项目描述 最近做的一个项目有这么一个需求:需要生成一个唯一的11位的就餐码(类似于订单号的概念),就餐码的规则是:一共是11位的数字,前面6位是日期比如2019年07月20就是190720,后面五位是随机数且不能是自增的,不然容易让人看出一天的单量. 解决方案 五位随机数不能用随机生成的,不然可能不唯一,所以想到了预生成的方案: 采用redis 随机数生成 先生成10000~99999共9万个数(从1万开始是懒得再前面补0了),然后打乱分别 存入redis的list数据结构 90个key每个ke

分布式Id - redis方式   本篇分享内容是关于生成分布式Id的其中之一方案,除了redis方案之外还有如:数据库,雪花算法,mogodb(object_id也是数据库)等方案,对于redis来说是我们常用并接触比较多的,因此主要谈谈结合redis生成分布式id方案. 分布式Id设计流程图 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 定期删除无用hash列 分布式Id设计流程图(有点粗略) 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 使用redis方

@Component 生成组建 @ConfigurationProperties(prefix="redis") 读写redis配置文件 application.properties配置文件 #redis redis.host=127.0.0.1 redis.port=6379 redis.timeout=3 redis.password= redis.poolMaxTotal=10 redis.poolMaxIdle=10 redis.poolMaxWait=3 package co

对于MySql的全局ID(主键),我们一般采用自增整数列.程序生成GUID.单独的表作为ID生成器,这几种方案各有优劣,最终效率都不能说十分理想(尤其海量数据下),其实通过Redis的INCR可以很方便生成自增数,因为是操作缓存,生成的效率也不错. 插入数据库的主键也是连续增长的,配合索引,读取效率也很高. 下面是从Redis中获取新的自增数的代码: public sealed class Utils { private static readonly object sequence_locke

public class PrimaryKeyGenerator { private static readonly NedisClient client = new NedisClient(GetRedisConfig()); /// <summary> /// 获取当前Redis配置实例 /// </summary> /// <returns></returns> private static RedisConfiguration GetRedisCon

1. 原理     a. 从redis 获取需要表示的短链接的id( redis incr)     b. hashids 编码 id     c. openresty  conteent_by_lua_block 阶段显示数据   2. 安装以来的插件      a. lua hashdis  使用  luarocks 注意需要先安装lua 开发包    b. copy hashids lua 包 到 openresty 的lualib  方便调用    c. redis 安装   luaro

系统需要生成根据业务类型生成流水号,每天从1开始生成,第二天会清零继续从0开始,流水号格式为: bizCode + date + incr  如:TT-2017112300001. 思路:利用Redis Incr 生成序列号,使用日期加业务编码作为组合Key,这样保证第二天生成的序列号又是从1开始. 由于我们业务量不是很大,这里在生成序列号之前先判断一下当前key是否存在,若不存在,设置此key过期时间为当天晚上23:59:59,避免生成很多过期的key. 整体设计流程思路如下: 关键代码如下:

使用Redis來生成主鍵ID策略,這裡主要使用 RedisAtomicLong 類來實現主鍵生成策略.具體代碼如下: /** * @Description: 获取自增长值 * @param key key * @return */ public static Long getIncr(String key) { RedisAtomicLong redisAtomicLong = new RedisAtomicLong(key,redisTemplate.getConnectionFactory(

最近又遇到需要根据日期生成流水号的业务,然后记录了几种生成方法,一个是通过java代码,一个是数据库的触发器,还有是通过redis.下面是代码: 通过java生成简易流水: /** * 通过日期和生成的流水号拼接 * @param maxCount 已经生成的个数 * @return */ public static String recountNew(int maxCount) { if (maxCount < 0) { return null; } //201707999 String st

/** * 订单编号生成规则 * 14位 = 6位时间 + 5位自增 + 3位ID * @param string $prefix 前缀: 默认为order * @param int $userId 用户ID: 默认为1 * @param int $startTime 开始的日期时间戳: 默认为0 * @param int $expiredAt 有效期: 默认为永久 * @return string */ public function getRedisOrderNum($prefix = 'o

