工具下载位置:http://pan.baidu.com/s/1hqVh1f2,包括服务端配置以及查看缓存的工具. 服务端是以服务的形式运行,将Redis服务端解压到某个目录,然后执行cmd执行命令: redis-server.exe --service-install redis.windows.conf --loglevel verbose 注意事项,修改Redis端口及密码的配置在文件redis.windows-service.conf中:(使用redis284.rar中解压文件) 修改端口

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

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

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

--1.先建表 CREATE TABLE test(idd INT NOT NULL,name VARCHAR(10) NULL) INSERT INTO TEST SELECT 1,'abcdefg' UNION ALL SELECT 2,'hijklmn' --SELECT * FROM TEST SELECT * FROM sys.tables WHERE name = 'test' --2.查询元数据 --hobt_id : 72057594043236352 SELECT hobt_i

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 (

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

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

原创文章转载请注明出处:@协思, http://zeeman.cnblogs.com   大家在用Redis保存数据的时候,有不同的序列化方式.用得最多应该还是JSON,有一些场景我们需要以Http请求的方式访问Redis数据.它有几方面的作用:   1. 用Redis自有的Cli命令式查看JSON数据很不方便,而以Http方式请求配合Chrome的JSON插件可以满足需求. 2. 接口是以Rest的方式定义,可以用Rest的客户端来访问对应的Redis实例数据.   代码是以Node.js和C

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. redis 提供 6种数据淘汰策略:voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略:volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰allkeys-lru:从数据集(s

#查看etcd pod kubectl get pod -n kube-system | grep etcd #进入etcd pod kubectl exec -it -n kube-system etcd-node1.com sh #设置etcdctl 使用的版本,k8s中使用v3版本export ETCDCTL_API=3 #查询etcd中所有的key etcdctl --cacert=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt --cert=/etc/kubernete

package com.lml.redis; import java.util.HashMap;import java.util.Iterator;import java.util.Map;import java.util.Map.Entry;import java.util.Set; import redis.clients.jedis.Jedis; public class RedisDBHelper {Jedis js = null;private String host = "127.0

redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰 allkeys-lru:从数据

Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. 相关知识:Redis 提供 6 种数据淘汰策略: volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最 少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过 期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意 选择数据淘汰 allk

这其实是ICC颜色配置的问题,发生在Windows7自动更新下载了显示器的驱动后,自动安装后显示器的颜色配额制文件自动改为新下载的配置,导致显卡和显示器颜色配置不兼容的问题,不过不用担心,非常容易解决,方法如下:1.打开控制面板,右上角搜索栏输入"颜色管理", 再打开"颜色管理".(如果你正在使用,Windows 8,轻扫屏幕右侧,选择搜索-设置)2.在"设备"选项卡里,"设备"下拉列表,选择"显示器".3

在  debug 模式下如何在断点处,查看字符指针变量内存中的值,像vs2008的调试工具一样的内存查看器,现在只能查看第一个内存中的值可以在输出窗口采用gdb命令:x /nfu <addr> n表示要显示的内存单元的个数 ----------------------------------------- f表示显示方式, 可取如下值:x 按十六进制格式显示变量d 按十进制格式显示变量u 按十进制格式显示无符号整型o 按八进制格式显示变量t 按二进制格式显示变量a 按十六进制格式显示变量i 指

方式一:ADB Pull 通过adb pull导出*.db文件到PC的文件夹中,通过可视化工具 SQLiteExpertPers 进行查看.编辑: adb pull /data/data/com.jooy.barcodesystem/databases/barcodesys.db D:\Data\jooy 方式二:SQLite Editor 通过手机端的 SQLite Editor直接在,移动端查看.编辑数据库文件:下载地址