下载 redis windows 版本 官网目前没有windows安装下载,下载地址为 https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases 直接点击安装 一直下一步 我的安装路径  D:\Program Files\Redis 启动命令行工具 测试redis C#  连接redis 在项目类库引用上右键启动NuGet 搜索redis 安装以下二个框架 redis工具类 public class RedisCacheHelper { private

PS:本文已收录到1.1K Star数开源学习指南--<大厂面试指北>,如果想要了解更多大厂面试相关的内容,了解更多可以看 http://notfound9.github.io/interviewGuide/#/docs/BATInterview [大厂面试02期]Redis过期key是怎么样清理的? 在Redis中,对于过期key的清理主要有惰性清除,定时清理,内存不够时清理三种方法,下面我们就来具体看看这三种清理方法. (1)惰性清除 在访问key时,如果发现key已经过期,那么会将key

redis cluster + sentinel详细过程和错误处理三主三备三哨兵1.基本架构192.168.70.215 7001 Master + sentinel 27001192.168.70.216 7002 Master + sentinel 27002192.168.70.217 7003 Master + sentinel 27003 192.168.71.213 7004 Slave192.168.71.214 7005 Slave192.168.71.215 7006 Slav

Redis大部分应用场景是纯缓存服务,请求后端有Primary Storage的组件,如MySQL,HBase;请求Redis的键未命中,会从primary Storage中获取数据返回,同时更新Redis缓存.如果少量数据丢失,相当于请求"缓冲未命中": 一般对业务的影响是无感知的.但现在Redis用作存储的业务场景变多,数据丢失对业务是致命的影响.下面简单讨论几个Redis常见数据"丢失"现象,以及怎么规避:   数据丢失的影响-   Redis存储的应用场景,

1.redis使用过多内存导致其他进程无法正常运行情况:      解决方案:限制redis的最大使用内存,修改redis.conf中的maxmemory(一般不要超过空闲内存的3/5,如果不设置maxmemory或者设置为0,64位系统不限制内存,32位系统最多使用3GB内存.默认是按照过期时间的,如果set时候没有加上过期时间就会导致数据写满maxmemory.)   注意:设置了maxmemory的选项,redis内存使用达到上限后可以通过设置过期策略maxmemory-policy(默认

从零搭建Redis-Scrapy分布式爬虫 Scrapy-Redis分布式策略: 假设有四台电脑:Windows 10.Mac OS X.Ubuntu 16.04.CentOS 7.2,任意一台电脑都可以作为 Master端 或 Slaver端,比如: Master端(核心服务器) :使用 Windows 10,搭建一个Redis数据库,不负责爬取,只负责url指纹判重.Request的分配,以及数据的存储 Slaver端(爬虫程序执行端) :使用 Mac OS X .Ubuntu 16.04.

很多地方都要用到重试次数限制,不然就会被暴力破解.比如登录密码. 下面不是完整代码,只是伪代码,提供一个思路. 第一种(先声明,这样写有个bug) import java.text.MessageFormat; public class Demo { /** * 限制次数 */ private static final Integer MAX_TIMES = 5; /** * 锁定时间(也是key的失效时间) */ private static final Integer LIMIT_TIME

1 Redis存储机制: redis存储的数据类型包括,String,Hash,List,Set,Sorted Set,它内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value,这个对象基本结构见下: typedef struct redisObject { unsigned type,           // 4字节,数据类型 unsigned encoding,       // 4字节,编码方式 unsigned lru,            // 24字节,置换算法 i

案例 使用Redis进行对象存储,在处理业务逻辑的时候,丛Redis获取对象发现反序列化失败,抛出如下异常: Caused by: org.springframework.data.redis.serializer.SerializationException: Cannot deserialize; nested exception is org.springframework.core.serializer.support.SerializationFailedException: Fail

Redis+Kafka异步提高并发 Redis+Kafka异步提高并发 设计 实现 提交请求接口 Kafka消费队列 异步处理Service 客户端轮询获取结果 Redis集群节点配置 KafKa集群节点配置 压力测试 Redis+Kafka异步提高并发 我们平时开发的后台接口,如果不优化,比如加缓存,异步等,接口并发量很难上得来,因为业务逻辑处理需要时间,后面的请求都在排队,时间一长就都超时了,这就是压力测试经常遇到的问题.简单说就是并发量上不来,那如何提高并发呢. 设计 提高并发通常有几个步

缓存系列文章: 缓存实战(一):20 图 |6 千字|缓存实战(上篇) 缓存实战(二):Redis 分布式锁|从青铜到钻石的五种演进方案 缓存实战(三):分布式锁中的王者方案 - Redisson 上篇我们讲到如何用本地内存做缓存来增强系统的性能,另外探讨了加锁解决缓存击穿的问题.但是本地加锁的方式在分布式的场景下就不适用了,所以本文我们来探讨下如何引入分布式锁解决本地锁的问题. 本篇主要内容如下: 一.本地锁的问题 首先我们来回顾下本地锁的问题: 目前题目微服务被拆分成了四个微服务.前端请求进

