问题背景 在业务使用redis过程中,出现了read timeout 的异常. 问题排查 直接原因 运维查询redis慢查询日志,发现在异常时间节点,有redis慢查询日志,执行sadd 命令花费了1秒钟.但由于redis是单线程应用,执行单条命令的阻塞,会造成其他命令的排队等候,导致read timeout. 深入排查-为什么sadd这么慢呢 为什么sadd这么慢呢?查阅redis文档看到,sadd操作的复杂度是O(1)的,实际使用本机docker搭建redis进行测试,使用脚本进行sadd,

最近接到一个需求,通过选择的时间段导出对应的用户访问日志到excel中, 由于用户量较大,经常会有导出50万加数据的情况.而常用的PHPexcel包需要把所有数据拿到后才能生成excel, 在面对生成超大数据量的excel文件时这显然是会造成内存溢出的,所以考虑使用让PHP边写入输出流边让浏览器下载的形式来完成需求. 我们通过如下的方式写入PHP输出流 $fp = fopen('php://output', 'a'); fputs($fp, 'strings'); .... .... fclos

解决方法: 使用easyexcel解决超大数据量的导入导出xlsx文件 easyexcel最大支持行数 1048576. 官网地址: https://alibaba-easyexcel.github.io/ GitHub地址: https://github.com/alibaba/easyexcel 使用示例: Java数据类[重点是属性上的注解]: package com.dmall.proengine.domain.man.partner.bean; import com.alibaba.e

//另外由于excel数据是从数据库里逐步读出然后写入输出流的所以需要将PHP的执行时间设长一点 //(默认30秒)set_time_limit(0)不对PHP执行时间做限制. set_time_limit(0); $columns = [ '文章ID', '文章标题', ...... //'openid' ]; //处理需要导出的数据 $timeStart = strtotime('2018-08-08 00:00:00'); $timeEnd = strtotime('2018-08-08

    一个表中有1000万以上的数据,要对其进行10万次以上的增删查改的操作,请问如何优化java程序对数据库的操作? 通过使用一些辅助性工具来找到程序中的瓶颈,然后就可以对瓶颈部分的代码进行优化.一般有两种方案:即优化代码或更改设计方法.我们一般会选择后者,因为不去调用以下代码要比调用一些优化的代码更能提高程序的性能.而一个设计良好的程序能够精简代码,从而提高性能. 下面将提供一些在JAVA程序的设计和编码中,为了能够提高JAVA程序的性能,而经常采用的一些方法和技巧. 1．对象的生成和大小

/** * @title 老用户头像更新--每3秒调用一次接口,每次更新10条数据 * @example user/createHeadPicForOldUser? * @method GET * @author 邹柯 */ public function createHeadPicForOldUserAction(){ $domain=$_SERVER['HTTP_HOST']; $ob = new UserModel(); $user=M('user'); $u_where="head_pi

作为一个linux的学徒,分享一下自己解决这个小问题的心得,在处理这个问题时使用了一个小技巧感觉很适用,个人发觉linux的终端真滴是非常强大,下面就详细地介绍这个问题以及解决办法吧 问题描述:由于要分析登录Ip所以有很多放有不同Ip的日志文件,首先要将所有log文件合并成一个log文件,并将每一个Ip最后一位修改为0,如,原IP为127.0.0.1,现Ip为127.0.0.0 解决方法:使用linux终端命令 1.先合并多个日志文件为一个日志文件:   cat test1.log test2.

[翻译] C# 8.0 新特性 2018-11-13 17:04 by Rwing, 1179 阅读, 24 评论, 收藏, 编辑 原文: Building C# 8.0[译注:原文主标题如此,但内容大部分为新特性介绍,所以意译标题为 "C# 8.0 新特性"] C# 的下一个主要版本是 8.0.我们已经为它工作了很长一段时间,即使我们构建并发布了次要版本 C# 7.1, 7.2 和 7.3,我仍然对 8.0 将带来的新特性感到非常兴奋. 目前的计划是 C# 8.0 将与 .NET C

作者:依乐祝 原文地址:https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9941208.html 主讲人:大石头 时间:2018-11-10 晚上20:00 地点:钉钉群(组织代码BKMV7685)QQ群:1600800 内容:Redis基本使用及百亿数据量中的使用技巧分享 记录人:依乐祝 热场准备 熟悉的开场白,大家晚上好啊,今天给大家分享的是Redis在大数据中的使用,可能真正讲的是一些redis的使用技巧,Redis基本的一些东西. 首先给大家个地址,源码以及实例都在里

用phpmyadmin打开数据表较多,数据量较大的数据库时,会出现超时,或者等半天打开了说数据库没有表.并且即便打开了,再进行其他浏览,编辑,sql等操作,页面也是相当慢的,慢等几乎无法忍受.这里慢也就慢在取得表状态的 SHOW TABLE STATUS 语句.SHOW TABLE STATUS 返回表的名字,类型,列数,大小,时间等相关信息.这些信息不要也罢.下面着手改以下两个地方就可以了. 以 phpMyAdmin 3.1.2 为例(不同版本可能会有差异): 打开 libraries/Tab