环境依赖: //spingBoot <version>2.6.6</version> //jdk11 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupI

一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小,适应的场景也比较有限,平台的访问量和业务量都较小,业务ID的生成方式比较原始但是够用,它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈,所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注.但是对于大厂的那种大规模复杂业务.分布式高并发的应用场景,显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成,而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求,不仅无法完成业务能力,业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障.所以这一次,我们看看大厂都是怎么分

以前研究Redis的时候,很多东西都不太明白,理解得也不太深,现在有时间重新拾起来看看,将一些心得记录下来,希望和大家一起探讨. 一.简介 Redis是一个单线程高可用的Key-Value存储系统,和Memcached类似,但是实际使用上最大的区别有两方面: Redis支持多种数据结构类型的value,比如string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型): Memcached在出现系统瘫痪的情况下,无法实现系统恢复,而

1. Memcached简介 Memcached是以LiveJurnal旗下Danga Interactive公司的Bard Fitzpatric为首开发的高性能分布式内存缓存服务器.其本质上就是一个内存key-value数据库,但是不支持数据的持久化,服务器关闭之后数 据全部丢失.Memcached使用C语言开发,在大多数像Linux.BSD和Solaris等POSIX系统上,只要安装了libevent即可使用.在Windows下,它也有一个可用的非官方版本(http://code.jelly

安装: 1 2 3 4 5 [root@M2_Redis1 ~]# yum install gcc gcc-c++     (安装依赖) [root@M2_Redis1 tools]# wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.7.tar.gz [root@M2_Redis1 tools]# tar -zxf redis-3.0.7.tar.gz [root@M2_Redis1 tools]# cd redis-3.0.7 [root@M2

转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/119.html?1455855360 Redis的作者Salvatore Sanfilippo​曾经对这两种基于内存的数据存储系统进行过比较: 1.Redis支持服务器端的数据操作:Redis相比Memcached来说,拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作,通常在Memcached里,你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去.这大大增加了网络IO的次数和数

本文就来讲一下Redis安装的方法和Redis生成主键的优点以及和其他几种方式生成主键的对比. 1,Redis安装首先将Redis的tar包拷贝到Linux下的根目录 然后解压到redis文件夹下:(先使用mkdir创建redis文件夹) 接下来就是解压tar包到redis目录下: 解压后的目录结构: 编译: 使用Make命令 安装: 安装好之后的目录:  6379 下的目录结构:(这个rdb文件时: redis database, 暂时不用管它, 重启后自动生成的) bin下的目录结构: 配置

Redis提供的持久化机制 Redis是一种面向"key-value"类型数据的分布式NoSQL数据库系统,具有高性能.持久存储.适应高并发应用场景等优势.它虽然起步较晚,但发展却十分迅速. 近日,Redis的作者在博客中写到,他看到的所有针对Redis的讨论中,对Redis持久化的误解是最大的,于是他写了一篇长文来对Redis的持久化进行了系统性的论述. 文章主要包含三个方面:Redis持久化是如何工作的.这一性能是否可靠以及和其它类型的数据库比较.以下为文章内容: 一.Redis持

参考资料: Redis Persistence http://redis.io/topics/persistence Google Groups https://groups.google.com/forum/?fromgroups=#!forum/redis-db 一.对Redis持久化的探讨与理解 目前Redis持久化的方式有两种: RDB 和 AOF 首先,我们应该明确持久化的数据有什么用,答案是用于重启后的数据恢复. Redis是一个内存数据库,无论是RDB还是AOF,都只是其保证数据恢

一.前言 前段时间,在做内网影响程度评估的时候写了扫描利用小脚本,扫描后统计发现,内网中60%开放了redis6379端口的主机处于可以被利用的危险状态,因为都是一些默认配置造成的考虑到本社区大部分开发者都会使用redis,特此分享下以便大家可以对自己公司的内网进行一个排查. 二.漏洞介绍 Redis 默认情况下,会绑定在 0.0.0.0:6379,这样将会将 Redis 服务暴露到公网上,如果在没有开启认证的情况下,可以导致任意用户在可以访问目标服务器的情况下未授权访问 Redis 以及读取