Redis list的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销, /// <summary> /// Redis list的实现为一个双向链表,即可以支持反向查找和遍历,更方便操作,不过带来了部分额外的内存开销, /// Redis内部的很多实现,包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构. /// </summary> public class RedisListService : RedisBase { #region 赋值 ///

一.需求: 1.数据抓取:目标数据的下载.解析.入库功能. 2.数据服务:黑名单.灰名单等查询服务. 3.平台监控:平台各个模块的数据实时监控. 二.WEB端效果展示: 三.架构设计 下载器.解析器.持久器.调度器都支持独立部署,可横向拓展部署多台服务.解耦.下载器内部开启多线程下载:解析器从待解析队列取数据,分支抽链.解析:调度器和持久器都放在web工程中,项目启动时抓取任务初始化+持久器任务开启.下载器.解析器.调度器.持久器都依赖于底层基础DAO服务. 四.技术选型 1.下载器和解析器:尝

1 安装一个redis服务 [root@node4 ~]# yum -y install redis 直接启动 [root@node4 ~]# systemctl restart redis [root@node4 ~]# systemctl status redis [root@node4 ~]# redis-cli  -h 127.0.0.1 2 配置filebeat,把数据传给redis [root@node4 ~]# vim /etc/filebeat/filebeat.yml file

一.背景 Stream类型是 redis5之后新增的类型,在这篇文章中,我们实现使用Spring boot data redis来消费Redis Stream中的数据.实现独立消费和消费组消费. 二.整合步骤 1.引入jar包 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-re

转自:http://www.jianshu.com/p/1840035cb510 异步任务 异步任务是web开发中一个很常见的方法.对于一些耗时耗资源的操作,往往从主应用中隔离,通过异步的方式执行.简而言之,做一个注册的功能,在用户使用邮箱注册成功之后,需要给该邮箱发送一封激活邮件.如果直接放在应用中,则调用发邮件的过程会遇到网络IO的阻塞,比好优雅的方式则是使用异步任务,应用在业务逻辑中触发一个异步任务. 实现异步任务的工具有很多,其原理都是使用一个任务队列,比如使用redis生产消费模型或者

python asyncio 网络模型有很多中,为了实现高并发也有很多方案,多线程,多进程.无论多线程和多进程,IO的调度更多取决于系统,而协程的方式,调度来自用户,用户可以在函数中yield一个状态.使用协程可以实现高效的并发任务.Python的在3.4中引入了协程的概念,可是这个还是以生成器对象为基础,3.5则确定了协程的语法.下面将简单介绍asyncio的使用.实现协程的不仅仅是asyncio,tornado和gevent都实现了类似的功能. event_loop 事件循环:程序开启一个无

转自:http://www.jianshu.com/p/b5e347b3a17c?from=timeline Python黑魔法 --- 异步IO( asyncio) 协程 作者 人世间 关注 2017.01.17 11:12* 字数 3396 阅读 2856评论 9喜欢 33 python asyncio 网络模型有很多中,为了实现高并发也有很多方案,多线程,多进程.无论多线程和多进程,IO的调度更多取决于系统,而协程的方式,调度来自用户,用户可以在函数中yield一个状态.使用协程可以实现高

ELK之安装kibana6.5,这里采用rpm安装: https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/rpm.html # wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-6.5.4-x86_64.rpm # rpm --install kibana-6.5.4-x86_64.rpm # systemctl daemon-reload # systemctl enable kiban

python asyncio 网络模型有很多中,为了实现高并发也有很多方案,多线程,多进程.无论多线程和多进程,IO的调度更多取决于系统,而协程的方式,调度来自用户,用户可以在函数中yield一个状态.使用协程可以实现高效的并发任务.Python的在3.4中引入了协程的概念,可是这个还是以生成器对象为基础,3.5则确定了协程的语法.下面将简单介绍asyncio的使用.实现协程的不仅仅是asyncio,tornado和gevent都实现了类似的功能. event_loop 事件循环:程序开启一个无

停止子线程 如果一切正常,那么上面的例子很完美.可是,需要停止程序,直接ctrl+c,会抛出KeyboardInterrupt错误,我们修改一下主循环: try: while True: task = rcon.rpop("queue") if not task: time.sleep(1) continue asyncio.run_coroutine_threadsafe(do_some_work(int(task)), new_loop) except KeyboardInterr

python asyncio 网络模型有很多中,为了实现高并发也有很多方案,多线程,多进程.无论多线程和多进程,IO的调度更多取决于系统,而协程的方式,调度来自用户,用户可以在函数中yield一个状态.使用协程可以实现高效的并发任务.Python的在3.4中引入了协程的概念,可是这个还是以生成器对象为基础,3.5则确定了协程的语法.下面将简单介绍asyncio的使用.实现协程的不仅仅是asyncio,tornado和gevent都实现了类似的功能. event_loop 事件循环:程序开启一个无