一.Redis封装架构讲解 实际上NewLife.Redis是一个完整的Redis协议功能的实现,但是Redis的核心功能并没有在这里面,而是在NewLife.Core里面. 这里可以打开看一下,NewLife.Core里面有一个NewLife.Caching的命名空间,里面有一个Redis类,里面实现了Redis的基本功能:另一个类是RedisClient是Redis的客户端. Redis的核心功能就是有这两个类实现,RedisClient代表着Redis客户端对服务器的一个连接.Redis真

mongodb pymongo.errors.CursorNotFound: Cursor not found, cursor id: 82792803897 默认 mongo server维护连接的时间窗口是十分钟 默认 单次从 server获取数据是101条或者 大于1M小于16M的数据 所以默认情况下,如果10分钟内未能处理完数据,则抛出该异常. 解决办法: 1. 修改每批次获取数据量的条数,即batch size: collection.find(condition).batch_siz

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系列之数据库与缓存数据一致性解决方案 数据库与缓存读写模式策略写完数据库后是否需要马上更新缓存还是直接删除缓存? (1).如果写数据库的值与更新到缓存值是一样的,不需要经过任何的计算,可以马上更新缓存,但是如果对于那种写数据频繁而读数据少的场景并不合适这种解决方案,因为也许还没有查询就被删除或修改了,这样会浪费时间和资源 (2).如果写数据库的值与更新缓存的值不一致,写入缓存中的数据需要经过几个表的关联计算后得到的结果插入缓存中,那就没有必要马上更新缓存,只有删除缓存即可,等到查询的时

redis提供了两种不同的持久化方法来将数据存储到硬盘里面.一种方法叫快照,它可以将存在于某一时刻的所有数据都写入硬盘里面.另一种方法叫只追加文件(AOF),它会在执行写命令时,将被执行的写命令复制到硬盘里面.这两种持久化方法既可以同时使用,又可以单独使用,在某些情况下甚至可以两种方法都不用,具体选择哪种持久化方法,需要根据用户的数据及应用来决定. 快照持久化 redis可以通过创建快照来获得在内存里面的数据在某个时间点上的副本.在创建快照之后,用户可以对快照进行备份,可以将快照复制到其他的服务

转载:https://www.cnblogs.com/xingzc/p/5988080.html Redis提供的持久化机制(RDB和AOF)   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

Redis之数据持久化RDB与AOF https://www.cnblogs.com/zackku/p/10087701.html 大家都知道,Redis之所以性能好,读写快,是因为Redis是一个内存数据库,它的操作都几乎基于内存.但是内存型数据库有一个很大的弊端,就是当数据库进程崩溃或系统重启的时候,如果内存数据不保存的话,里面的数据就会丢失不见了.这样的数据库并不是一个可靠的数据库. 所以数据的持久化是内存型数据库的重中之重.它不仅提供数据保存硬盘的功能,还可以借此用硬盘容量扩展数据存储空

大家都知道,Redis之所以性能好,读写快,是因为Redis是一个内存数据库,它的操作都几乎基于内存.但是内存型数据库有一个很大的弊端,就是当数据库进程崩溃或系统重启的时候,如果内存数据不保存的话,里面的数据就会丢失不见了.这样的数据库并不是一个可靠的数据库. 所以数据的持久化是内存型数据库的重中之重.它不仅提供数据保存硬盘的功能,还可以借此用硬盘容量扩展数据存储空间,使得Redis的可以存储超过机器本身内存大小的数据. Redis对于数据持久化提供了两种持久化的方案,RDB与AOF.它们的原理

最近在处理DB2 ,查询中,发现如下问题.如果一个查询 count(*),有几十万行,分页如何实现 select row_number() over (order by fid desc ) as row_number,  other_field from   loaddata 如果这个查询的结果会返回几十万行,如何分页: 1  order by fid desc   中 fid 这个字段一定要建立索引,且建立索引时, 要根据sql中的排序方式保持一致            2 如何分页    

从SQL Server到MySQL,近百亿数据量迁移实战 狄敬超(3D) 2018-05-29 10:52:48 212 沪江成立于 2001 年,作为较早期的教育学习网站,当时技术选型范围并不大:Java 的版本是 1.2,C# 尚未诞生,MySQL 还没有被 Sun 收购,版本号是 3.23.工程师们选择了当时最合适的微软体系,并在日后的岁月里,逐步从 ASP 过度到 .net,数据库也跟随 SQL Server 进行版本升级. 十几年过去了,技术社区已经发生了天翻地覆的变化.沪江部分业务还

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