用redis实现计数器 社交产品业务里有很多统计计数的功能,比如: 用户: 总点赞数,关注数,粉丝数 帖子: 点赞数,评论数,热度 消息: 已读,未读,红点消息数 话题: 阅读数,帖子数,收藏数 统计计数的特点 实时性要求高 写的频率很高 写的性能对MySQL是一个挑战 可以采用redis来优化高频率写入的性能要求. redis优化方案一 对于每一个实体的计数,设计一个hash结构的counter: //用户 counter:user:{userID} -> praiseCnt: 100 //点

概述 近日,阿里云安全团队监测到挖矿团伙watchbog更新了其使用的武器库,增加了最新Solr Velocity 模板注入远程命令执行漏洞的攻击方式,攻击成功后会下载门罗币挖矿程序进行牟利.建议用户及时排查自身主机是否受到影响. 值得注意的是,此漏洞利用代码于10月31日被公布,11月2日阿里云安全团队就已发现watchbog团伙利用此漏洞进行入侵,植入木马进行挖矿,漏洞公开不足2日便被挖矿团伙利用进行攻击牟利.可以看到,当新的漏洞被披露出来时,可供企业用户修复的时间窗口越来越短,因此防守方需

Flink流处理的时间窗口 对于流处理系统来说,流入的消息是无限的,所以对于聚合或是连接等操作,流处理系统需要对流入的消息进行分段,然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作. 消息的分段即称为窗口,流处理系统支持的窗口有很多类型,最常见的就是时间窗口,基于时间间隔对消息进行分段处理.本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口. 对于目前大部分流处理系统来说,时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟来进行切分,这种方式实现起来比较容易,不会阻塞消息处理.但是可能无法满足某些应用的要求,

网上没什么资料,就分享下:) 简单模式:kafka传数据到Flink存储到mysql 可以参考网站: 利用Flink stream从kafka中写数据到mysql maven依赖情况: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://ma

实验目的 OPA-Gatekeeper可以在Kubernetes 中,通过策略来实现一些额外的管理.安全方面的限制,例如:限制特定用户在 Namespace 中的行为权限 本次实验将在test命名空间内对开发人员的更新操作提供时间窗口限制. 说明: 在自建的k8s集群实验成功. 在rancher2.4.4中创建失败,原因是rego语法解析错误,已经提交到官方论坛,尚未解决. 实现思路 为了方便管理,开发人员将使用统一用户deploy, 然后在k8s中添加基于角色的访问控制(RBAC),即使用ro

要说现在工程师最重要的能力,我觉得工程能力要排第一. 就算现在大厂面试经常要手撕算法,也是更偏向考查代码工程实现的能力,之前在群里看到这样的图片,就觉得很离谱. 算法与工程实现 在 Sentinel-Go 中,一个很核心的算法是流控(限流)算法. 流控可能每个人都听过,但真要手写一个,还是有些困难.为什么流控算法难写?以我的感觉是算法和工程实现上存在一定差异,虽然算法好理解,但却没法照着实现. 举个例子,令牌桶算法很好理解,只需给定一个桶,以恒定的速率往桶内放令牌,满了则丢弃,执行任务前先去桶里

一.前言 最近有一个生成 APM TraceId 的需求,公司的APM系统的 TraceId 的格式为:APM AgentId+毫秒级时间戳+自增数字,根据此规则生成的 Id 可以保证全局唯一(有 NTP 时间同步),前两个字段好说,最后一个字段也不复杂,我的想法是按秒来进行自增.比如说1秒的时候,自增计数为100,在2秒的时候会重置为0,然后进行自增.其实这个思想就是固定时间窗口算法,这个算法一般常用在限流.Id生成器等场景. 二.代码实现 long _currentTime; long _c

问题描述 由于Azure Redis的性能在不同级别表现不同,当需要升级/缩放Redis的时候,从使用者的角度,需要知道有那些步骤? 注意事项? 潜在影响?停机事件窗口? 升级预估时间? 解决方案 从使用的步骤出发,升级的步骤为: 1)Azure门户页面操作 选择缩放(Scale)目录 选择需要的级别(C1 ~ C6, P1 ~P5) 点击Select按钮确认 2)使用Powershell命令 使用 Set-AzRedisCache 来缩放 Azure Redis 缓存实例,修改 Size.Sk

长度窗口实现原理图 说明: 上图长度窗口为5,事件W1至W5进入引擎后属于NewEvents队列,事件W6进入引擎后,W2至W6就属于NewEvents队列,而事件W1就属于OldEvents队列了.NewEvents为先进先出队列,队列长度为EPL语句中制定的长度窗口大小,OldEvent队列为过期数据的存放队列. EPL长度窗口示例 1  ; 5      } 6      7      public static String UpdataText(String str){ 8     

春节躁动行情:大消费,文娱影视 一号文件:泛农业股 两会行情:两会概念 糖酒会:白酒,糖业 五穷六绝:半年节点,[市场缺钱] 暑期档:文娱影视 国庆行情:军工,文娱影视 年底:阳历年底,[市场缺钱] 春节红包行情:阴历年底,[市场缺钱] 财报行情:季度报,半年报,年报

