Redis技术文章
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- 如何使用Redis和JavaScript实现缓存预加载功能
- 如何使用Redis和JavaScript实现缓存预加载功能在现代Web应用中，缓存是提高性能和减少服务器响应时间的重要手段之一。而缓存预加载则是在用户请求前主动将数据加载到缓存中，以降低用户等待时间和减轻服务器的负担。本文将介绍如何使用Redis和JavaScript实现缓存预加载功能。Redis介绍Redis是一个高性能的键值存储数据库，支持多种数据结构和
- 数据库 · Redis | 3年前 | redis JavaScript 缓存预加载 304浏览 收藏
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- 利用Redis和JavaScript构建简单的即时通知应用
- 利用Redis和JavaScript构建简单的即时通知应用在现代应用程序开发中，即时通知成为了越来越普遍和重要的功能。它能帮助应用程序快速、准确地向用户传递实时信息，提高用户体验和交互性。本文将介绍如何利用Redis和JavaScript构建一个简单的即时通知应用。首先，我们需要了解Redis。Redis是一个开源的key-value
- 数据库 · Redis | 3年前 | redis JavaScript 即时通知 304浏览 收藏
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- windows下使用redis requirepass认证不起作用的解决方法
- 因为windows下面使用redis 有两个配置文件 分别是 redis.windows.conf和 redis.windows-service.conf 由于启动时候没有指定配置文件所以我们需要指定配置文件 1、设置密码，网上有很多，两种方案，第一种是
- 数据库 · Redis | 3年前 | 认证 · redis 304浏览 收藏
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- redis秒杀系统的实现
- 1.如何设计一个秒杀系统 在设计任何系统之前，我们首先都需要先理解秒杀系统的业务背景 下面我简单的举一个例子： 在某个时间点，某某电商网站要低价卖某件商品，而且限量1千件，抢购人
- 数据库 · Redis | 3年前 | redis 304浏览 收藏
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- Redis 3.0优化后的LRU淘汰池机制有何改进_解析其维护全局候选数组降低优秀键被驱逐的原理
- Redis3.0的evictionpool是一个固定长度为16的数组，用于淘汰前暂存采样键的近似空闲时间和键名，通过多轮随机采样、保序插入与top-K筛选，提升冷热识别鲁棒性，避免单次采样误驱逐热点key。
- 数据库 · Redis | 5个月前 | 303浏览 收藏
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- Redis集群选举机制详解
- Redis集群选举必须过半数Master同意，因其采用类Raft共识机制，要求至少(N/2+1)个在线Master投票通过，以防网络分区导致脑裂和数据不一致。
- 数据库 · Redis | 6个月前 | 303浏览 收藏
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- Redis连接泄漏？手把手教你排查+修复！
- Redis连接泄漏的处理方法包括代码审查、连接池配置、超时设置等。1.代码审查，确保每次使用完连接后正确释放，尤其在异常处理中也应释放；2.正确配置连接池参数如maxTotal、maxIdle和minIdle，并始终从连接池获取连接；3.设置合理的连接与读取超时时间，防止“僵尸连接”；4.使用try-with-resources语句自动关闭连接；5.利用连接泄漏检测工具辅助排查问题；6.建立监控告警体系，及时发现连接数异常；7.定期进行连接池健康检查，移除失效连接；8.使用Redis命令如CLIENTLI
- 数据库 · Redis | 1年前 | 代码审查 超时设置 Redis连接泄漏 连接池配置 监控告警 303浏览 收藏
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- Redis与Memcached功能对比，选用指南
- Redis和Memcached的主要区别在于功能和适用场景。1)Redis提供丰富的数据结构和持久化功能，适合复杂数据处理和需要数据持久化的场景。2)Memcached专注于简单、高效的键值存储，适用于快速缓存需求。选择时需考虑数据复杂性、持久化需求、性能要求和扩展性。
- 数据库 · Redis | 1年前 | 303浏览 收藏
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- SpringSession通过Redis统计在线用户数量的实现代码
- 最近遇到一个比较紧急的任务，要求统计在线用户，目的是配合性能测评，要求证明自己系统的在线用户能够达标，不过系统因为历史原因，并没有这个功能，所以只能去springSession官网和网上
- 数据库 · Redis | 3年前 | Redis · redis 303浏览 收藏
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- Redis 统计 UV 怎么用 HyperLogLog：误差和适用场景
- Redis HyperLogLog 适合统计大规模 UV：用 PFADD 写入访问标识，PFCOUNT 读取估算值，PFMERGE 合并渠道或分片，并根据 0.81% 左右标准误差判断是否需要精确 Set。
- 数据库 · Redis | 1个月前 | 302浏览 收藏
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