JedisConnectionException: Unexpected end of stream #932 Repeatable exception and for the life of me, I cannot find something I'm doing wrong. redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Unexpected end of stream. at redis.clients.util.Red

一.引入Jedis依赖 可以新建Spring或Maven工程,在pom文件中引入Jedis依赖: <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency> 二.Jedis工具类 JedisUtil.java package com.jake

接<PHP+jQuery 注册模块的改进之一>继续修改: ①在注册成功后返回登录邮件页面( maillogin.php ),在页面中用户可以点击链接跳转到自己注册邮箱的登录页面,可以再次发送激活链接: ②给激活链接设置有效期,过了有效期点击激活连接,会跳转页面让用户选择再次发送邮件或者返回注册页:再次发送邮件后,进邮箱点击链接激活: ③点击重新发送激活连接,不跳转页面,在当前页无刷新弹出通知:已重新发送链接,几秒钟之后通知消失: ④点击更换收件邮箱,跳转至注册页 1.点击邮箱链接跳转至相应邮箱

一个简单的例子,在网页里显示1500条语句,如果未设置失效时间,则程序执行到791时结束了,如果把 set_time_limit(0); 前的注释符//去除,则程序直到1才结束.   set_time_limit(0); 括号里边的数字是执行时间,如果为零说明永久执行直到程序结束,如果为大于零的数字,则不管程序是否执行完成,到了设定的秒数,程序结束. 一个简单的例子,在网页里显示1500条语句,如果未设置失效时间,则程序执行到791时结束了,如果把 set_time_limit(0); 前的注释

概念 LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法是众多置换算法中的一种. maxmemory Redis中有一个maxmemory概念,主要是为了将使用的内存限定在一个固定的大小.Redis用到的LRU 算法,是一种近似的LRU算法. 设置maxmemory 127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory 1) "maxmemory" 2) "0" 127.0.0.1:6379> CONFIG SET ma

redis 键值对 有效期设置redis中可以使用expire命令设置一个键的生存时间, 到时间后redis会自动删除它<-----> 类比于javaweb系统临时数据 过期删除功能 expire 设置失效时间(单位/秒)persist 取消失效时间 ttl/pttl(单位为 秒/毫秒) 查看键的剩余时间 返回三种值 -2(健已经不存在了)  -1(表示永久有效)  大于0的数(还有多少有效时间) pexpire设置失效时间(单位/毫秒) expireat [key] unix时间戳13518

转自:http://ifeve.com/redis-lru/ 本文将介绍Redis在生产环境中使用的Redis的LRU策略,以及自己动手实现的LRU算法(php) 1.设置Redis使用LRU算法 LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法是众多置换算法中的一种. Redis中有一个maxmemory概念,主要是为了将使用的内存限定在一个固定的大小.Redis用到的LRU 算法,是一种近似的LRU算法. (1)设置maxmemory 上面已经说过maxmemory是为了限定

1.配置文件 classpath路径下,新建redis.properties配置文件 配置文件内容 # Redis settings redis.host=127.0.0.1 redis.port=6379 redis.timeout=10000 redis.maxIdle=300 redis.maxTotal=600 # 毫秒 redis.maxWaitMillis=1000 redis.testOnBorrow=false 新建属性文件工具类,用来读取redis.properties配置文件

分布式锁概览 在多线程的环境下,为了保证一个代码块在同一时间只能由一个线程访问,Java中我们一般可以使用synchronized语法和ReetrantLock去保证,这实际上是本地锁的方式.但是现在公司都是流行分布式架构,在分布式环境下,如何保证不同节点的线程同步执行呢?因此就引出了分布式锁,它是控制分布式系统之间互斥访问共享资源的一种方式. 在一个分布式系统中,多台机器上部署了多个服务,当客户端一个用户发起一个数据插入请求时,如果没有分布式锁机制保证,那么那多台机器上的多个服务可能进行并发插

最近项目需要用redis在中间做缓存所以写了一个工具类作为练习用 redis版本:redis_version:3.0.504 用到阿里的解析JSON的库:fastjson import org.apache.log4j.Logger; import org.apache.log4j.chainsaw.Main; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.client

在ecplise中使用内存数据的客端户,前提要准备要下载两个jar包 commons-pool2-2.0.jar jedis-2.4.2.jar 前提准备做好了,那我们就开启redis的服务,打开一个命令窗体输入例如以下命令:redis-server  或redis-server  redis根目\redis.conf server已经开启了.注意端号是6377 2.在eclipse 创建一个项目,把redist须要的包导入项目中 3.写一个Jedis工具类 public class Jedis