Python 3.6 抓取微博m站数据 2019.05.01 更新内容 containerid 可以通过 "107603" + user_id 组装得到,无需请求个人信息获取: 优化多线程抓取,修复之前因urllib.request全局定义,导致代理无法正常切回本地IP: 优化分布式抓取策略,由每台机器顺序获取用户ID 再拼装URL抓取策略,修改为每台机器顺序获取URL进行抓取.防止由于某个微博账号微博动态过多导致负责本ID的机器长时间运行,而其他机器就要等待,浪费时间和资源. 加入I

一. 环境准备:3台Linux服务器,系统为CentOS 7.5 角色划分:3台机器全部安装jdk1.8,全部安装elasticsearch (后续都简称为es集群) 主节点上需要安装kibana与logstashELK版本信息为7.1.1,你可以从官网下,也可以直接从下面地址下载: https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.1.1.tar.gz https://artifacts.elastic.co/download

1. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl

框架目的是分布式调度起一切任何函数(当然也包括调度起一切任何方法). 之前写的是基于rabbitmq的,作为专用的消息队列好处比redis的list结构好很多.但有的人还是强烈喜欢用redis,以及rabbitmq安装比redis麻烦点. 现在加入reids作为中间件的方式. 使用 模板模式 加工厂模式 加策略模式(消费者调用的函数,用户自己写的每一个被消费的函数单元都是策略函数) 解释下为什么不直接用celery呢? 1.写法过于麻烦了,运行方式也麻烦一些. 2.对文件的位置要求高一点,可以设

转: StringBoot集成Rabbit,根据业务返回ACK 原文链接 : http://www.jianshu.com/p/baed9ec92410 为了维护消息的有效性,当消费消息时候处理失败时候,不进行消费,需要我们根据业务区返回ACK,本项目我使用Redis和ack机制双重保险,保障消息一定能够正确的消费 首先,接着上部分内容,使用Topic,机制(不明白的,可以回顾上部分内容) 上部分内容,我们使用SpringBoot注解,去实现,但是控制权不完全账务,当进行大规模项目时候,不太建议

一.概述 上次写这篇文章文章的时候,Spark还是1.x,kafka还是0.8x版本,转眼间spark到了2.x,kafka也到了2.x,存储offset的方式也发生了改变,笔者根据上篇文章和网上文章,将offset存储到Redis,既保证了并发也保证了数据不丢失,经过测试,有效. 二.使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Dire

简使用pop,不能保证最少消费一次,比如pop超时可能中途丢失,或者消费者处理过程中异常而未能处理完. 解决此问题有多种方法: 1) 方法一:使用rpoplpush替代pop 这种方法相当于建立了一个回滚,由于操作是在redis端完成的,可保证数据不会丢,当消费者完成业务逻辑后,再清掉lpush的另一队列,这步有点类似于事务的commit提交.如果在处理过程中消费者异常重启,则在重启时先检查lpush的队列,完成处理后再清lpush的队列. 2) 方法二:使用lrange+ltrim替代pop

这个就是一个消息可以被多次消费的范例了 其实这个实现的方式可以参考我之前的设计模式,观察者模式 https://www.cnblogs.com/cutter-point/p/5249780.html 不过有一点需要注意一下啊,这个消息发布的时候,好像是不支持字节数据的,里面好像会对字节进行转换,这样的结果就是导致我最后无法吧相应的字节转换成我之前序列化的对象 不知道是不是ObjectInputStream和ObjectOutputStream实现不是很好的原因,还是什么,反正反序列化的时候,有些

顾名思义这个就是再消费的时候,不是之前的那哥用yield进行线程切换的操作,而是用线程等待阻塞的方式去执行,说实话我感觉效率不一定有之前那个好, 因为我对这种阻塞队列使用的时候,之前有发现阻塞队列,塞着塞着线程就会进入假死状态,这个很奇怪,但是有的时候又是好的,这个也不清楚到底是为什么 但是毕竟也是一种实现,我就写出来了看看吧 生产者 package queue.redisQueue; import queue.fqueue.vo.TempVo; import redis.clients.jed

1.这是第一个简单的初始化版本,看起来比使用fqueue似乎更好用 package queue.redisQueue; import queue.fqueue.vo.TempVo; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectOutputStream; import java.io.OutputStr