执行BGREWRITEAOF命令对redis的AOF进行重写 redis-cli BGREWRITEAOF 相关解释: Redis的AOF机制有点类似于Mysql binlog,是Redis的提供的一种持久化方式(另一种是RDB),它会将所有的写命令按照一定频率(no, always, every seconds)写入到日志文件中,当Redis停机重启后恢复数据库. AOF重写: (1) 随着AOF文件越来越大,里面会有大部分是重复命令或者可以合并的命令(100次incr = set key 1

分布式全局唯一ID生成策略​ https://www.cnblogs.com/vandusty/p/11462585.html 一.背景 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表.但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题. 1.1 唯一ID的特性 整个系统ID唯一; ID是数字类型,而且是趋势递增; ID简短,查询效率快. 1.2 递增与趋势递增 递增 趋势递增 第一次生成的ID为12,下一次

redis中AOF和RDB的关闭方法   问题:当往redis中导入数据时,有时会出现redis server went away的情况: 原因: 导入的数据量太大,而内存不够(即内存1G,但数据有2G).此时的redis服务需要重启. 可能是同一时间导入的数据太多,导致数据持久化的操作出问题,此时需要关闭rdb跟aof. *关闭rdb的命令:config set save "" (或者进入配置文件将: Save 900 1 Save 300 10 Save 60 10000 注释掉,

POI导出工具类 工作中常常会遇到一些图表需要导出的功能,在这里自己写了一个工具类方便以后使用(使用POI实现). 项目依赖 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>3.6</version> </dependency> package com.adcc.eoss.util; imp

多线程查询数据,将结果存入到redis中,最后批量从redis中取数据批量插入数据库中 package com.xxx.xx.reve.service; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.E

Redis 是一个内存数据库,所有的数据都直接保存在内存中,那么,一旦 Redis 进程异常退出,或服务器本身异常宕机,我们存储在 Redis 中的数据就凭空消失,再也找不到了. Redis 作为一个优秀的数据中间件,必定是拥有自己的持久化数据备份机制的,redis 中主要有两种持久化策略,用于将存储在内存中的数据备份到磁盘上,并且在服务器重启时进行备份文件重载. RDB 和 AOF 是 Redis 内部的两种数据持久化策略,这是两种不同的持久化策略,一种是基于内存快照,一种是基于操作日志,那么

读取redis中的数据时出现:MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots   以下为异常详细信息: Exception in thread "main" redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but is currently not able to persist o

在redis中保存数据时,保存和设置有效时间是分开写的话,如果中间出现的异常,这会导致数据永久有效,因此就可以采用pipeline方法. # 创建redis管道对象,可以一次执行多个语句 pipeline = redis_store.pipeline() # 开启多个语句的记录 pipeline.multi() pipeline.hset(","zengsf" ) pipeline.expire("house", 7200) # 执行语句 pipeline

println("--------------------"+data.rdd.getNumPartitions) // 获取DF中partition的数目 val partitions = data.rdd.glom().collect() // 获取所有data下所有的partition,返回一个partition的集合 for(part <- partitions){ println(part.getClass.getName + "::::::::"

四月份的时候博客被封.我不知情.因为一直很忙,没有来得及看.前两天来看以后,发现居然被封,吓傻了我. 赶紧找原因,原来是转载了某个人的博文,被他举报了,然后就被封了. 觉得很伤心,毕竟这个博客陪伴了我九年.一个完整的青春. 想想都可怕. 不过也因此,更加珍惜在这里的每一篇文章,也想把每一篇所谓的干货分享给大家.更多的是分享给自己,留作一个纪念.管理员也email我说,让我再注意,不要随意发一些不该的发的文章. 我说,非常感谢.会倍加珍惜. 所以,我想记录一下  困扰我好长时间的一个问题,当织梦c

将redis中的数据导入到本地MongoDB数据库 创建一个process_items_mongodb.py文件(文件名自定义): #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import redis import pymongo import json def process_item(): # 创建redis数据库连接 rediscli = redis.Redis(host = ") # 创建MongoDB数据库连接 mongocli = pym

