, destinationKey);
}
lrange <key><start><stop>按照索引下标获得元素(从左到右)
lrange <key> 0 -1 0左边第一个,-1右边第一个,(0-1表示获取所有)
public List<Object> lRange(String key, long start, long end) {
    return redisTemplate.opsForList().range(key, start, end);
}
lindex <key><index>按照索引下标获得元素(从左到右)
public Object lIndex(String key, long index) {
    return redisTemplate.opsForList().index(key, index);
}
llen <key>获得列表长度
public Long lLen(String key) {
    return redisTemplate.opsForList().size(key);
}
lset<key><index><value>将列表key下标为index的值替换成value
public void lSet(String key, long index, String value) {
    redisTemplate.opsForList().set(key, index, value);
}
linsert <key> before <value><newvalue>  在<value>的前面插入<newvalue>插入值
public Long lLeftPush(String key, String pivot, String value) {
    return redisTemplate.opsForList().leftPush(key, pivot, value);
}
lrem <key><n><value>   n>0 从左边到右删除n个value, n<0从右到左删除n个value
public Long lRemove(String key, long index, String value) {
    return redisTemplate.opsForList().remove(key, index, value);
}
2.3 Set类型
Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能,特殊之处在于set是可以自动排重的,当你需要存储一个列表数据,又不希望出现重复数据时,set是一个很好的选择,并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口,这个也是list所不能提供的。
Redis的Set是string类型的无序集合。它底层其实是一个value为null的hash表,所以添加,删除,查找的复杂度都是O(1)。一个算法,随着数据的增加,执行时间的长短,如果是O(1),数据增加,查找数据的时间不变.使用场景也是比较单一的,就是用在一些去重的场景里,例如每个用户只能参与一次活动、一个用户只能中奖一次等等去重场景。
2.3.1 Set的数据结构
Set数据结构是dict字典,字典是用哈希表实现的。
Java中HashSet的内部实现使用的是HashMap,只不过所有的value都指向同一个对象。Redis的set结构也是一样,它的内部也使用hash结构,所有的value都指向同一个内部值。
2.3.2 Set常用的指令
sadd <key><value1><value2> ..... 将一个或多个 member 元素加入到集合 key 中,已经存在的 member 元素将被忽略
public Long sAdd(String key, String... values) {
    return redisTemplate.opsForSet().add(key, values);
}
smembers <key> 取出该集合的所有值。
public Set<Object> setMembers(String key) {
    return redisTemplate.opsForSet().members(key);
}
sismember <key><value> 判断集合<key>是否为含有该<value>值,有1,没有0
public Boolean sIsMember(String key, Object value) {
    return redisTemplate.opsForSet().isMember(key, value);
}
scard<key> 返回该集合的元素个数。
public Long sSize(String key) {
    return redisTemplate.opsForSet().size(key);
}
srem <key><value1><value2> .... 删除集合中的某个元素。
public Long sRemove(String key, Object... values) {
    return redisTemplate.opsForSet().remove(key, values);
}
spop <key> 随机从该集合中吐出一个值。
public Object sPop(String key) {
    return redisTemplate.opsForSet().pop(key);
}
srandmember <key><n> 随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。
public List<Object>sRandomMembers(String key, long count) {
    return redisTemplate.opsForSet().randomMembers(key, count);
}
smove <source><destination>value 把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合
