点赞其实是一个很有意思的功能.基本的设计思路有大致两种, 一种自然是用mysql等 数据库直接落地存储, 另外一种就是利用点赞的业务特征来扔到redis(或memcache)中, 然后离线刷回mysql等. 直接写入Mysql 直接写入Mysql是最简单的做法. 做两个表即可, 1.post_like 记录文章被赞的次数,已有多少人赞过这种数据就可以直接从表中查到; 2.user_like_post 记录用户赞过了哪些文章, 当打开文章列表时,显示的有没有赞过的数据就在这里面; 缺点 1.数据库

前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 package select; import redis.clients.jedis.Je

先来看一下Redis的主从同步复制的原理: 在Slave启动并连接到Master之后,它将主动发送一条SYNC命令.此后Master将启动后台存盘进程,同时收集所有接收到的用于修改数据集的命令,在后台进程执行完毕后,Master将传送整个数据库文件到Slave,以完成一次完全同步.而Slave服务器在接收到数据库文件数据之后将其存盘并加载到内存中.此后,Master继续将所有已经收集到的修改命令,和新的修改命令依次传送给Slaves,Slave将在本次执行这些数据修改命令,从而达到最终的数据同步

使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发 前言:事先说明:在实际应用中这种做法设计需要各位读者自己设计,本文只提供一种思想.准备工作:安装后本地数redis服务器,使用mysql数据库,事先插入1000万条数据,可以参考我之前的文章插入数据,这里不再细说.我大概的做法是这样的,编码使用多线程访问我的数据库,在访问数据库前先访问redis缓存没有的话在去查询数据库,需要注意的是redis最大连接数最好设置为300,不然会出现很多报错. 贴一下代码吧 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1

Redis 的主从同步(复制) Redis 的主从同步(复制) 什么是主从同步(复制) 假设有两个 redis 实例 ⇒ A 和 B B 实例的内容与 A 实例的内容保持同步 那么称 A 实例是主数据库,B 实例是从数据库 这个过程称为主从同步 为什么要使用主从同步(复制) 防止发生单点故障 扩展内存 如何开启/关闭主从同步 开启同步 配置文件中加入 slaveof 主数据库地址 主数据库端口 在命令行中执行上述命令 redis> slaveof 主数据库地址 主数据库端口 在开启从服务器时执行

数据库中的数据一般都涉及到需要对数据进行备份的,这样可以保证数据的安全性,并且如果将一个主设备的数据同步到多个从设备上,允许用户访问数据时可以从多个从设备进行读取, 这样还可以缓解主设备的压力,Redis作为一个内存数据库同样可以进行数据的同步,并且操作及其简单,Redis进行数据同步,只需要在从服务器中加入一个配置参数slaveof 主服务器IP 主服务器Port即可实现,这样从服务器就会将主服务器上的数据同步到自己的数据库之中. 这个slaveof 参数既可以在配置文件中设置,也可以在启动从

1.使用文件 # 使用配置文件启动 redis-server ./redis.conf # 带配置文件启动 且指定某几个配置 配置名称前加 -- redis-server ./redis.conf --daemonize yes --port 1123 2.配置文件详解 (1).redis默认是前台显示方式运行,可以修改配置项,改成后台守护线程执行 daemonize no 改为 daemonize yes (2).redis默认端口6379 port 6379 把6379修改即可 (3).绑定

上一节我们说到使用Fluent API对实体的配置,但是有一个问题了,在业务中我们可以用到的实体很多,那是不是每个都需要这样去配置,这样就造成我们重写的OnModelCreating方法很庞大了.所以我们需要更好的组织Fluent API的配置. 我们知道modelBuilder的Entity<T>泛型方法的返回值是EntityTypeConfiguration<T>泛型类. 所以我们可以定义一个继承自EntityTypeConfiguration<T>泛型类的类来定义

需要MySQL数据库支持的狐友们有福了,MySQL和MsSQL实时自动同步---SyncNavigator 数据库同步软件   使用SyncNavigator轻松实现数据库异地同步.断点续传.异构同步   最近一直在研究数据库同步的问题,在网上查了很多资料,也请教了很多人,找到了一种通过快照复制的方法.研究了一番后发现之前就是用的这个方法,效果不是很好,果断放弃.经过了一番寻觅和他人指点,最后从一位热心网友那里得知一款很好用的软件—— SyncNavigator. 好东西就要拿出来跟大家分享,所

尚未成功启动solr的,请参考我的另一篇文章:http://www.cnblogs.com/zhuwenjoyce/p/6506359.html(solr6.4.1 搜索引擎启动eclipse启动) 本篇文章主要介绍如何同步mysql数据库   添加core命名为core3(之前试验了好几个都失败了-) 注意,这里的两个输入框*Dir如果不指定目录,那么默认这个core3目录将应该在solrhome根目录下,instanceDir和dataDir必须是两个已存在的目录 我这里的core3目录是D