上一篇文章,我们讲的是 Redis 的一种基于内存快照的持久化存储策略 RDB,本质上他就是让 redis fork 出一个子进程遍历我们所有数据库中的字典,进行磁盘文件的写入. 但其实这种方式是有缺点的,先不说阻塞式 save 调用会阻塞整个 redis 服务,即便异步式 bgsave 也是基于时间间隔,每多少秒触发了多少次更新操作才会生成 RDB 文件,那么如果某次 RDB 生成之后,紧接着服务宕机,就至少丢失几秒甚至更多的数据,并且这些数据是无法挽回的. 而 AOF 是 redis 中的另

本文主要和大家分享一下redis的高级特性:bit位操作. 本文redis试验代码基于如下环境: 操作系统:Mac OS 64位 版本:Redis 5.0.7 64 bit 运行模式:standalone mode redis位操作 reids位操作也叫位数组操作.bitmap,它提供了SETBIT.GETBIT.BITCOUNT.BITTOP四个命令用于操作二进制位数组. 先来看一波基本操作示例: SETBIT 语法:SETBIT key offset value 即:命令 key 偏移量 0

Redis是我们数据的保管者,我们可以随时存随时取,大的小的,重要的不重要的,它都毫无怨言的帮我们保存着,甚至有些时候,我们变得很懒,存东西进去的时候顺便还贴张纸:"过了一个星期就帮我扔了吧",对于这些,Redis也都默默的接受了(谁叫Antirez把redis设计的这么好呢). 这次要写的就是关于这张留言纸的事. 主动过期: Redis对数据是惰性过期,当一个key到了过期时间,Redis也不会马上清理,但如果这个key过期后被再次访问,Redis就会主动将它清理掉. 被动过期: 如

redis对象 redis中有五种常用对象 我们所说的对象的类型大多是值的类型,键的类型大多是字符串对象,值得类型大概有以下几种,但是无论哪种都是基于redisObject实现的 redisObject的结构如下 typedef struct redisObject { unsigned type:4; //类型 有五种,分别对应五种常见的值类型 unsigned encoding:4; // 编码,标明底层数据结构的类型 unsigned lru:LRU_BITS; /* LRU time (

Python程序文件如下: # -*- coding: utf-8 # File : start.py # Author : baoshan import json import pymysql import cx_Oracle import pandas as pd def main(): dataSum = [] connInfo = "connInfo.json" # 配置文件名称 connFile = open(connInfo, 'r', encoding='utf8') c

/// <summary> /// 分解数据表 /// </summary> /// <param name="originalTab">需要分解的表</param> /// <param name="rowsNum">每个表包含的数据量</param> /// <returns></returns> public DataSet SplitDataTable(DataT

工作需要导出几万的数据量.操作比较频繁.之前数据在七八千是数据导出很慢.phpExcel是方便但是性能一般.现在改为使用csv导出数据:可以缓解内存压力,一次导出两三万是没问题的.当然服务器内存给力,加上数据库优化相信这个还是比较方便的. 具体方法如下: 在Think文件下新建Csv.class,php { //导出csv文件 public function put_csv($list,$title){ $file_name="CSV".date("mdHis",t

/** * redis服务 */ @Autowired private RedisService redisService; //创建 Device  对象 Device no = new Device(); //设置属性 no.setDeviceNo("Ubibot1"); no.setCompanyId(10); no.setGroupId(1); // 创建异常设备集合 List<Device> deviceError = new ArrayList<Devic

rt 转载 Latency generated by fork In order to generate the RDB file in background, or to rewrite the Append Only File if AOF persistence is enabled, Redis has to fork background processes. The fork operation (running in the main thread) can induce late

遇到几百万的数据操作遇到很多问题,比如分区,比如分表,sql语句的效率问题.努力学习好mysql优化还是很有必要的.