public Boolean sMove(String key, String value, String destKey) {
    return redisTemplate.opsForSet().move(key, value, destKey);
}
sinter <key1><key2> 返回两个集合的交集元素。
public Set<Object> sIntersect(String key, String otherKey) {
    return redisTemplate.opsForSet().intersect(key, otherKey);
}
sunion <key1><key2> 返回两个集合的并集元素。
public Set<Object> sUnion(String key, String otherKeys) {
    return redisTemplate.opsForSet().union(key, otherKeys);
}
sdiff <key1><key2> 返回两个集合的差集元素(key1中的,不包含key2中的)
public Set<Object> sDifference(String key, String otherKey) {
    return redisTemplate.opsForSet().difference(key, otherKey);
}
2.4 Hash类型
Redis hash 是一个键值对集合。Redis hash是一个string类型的field和value的映射表,hash特别适合用于存储对象。类似Java里面的Map<String,Object>用户ID为查找的key,存储的value用户对象包含姓名,年龄,生日等信息,如果用普通的key/value结构来存储
主要有以下2种存储方式:

第一种方式将用户ID作为查找key,把其他信息封装成一个对象以序列化的方式存储,这种方式的缺点是,增加了序列化/反序列化的开销,并且在需要修改其中一项信息时,需要把整个对象取回,并且修改操作需要对并发进行保护,引入CAS等复杂问题。

第二种方法是这个用户信息对象有多少成员就存成多少个key-value对儿,用用户ID+对应属性的名称作为唯一标识来取得对应属性的值,虽然省去了序列化开销和并发问题,但是用户ID为重复存储,如果存在大量这样的数据,内存浪费还是非常吓人的。
那么Redis提供的Hash很好的解决了这个问题,Redis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap,并提供了直接存取这个Map成员的接口,通过key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据了,既不需要重复存储数据,也不会带来序列化和并发修改控制的问题,如下图:

常用使用场景
(1)保存结构体信息
hash字典类型也是比较适合保存结构体信息的,不同于字符串一次序列化整个对象,hash可以对用户结构中的每个字段单独存储。这样当我们需要获取结构体信息时可以进行部分获取,而不用序列化所有字段,而将整个字符串保存的结构体信息只能一次性全部读取。
2.4.1 Hash的数据结构
Hash类型对应的数据结构是两种:ziplist(压缩列表),hashtable(哈希表)。当field-value长度较短且个数较少时,使用ziplist,否则使用hashtable。
2.4.2 Hash常用的指令
hset <key><field><value>  给<key>集合中的 <field>键赋值<value>
public void hPut(String key, String hashKey, String value) {
    redisTemplate.opsForHash().put(key, hashKey, value);
}
hget <key1><field>  从<key1>集合<field>取出 value
public Object hGet(String key, String field) {
    return redisTemplate.opsForHash().get(key, field);
}
hmset <key1><field1><value1><field2><value2>...   批量设置hash的值
public void hPutAll(String key, Map<String, String> maps) {
    redisTemplate.opsForHash().putAll(key, maps);
}
hexists<key1><field>  查看哈希表 key 中,给定域 field 是否存在。
public boolean hExists(String key, String field) {
    return redisTemplate.opsForHash().hasKey(key, field);
}
hkeys <key>  列出该hash集合的所有field
public Set<Object> hKeys(String key) {
    return redisTemplate.opsForHash().keys(key);
}
hvals <key>  列出该hash集合的所有value
public List<Object> hValues(String key) {
    return redisTemplate.opsForHash().values(key);
}
hincrby <key><field><increment>  为哈希表 key 中的域 field 的值加上增量 1 -1
public Double hIncrByFloat(String key, Object field, double delta) {
    return redisTemplate.opsForHash().increment(key, field, delta);
}
hsetnx <key><field><value>  将哈希表 key 中的域 field 的值设置为 value ,当且仅当域 field 不存在 .