日常开发工作中,常常遇到这种情况 项目A ,需要使用redis 项目B ,也需使用redis …… 原来傻乎乎的在服务器上装几个redis,通过不同的端口号来进行使用 其实redis可用有16个数据库可供使用 不同的项目使用时,分别制定一个自己使用的数据库,就可以啦 eg: <add key="RedisServer" value="192.168.11.96,defaultDatabase=0" /> <add key="RedisSe

尚未实现首次同步mysql数据库的,请参考我的另一篇文章http://www.cnblogs.com/zhuwenjoyce/p/6512378.html(solr6.4.1搜索引擎同步mysql数据库)   过时的类 在solr6.4.1版本中,已无HttpSolrServer这个类,但是有SolrClient类,也无SolrServer这个类,取而代之的是EmbeddedSolrServer类,但即使EmbeddedSolrServer类也是继承自SolrClient类,所以网上所有能查到对

尚未成功启动solr的,请参考我的另一篇文章:http://www.cnblogs.com/zhuwenjoyce/p/6506359.html(solr6.4.1 搜索引擎启动eclipse启动) 本篇文章主要介绍如何同步mysql数据库   添加core命名为core3(之前试验了好几个都失败了…) 注意,这里的两个输入框*Dir如果不指定目录,那么默认这个core3目录将应该在solrhome根目录下,instanceDir和dataDir必须是两个已存在的目录 我这里的core3目录是D

DataGridView控件具有极高的可配置性和可扩展性.它提供有大量的属性.方法和事件,能够用来对该控件的外观和行为进行自己定义.以下通过一个小样例来展示DataGridView进行增删改查,并同步到数据库的功能. 窗口展示: 用户需求: 1.当窗口显示时,将数据库中用户表中的数据显示出来. 2.选中一行,运行删除操作,同一时候在数据库中对应数据被删除. 3.双击某个数据,进行编辑,或者在空白行加入新的数据,然后点击更新,数据库随之更新. 代码展示: Public Class Form1'代码

@font-face{ font-family:"Times New Roman"; } @font-face{ font-family:"宋体"; } @font-face{ font-family:"DejaVu Sans"; } @font-face{ font-family:"方正黑体_GBK"; } @font-face{ font-family:"Calibri"; } p.MsoNormal{

本文介绍如何使用canal增量同步mysql数据库信息到ElasticSearch.(注意:是增量!!!) 1.简介 1.1 canal介绍 Canal是一个基于MySQL二进制日志的高性能数据同步系统.Canal广泛用于阿里巴巴集团(包括https://www.taobao.com),以提供可靠的低延迟增量数据管道,github地址:https://github.com/alibaba/canal Canal Server能够解析MySQL binlog并订阅数据更改,而Canal Clien

本文介绍如何使用go-mysql-elasticsearch同步mysql数据库信息到ElasticSearch. 1.go-mysql-elasticsearch简介 go-mysql-elasticsearch是一个将MySQL数据自动同步到Elasticsearch的服务. 它首先使用mysqldump获取原始数据,然后用binlog增量地同步数据. github地址:https://github.com/siddontang/go-mysql-elasticsearch 这里有几点注意事

本文介绍如何使用logstash同步mysql数据库信息到ElasticSearch. 1.准备工作 1.1 安装JDK 网上文章比较多,可以参考:https://www.dalaoyang.cn/article/16. 1.2 安装Logstash 我使用了5.x版本和6.x版本,可以参考:https://www.dalaoyang.cn/article/80. 7.x版本未尝试!!! 1.3 安装ruby 安装过程可以参考:https://blog.csdn.net/qq_26440803/

Redis多个数据库 注意:Redis支持多个数据库,并且每个数据库的数据是隔离的不能共享,并且基于单机才有,如果是集群就没有数据库的概念. Redis是一个字典结构的存储服务器,而实际上一个Redis实例提供了多个用来存储数据的字典,客户端可以指定将数据存储在哪个字典中.这与我们熟知的在一个关系数据库实例中可以创建多个数据库类似,所以可以将其中的每个字典都理解成一个独立的数据库. 每个数据库对外都是一个从0开始的递增数字命名,Redis默认支持16个数据库(可以通过配置文件支持更多,无上限),

对于变化频率非常快的数据来说,如果还选择传统的静态缓存方式(Memocached.File System等)展示数据,可能在缓存的存取上会有很大的开销,并不能很好的满足需要,而Redis这样基于内存的NoSQL数据库,就非常适合担任实时数据的容器. 但是往往我们又有数据可靠性的需求,采用MySQL作为数据存储,不会因为内存问题而引起数据丢失,同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能. 所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎,Redis则作为Cache.而这种需求目前还没有看

数据库 1,1个数据库数据结构和上面一样,两个字典,一个包含所有的键,一个包含了键的过期时间 2,redis删除过期键策略:定期+惰性 定期:一段时间开始删,删不全下次继续删 惰性:使用键的时候检察 rdb:存入和载入的时候检查 aof:追加一条删除命令,重写时候忽略 主从:主服务器删除会通知从服务器,从服务器自己不删除 rdb持久化 SAVE和BGSAVE都可用于生成RDB文件,但2个命令区别是:SAVE 会阻塞redis服务器进程,期间不能处理任何命令请求,知道RDB 文件生成完毕BGSAV