(本文首发于"数据库架构师"公号,订阅"数据库架构师"公号,一起学习数据库技术) 本篇为Redis性能问题诊断系列的第二篇,本文主要从应用发起的典型命令使用上进行讲解,由于Redis为单线程服务架构,对于一些命令如果使用不当会极大的影响Redis的性能表现,这里也会对不合理的使用方式给出优化解决方案.   一.Redis慢日志功能 分析Redis访问变慢,其中有个最基础的方法就是先去看Redis是否有慢日志[就像MySQL的慢SQL一样].Redis提供了一个简单的

转载请注明https://zhangzhaoyu.github.io/2016/09/30/spring-task-and-schedule-deep-research/ 摘要 在很多业务场景中,系统都需要用到任务调度系统.例如定期地清理Redis 缓存,周期性地检索某一条件并更新系统的资源等.在现代的应用系统中,快速地响应用户的请求,是用户体验最主要的因素之一.因此在Web 系统中异步地执行任务,也会在很多场景中经常涉及到.本文对任务调度和异步执行的Java 实现进行了总结,主要讲述一下内容:

Web应用中,有时会遇到一些耗时很长的操作(比如:在后台生成100张报表再呈现,或 从ftp下载若干文件,综合处理后再返回给页面下载),用户在网页上点完按钮后,通常会遇到二个问题:页面超时.看不到处理进度. 对于超时,采用异步操作,可以很好的解决这个问题,后台服务收到请求后,执行异步方法不会阻塞线程,因此就不存在超时问题.但是异步处理的进度用户也需要知道,否则不知道后台的异步处理何时完成,用户无法决定接下来应该继续等候? or 关掉页面? 思路: 1.browser -> Spring-MVC

概述: 面向过程:根据业务逻辑从上到下写代码. 函数式:将某功能代码封装到函数中,以后便无需重复编写,进调用函数即可. 面向对象:对函数进行分类和封装,让开发“更快更好更强” 创建类和对象 面向对象编程需要类和对象来实现,其实就是对类和对象的使用. 类是什么? 类就是一个模版,模版里包含多个函数,函数里实现一些功能. 对象是什么? 对象则是根据模版创建的实例,通过实例对象可以执行类中的函数 class是关键字,表示类 创建对象,类名称后加括号就是创建对象 类中的函数第一个参数必须是self(是函

Node.js 受益于它的事件驱动和异步的特征,已经很快了.但是,在现代网络中只是快是不行的.如果你打算用 Node.js 开发你的下一个Web 应用的话,那么你就应该无所不用其极,让你的应用更快,异常的快.本文将介绍 10 条,经过检验得知可大大提高 Node 应用的技巧.废话不多说,让我们逐条来看看. 1. 并行 创建 Web 应用的时候,你可能要多次调用内部 API 来获取各种数据.比如说,假设在 Dashboard 页面上,你要执行下面这几个调用: 用户信息 -getUserProfil

Node.js 受益于它的事件驱动和异步的特征,已经很快了.但是,在现代网络中只是快是不行的.如果你打算用 Node.js 开发你的下一个Web 应用的话,那么你就应该无所不用其极,让你的应用更快,异常的快.本文将介绍 10 条,经过检验得知可大大提高 Node 应用的技巧.废话不多说,让我们逐条来看看. 1. 并行 创建 Web 应用的时候,你可能要多次调用内部 API 来获取各种数据.比如说,假设在 Dashboard 页面上,你要执行下面这几个调用: 用户信息 -getUserProfil

由于公司业务,需要上Git版本控制. * 目前市面上比较有名的Git服务提供商,国外有GitHub.BitBucket.GitLab,国内有码云,Coding. * 现有的服务商,对于免费的套餐都有一定的限制.比如:GitHub只允许建立免费的开源repository,建立私有的仓库需要收费.BitBucket允许建立无限制的私有项目,不过对于项目中参与的开发人员是有人数限制的,当团队中开发者规模达到一定数量后,需要付费购买相应的套餐. GitLab社区版是免费的,不但能建立免费的私有仓库而且没

redis分布式部署 scrapy框架是否可以自己实现分布式? 不可以原因有两点 其一:因为多台机器上部署的scrapy会各自拥有各自的调度器,这样就使得多台机器无法分配start_urls列表中的url.(多台机器无法共享同一个调度器) 其二:多台机器爬取到的数据无法通过同一个管道对数据进行统一的数据持久出存储.(多台机器无法共享同一个管道) 基于scrapy-redis组件的分布式爬虫 scrapy-redis组件中为我们封装好了可以被多台机器共享的调度器和管道,我们可以直接使用并实现分布式

Scarp框架 需求 获取网页的url 下载网页内容(Downloader下载器) 定位元素位置, 获取特定的信息(Spiders 蜘蛛) 存储信息(ItemPipeline, 一条一条从管里走) 队列存储(scheduler 调度器) 首先, spiders 给我们一个初始的URL, spider获取列表页内的详情页的url. 其次, 将url 存储到scheduler内, 然后 scheduler 就会自动将url放到downloader内执行. 详情页download之后, 返回respo

利用 redis 数据库,做 request 队列,去重,多台数据共享, scrapy 调度 基于文件每户,默认只能在单机运行, scrapy-redis 默认把数据放到 redis 中,实现数据共享, 安装: pip install scrapy-redis 命令与 scrapy 没有不同 在该文件下导入 scrapy_redis 在配置文件中添加内容 1(必须). 使用了scrapy_redis的去重组件,在redis数据库里做去重 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_re