public Boolean hPutIfAbsent(String key, String hashKey, String value) {
    return redisTemplate.opsForHash().putIfAbsent(key, hashKey, value);
} 
2.5 Zset类型
Redis有序集合zset与普通集合set非常相似,是一个没有重复元素的字符串集合。不同之处是有序集合的每个成员都关联了一个评分(score),这个评分(score)被用来按照从最低分到最高分的方式排序集合中的成员。集合的成员是唯一的,但是评分可以是重复了 。
因为元素是有序的, 所以你也可以很快的根据评分(score)或者次序(position)来获取一个范围的元素。访问有序集合的中间元素也是非常快的,因此你能够使用有序集合作为一个没有重复成员的智能列表。
常用使用场景
(1)各类热门排序场景
例如热门歌曲榜单列表,value值是歌曲ID,score是播放次数,这样就可以对歌曲列表按播放次数进行排序。
当然还有类似微博粉丝列表、评论列表等等,可以将value定义为用户ID、评论ID,score定义为关注时间、评论点赞次数等等。
2.5.1 Zset的数据结构
SortedSet(zset)是Redis提供的一个非常特别的数据结构,一方面它等价于Java的数据结构Map<String, Double>,可以给每一个元素value赋予一个权重score,另一方面它又类似于TreeSet,内部的元素会按照权重score进行排序,可以得到每个元素的名次,还可以通过score的范围来获取元素的列表。
zset底层使用了两个数据结构
(1)hash,hash的作用就是关联元素value和权重score,保障元素value的唯一性,可以通过元素value找到相应的score值。
(2)跳跃表,跳跃表的目的在于给元素value排序,根据score的范围获取元素列表。
2.5.2 Zset常用的指令
zadd <key><score1><value1><score2><value2>…  将一个或多个 member 元素及其 score 值加入到有序集 key 当中。
public Boolean zAdd(String key, String value, double score) {
    return redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, score);
}
public Long zAdd(String key, Set<TypedTuple<Object>> values) {
    return redisTemplate.opsForZSet().add(key, values);
}
zrange <key><start><stop> [WITHSCORES]  返回有序集 key 中,下标在<start><stop>之间的元素 带WITHSCORES,可以让分数一起和值返回到结果集。
public Set<TypedTuple<Object>> zRangeWithScores(String key, long start,long end) {
    return redisTemplate.opsForZSet().rangeWithScores(key, start, end);
}
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]  返回有序集 key 中,所有 score 值介于 min 和 max 之间(包括等于 min 或 max )的成员。有序集成员按 score 值递增(从小到大)次序排列。
public Set<TypedTuple<Object>> zRangeByScoreWithScores(String key,double min, double max, long start, long end) {
    return redisTemplate.opsForZSet().rangeByScoreWithScores(key, min, max,start, end);
}
zrevrangebyscore key max min [withscores] [limit offset count]  同上,改为从大到小排列。
public Set<TypedTuple<Object>> zReverseRangeWithScores(String key,long start, long end) {
    return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(key, start,end);
}
zincrby <key><increment><value> 为元素的score加上增量
public Double zIncrementScore(String key, String value, double delta) {
    return redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(key, value, delta);
}
zrem <key><value>  删除该集合下,指定值的元素
public Long zRemove(String key, Object... values) {
    return redisTemplate.opsForZSet().remove(key, values);
}
zcount <key><min><max>  统计该集合,分数区间内的元素个数
public Long zCount(String key, double min, double max) {
    return redisTemplate.opsForZSet().count(key, min, max);
}
zrank <key><value>  返回该值在集合中的排名,从0开始。
public Long zReverseRank(String key, Object value) {
    return redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(key, value);
}
全部redis指令可查看:http://www.redis.cn/commands.html
Redis(二) 数据类型操作指令以及对应的RedisTemplate方法的更多相关文章
- Redis的数据类型操作(二)
		1.String:key-value(做缓存) Redis中所有的数据都是字符串.命令不区分大小写,key是区分大小写的.Redis是单线程的.Redis中不适合保存内容大的数据. get.set.i ... 
- redis的数据类型和指令
		1.全局key操作: 测试指令: 全局key操作命令:忽略与key关联的value的类型 删 flushdb 清空当前选择的数据库 del mykey mykey2 删除了两个 Keys 改 move ... 
- Redis hash数据类型操作
		Redis hash是一个string类型的field和value的映射表.一个key可对应多个field,一个field对应一个value.将一个对象存储 为hash类型,较于每个字段都存储成str ... 
- Redis的数据类型及其常用命令
		快速入门Redis 首先安装redis: windows下安装redis Linux下安装redis 1. 什么是redis Redis属于nosql(非关系型数据库) 关系型数据库是基于关系表的数据 ... 