一.Redis支持的数据类型 Redis中存储数据是通过key-value存储的,对于value的类型有以下几种: (1)字符串. (2)Map (3)List (4)Set   public class RedisPoolManager{ // Redis服务器IP private static String HOST = "192.168.109.157"; // Redis的端口号 private static int PORT = 6379; // 可用连接实例的最大数目,默认

这几天的研究ssm redis 终于进入主题了,今天参考了网上一些文章搭建了一下ssm+redis整合,特别记录下来以便以后可以查询使用,有什么不足请大牛们提点 项目架构 1.pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http:/

http://blog.51cto.com/xpleaf/2093952 1 概述 在不用爬虫框架的情况,经过多方学习,尝试实现了一个分布式爬虫系统,并且可以将数据保存到不同地方,类似MySQL.HBase等. 基于面向接口的编码思想来开发,因此这个系统具有一定的扩展性,有兴趣的朋友直接看一下代码,就能理解其设计思想,虽然代码目前来说很多地方还是比较紧耦合,但只要花些时间和精力,很多都是可抽取出来并且可配置化的. 因为时间的关系,我只写了京东和苏宁易购两个网站的爬虫,但是完全可以实现不同网站爬虫

优化的一些建议 1.尽量使用短的key 当然在精简的同时,不要完了key的"见名知意".对于value有些也可精简,比如性别使用0.1. 2.避免使用keys * keys *, 这个命令是阻塞的,即操作执行期间,其它任何命令在你的实例中都无法执行.当redis中key数据量小时到无所谓,数据量大就很糟糕了.所以我们应该避免去使用这个命令.可以去使用SCAN,来代替. 3.在存到Redis之前先把你的数据压缩下 redis为每种数据类型都提供了两种内部编码方式,在不同的情况下redis

本次使用动态代理的初衷是学习Redis,使用Java操作Redis时用到Jedis的JedisPool,而后对Jedis的方法进一步封装完善成为一个工具类.因为直接使用Jedis对象时,为了保证性能,总会需要手动的获取到连接池中的连接,使用完成后还需要手动的释放连接,都是完全重复的操作.所以想要使用一些方法来抽取出这些重复操作,初时想到的是使用模板方法或是动态代理,但考虑到到模板方法会使用到大量的类,似乎与主旨不符,遂使用动态代理进行加强. 实现动态代理可使用JDK对应的方法,或是CGlib.由

1.实时处理框架 即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群 从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合,包括Flume与Kafka的整合,Kafka与Storm的整合.当然,各个环境是否使用集群,依个人的实际需要而定,在我们的环境中,Flume.Kafka.Storm都使用集群. 2. Flume+Kafka整合 2.1 整合思路

数据分析一般分为两种,一种是在线一种是离线 流程: 一般都是对于日志文件的采集和分析 场景实例(某个电商网站产生的用户访问日志(access.log)进行离线处理与分析的过程) 1.需求: 基于MapReduce的处理方式,最后会统计出某一天不同省份访问该网站的uv与pv(pv就是点击量,uv是独立访客量). 上图比较典型的Nginx负载均衡+KeepAlive高可用集群架构,访问的信息日志就存在每台web服务器上 日志文件内容如下: 1001 211.167.248.22 eecf0780-2

一.javaweb高级(Filter和Listener)的简单介绍 1.过滤器Filter (https://www.cnblogs.com/vanl/p/5742501.html) ①定义 Filter可认为是Servlet的一种“变种”,它主要用于对用户请求(HttpServletRequest)进行预处理,也可以对服务器响应(HttpServletResponse)进行后处理,是个典型的处理链.它与Servlet的区别在于:它不能直接向用户生成响应.完整的流程是:Filter对用户请求进行

c 一.Spark 统计计算 简单统计后写入Redis. /** * 订单统计和乘车人数统计 */ object OrderStreamingProcessor { def main(args: Array[String]): Unit = { import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ ///////////////////////////////////// // 01.初始化 /////////////////

内容概要 因为项目中用户注册发送验证码,需要学习redis内存数据库,故而下午花了些时间进行初步学习.本博文性质属于对今日redis学习内容的小结.在看本博文前或者看完后,可以反问自己三个问题:Redis是什么(What).为什么要用Redis/Redis有什么用?(Why).如何使用Redis(How). Redis简述 Redis安装与简单应用 Jedis(Redis for Java) JedisPool(Jedis数据库连接池) JedisUtil(Redis简易封装的操纵工具) jed