> set name jack OK > expire jack (integer) > ttl jack (integer) - > expire name (integer) > ttl name (integer) > ttl name (integer) > ttl name (integer) > ttl name (integer) > ttl name (integer) > ttl name (integer) > ttl

redis应用场景:实现计数器-防止刷单 最近由于双11要来临,公司需要在接口请求上,做一下并发限制的处理,或者做一个防止刷单的安全拦截:比如:一个接口请求,限制每秒请求总数为200次,超过200次就等待,等下一秒,再次请求,这里用到一个redis作为一个计数器的模式来实现. 调用redis的方法: INCR key将 key 中储存的数字值增一. 如果 key 不存在,那么 key 的值会先被初始化为 0 ,然后再执行 INCR 操作. 如果值包含错误的类型,或字符串类型的值不能表示为数字,那

不知道ZSet(有序集合)的看官们,可以翻阅我的上一篇文章: 小白也能看懂的REDIS教学基础篇--朋友面试被SKIPLIST跳跃表拦住了 书接上回,话说我朋友小A童鞋,终于面世通过加入了一家公司.这个公司待遇比较丰厚,而且离小A住的地方也比较近,最让小A中意还是有个肯带他的大佬.小A对这份工作非常满意.时间一天一天过去,某个周末,小A来找我家吃蹭饭.在饭桌上小A给我分享了他上星期的一次事故经历. 上个星期,他们公司出了比较严重的一个事故,一个导出报表的后台服务拖垮了报表数据服务,导致很多查询该

使用flink-1.9.0进行的测试,在不同的并行度下,Flink对事件时间的处理逻辑不同.包括1.1在并行度为1的本地模式分析和1.2在多并行度的本地模式分析两部分.通过理论结合源码进行验证,得到具有说服力的结论. 一.使用并行度为1的本地模式测试 1.1.Flink时间时间窗口代码,使用SocketSource: package com.mengyao.flink.stream.window; import java.text.SimpleDateFormat; import java.ut

关注公众号:大数据技术派,回复: 资料,领取1024G资料. 目录 时间滑动计算 外部调用实现时间循环 自关联实现滑动时间窗口 扩展基于自然周的的滚动时间窗口计算 总结 时间滑动计算 今天遇到一个需求大致是这样的,我们有一个业务涉及到用户打卡,用户可以一天多次打卡,我们希望计算出7天内打卡8次以上,且打卡时间分布在4天以上的时间,当然这只是个例子,我们具体解释一下这个需求 用户一天可以打卡多次,所以要求打卡必须分布在4天以上: 7天不是一个自然周,而是某一天和接下来的6天,也就是说时间是是滑动的

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 本课时主要介绍

业务背景介绍 对于web应用的限流,光看标题,似乎过于抽象,难以理解,那我们还是以具体的某一个应用场景来引入这个话题吧. 在日常生活中,我们肯定收到过不少不少这样的短信,“双11约吗?,千款….”,“您有幸获得唱读卡,赶快戳链接…”.这种类型的短信是属于推广性质的短信.为什么我要说这个呢?听我慢慢道来. 一般而言,对于推广营销类短信,它们针对某一群体(譬如注册会员)进行定点推送,有时这个群体的成员量比较大,譬如京东的会员,可以达到千万级别.因此相应的,发送推广短信的量也会增大.然而,要完成这些短

1.缓存的受益和成本 1.1 受益 1.可以加速读写:Redis是基于内存的数据源,通过缓存加速数据读取速度 2.降低后端负载:后端服务器通过前端缓存降低负载,业务端使用Redis降低后端数据源的负载等 1.2 成本 1.数据不一致:后端数据源中的数据缓存到Redis,如果后端数据库中的数据被更新时,根据更新策略不同,Redis缓存层中的数据和数据源的数据有时间窗口不一致 2.代码维护成本:多了一层缓存逻辑,以前只需要读取后端数据库,现在还需要维护缓存的读写以及Redis与数据库的连接等 3.运

1.1 导言 如果你从来没使用过 Redis 数据库,那你肯定会问,为什么我们要学 Redis数据库,我只使用 MySQL 或 Oracle 就够了.其实 Redis 虽叫数据库,可又不是传统意义上的关系型数据库,Redis 是一个高性能的 Key-Value 数据库. 首先我们先来讲一下 Redis 的历史.Redis 其实是作者 Salvatore Sanfilippo 为了解决实际问题而创造出来的.当时作者 Salvatore 有这么一个需求,就是多个网站不断向服务器发送页面,而服务器需要

官方文章: https://redis.io/topics/cluster-tutorial#redis-cluster-configuration-parameters 本文永久地址: https://www.cnblogs.com/erbiao/p/9177241.html 本文档是Redis集群的简单介绍,没有涉及复杂难懂的分布式概念的赘述,只是提供了从用户角度来如何搭建测试以及使用的方法,若你打算使用并深入了解Redis集群,推荐阅读完本章节后,仔细阅读Redis集群规范一章.本教程试图

.NET 环境中使用RabbitMQ   在企业应用系统领域,会面对不同系统之间的通信.集成与整合,尤其当面临异构系统时,这种分布式的调用与通信变得越发重要.其次,系统中一般会有很多对实时性要求不高的但是执行起来比较较耗时的地方,比如发送短信,邮件提醒,更新文章阅读计数,记录用户操作日志等等,如果实时处理的话,在用户访问量比较大的情况下,对系统压力比较大. 面对这些问题,我们一般会将这些请求,放在消息队列中处理:异构系统之间使用消息进行通讯.消息传递相较文件传递与远程过程调用(RPC)而言,似乎