- Redis 学习(二) —— 数据类型及操作
		Redis支持string.list.set.zset.hash等数据类型,这一篇学习redis的数据类型.命令及某些使用场景. 一.String,字符串 字符串是 Redis 最基本的数据类型.一个 ... 
- Redis系列(二):Redis的数据类型及命令操作
		原文链接(转载请注明出处):Redis系列(二):Redis的数据类型及命令操作 Redis 中常用命令 Redis 官方的文档是英文版的,当然网上也有大量的中文翻译版,例如:Redis 命令参考.这 ... 
- redis 从0到1   linux下的安装使用   数据类型 以及操作指令 一
		安装 redis 到 /usr/目录下 我这里安装的是redis-3.2.9.tar.gz tar zxvf redis-3.2.9.tar.gz -C /usr 然后进行 执行编译命令 mak ... 
- Redis数据类型Strings、Lists常用操作指令
		Redis数据类型Strings.Lists常用操作指令 Strings常用操作指令 GET.SET相关操作 # GET 获取键值对 127.0.0.1:6379> get name (nil) ... 
- Redis数据类型:Hashes、Geo操作指令
		Redis数据类型:Hashes.Geo操作指令 Hashes常用操作指令 Redis Hashes是一个键值对的映射表,最对能存储2^32-1(约40亿)个键值对. HSET HGET HSET:将 ... 
随机推荐
- Android最新敲诈者病毒分析及解锁(11月版)
			一.样本信息 文件名称:久秒名片赞,(无需积分s)(2)(1)(1).apk 文件大小:1497829字节 文件类型:application/jar 病毒类型:Android.CtLocker 样本包 ... 
- URL分发器(视图层)
			目录 视图 URL映射 path函数 URL中传入参数 普通传入参数 变量形式传入参数 URL中包含另一个urls模块 URL命名.URL反转.应用命名空间 视图 视图一般都写在 app 的 vi ... 
- 使用 WinAFL 图片解析软件进行模糊测试 - FreeImage 图片解析库
			看雪链接:https://bbs.pediy.com/thread-255162.htm 
- Win64 驱动内核编程-29.强制解锁文件
			强制解锁文件 强制解锁因其他进程占用而无法删除的文件. 1.调用 ZwQuerySystemInformation 的 16 功能号来枚举系统里的句柄 2.打开拥有此句柄的进程并把此句柄复制到自己的进 ... 
- Win64 驱动内核编程-12.回调监控进线程创建和退出
			回调监控进线程创建和退出 两个注册回调的函数:PsSetCreateProcessNotifyRoutine 进程回调PsSetCreateThreadNotifyRoutine 线程回调分 ... 
- 【JavaScript】【dp】Leetcode每日一题-解码方法
			[JavaScript]Leetcode每日一题-解码方法 [题目描述] 一条包含字母 A-Z 的消息通过以下映射进行了 编码 : 'A' -> 1 'B' -> 2 ... 'Z' -& ... 
- JAVA连接、操作数据库的DBHelper
			工厂模式的DBHelper 1 import java.sql.Connection; 2 import java.sql.DriverManager; 3 import java.sql.Prepa ... 
- 炸天的3D引擎OpenCASCADE的用法及案例(https://blog.csdn.net/xipengbozai/article/details/117044032?spm=1001.2014.3001.5502)
			What CASCADE?Open CASCADE(简称OCC)平台是由法国Matra Datavision公司开发的CAD/CAE/CAM软件平台,可以说是世界上最重要的几何造型基础软件平台之一.开 ... 
- canal 环境搭建 canal 与kafka通信(三)
			canal 占用了生产者 .net core端 使用消费者获取canal 消息 安装 Confluent.Kafka demo使用 1.3.0 public static void Consumer ... 
- Pulsar 下一代消息平台
			引言 提起成熟的消息队列或消息引擎,毋庸置疑,大多数人的第一反应一定是 Kafka. Kafka 能够彻底满足海量数据场景下高吞吐.高并发需求,在短短几年内,已经被阿里.腾讯.百度.字节跳动.Netf ... 
