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    Redis击穿穿透雪崩产生原因分析及解决思路面试
    1、前言 大家都知道,计算机的瓶颈之一就是IO,为了解决内存与磁盘速度不匹配的问题,产生了缓存,将一些热点数据放在内存中,随用随取,降低连接到数据库的请求链接,避免数据库挂掉。
    数据库 · Redis   |  3年前  |   穿透 · Redis击穿 · 雪崩 · redis 323浏览 收藏
  • Redis中的bitmap详解
    Redis中的bitmap详解
    1、什么是bitmap? bitmap也叫位图,也就是用一个bit位来表示一个东西的状态,我们都知道bit位是二进制,所以只有两种状态,0和1。 2、为什么要有bitmap? bitmap的出现就是为了大数据量而来的
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  • 利用Redis和JavaScript构建实时搜索引擎:如何快速响应用户查询
    利用Redis和JavaScript构建实时搜索引擎:如何快速响应用户查询
    利用Redis和JavaScript构建实时搜索引擎:如何快速响应用户查询引言:在当今信息爆炸的时代,用户对于搜索引擎的响应速度要求越来越高,特别是在实时搜索的场景下。如何快速响应用户的查询成为了开发者面临的重要问题。本文将介绍如何利用Redis和JavaScript构建一个实时搜索引擎,以实现快速响应用户查询的目标。简介Redis是一个开源的内存数据库,其
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  • Redis与Memcached对比及选用攻略
    Redis与Memcached对比及选用攻略
    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。
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  • Redis与Kafka集成使用案例深度解析
    Redis与Kafka集成使用案例深度解析
    Redis和Kafka可以集成使用,发挥各自优势。1.用户行为数据先存储在Redis中,确保实时性。2.通过定时任务或触发器将数据推送到Kafka,保证数据的顺序和可靠性。3.后端系统从Kafka消费数据进行实时分析和处理,实现高效的消息队列系统。
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  • Redis启动老是卡在内存不足?保姆级解决教程来了!
    Redis启动老是卡在内存不足?保姆级解决教程来了!
    解决Redis启动时内存分配不足问题的方法包括:1.检查系统内存使用情况,必要时增加物理内存或调整Redis配置;2.修改redis.conf文件中的maxmemory参数,限制Redis内存使用;3.配置maxmemory-policy参数,选择合适的内存回收策略;4.增加swap空间或禁用Redis的swap使用;5.通过RedisCluster分散数据存储,降低单节点内存压力;6.使用MEMORYUSAGE命令查找并处理大key。
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  • Redis如何开启安全审计日志?超简单教程一条龙教学
    Redis如何开启安全审计日志?超简单教程一条龙教学
    开启和查看Redis的安全审计日志需要编辑redis.conf文件,将appendonly设置为yes,并定义日志文件名。查看日志可通过读取AOF文件。1.编辑redis.conf,设置appendonlyyes和appendfilename。2.使用catappendonly.aof查看日志。定期管理AOF文件并确保其安全性是必要的。
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  • redis缓存延时双删的原因分析
    redis缓存延时双删的原因分析
    缓存为啥是删除,而不是更新? 如果是更新,存在分布式事务问题,可能出现修改了缓存,数据库修改失败的情况。只是删除缓存的话,就算数据库修改失败,下次查询会直接取数据库的数据
    数据库 · Redis   |  3年前  |   redis缓存 · 延时 · 双删 · redis 322浏览 收藏
  • 使用Redis实现点赞取消点赞的详细代码
    使用Redis实现点赞取消点赞的详细代码
    代码实现: /** * * @param userId 点赞的人 * @param type 点赞与取消点赞的表示 * @param textId 文章ID * @param entityUserId -- 被点赞的人,文章作者 */ private void like(long userId,int type,i
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    唯一计数是网站系统中十分常见的一个功能特性,例如网站需要统计每天访问的人数 unique visitor (也就是 UV)。计数问题很常见,但解决起来可能十分复杂:一是需要计数的量可能很大,比如
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    Redis是一款基于内存的键值存储数据库,其全称为Remote Dictionary Server,中文名为远程字典服务器。它是一种高性能的键值存储系统,支持多种数据结构,如字符串、列表、哈希表、集合、有序集
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    Redis和MongoDB用于优化数据读写,因为它们各有优势。1)Redis适合数据缓存,其高速读写和内存存储特性适用于频繁读写的场景,如电商网站的购物车信息。2)MongoDB适用于复杂数据存储,其灵活的文档模型和查询能力适合处理大量用户生成内容,如社交媒体的帖子和评论。
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    Redis集群数据分片的原理是通过哈希槽实现数据的分布式存储。1)Redis集群将键空间划分为16384个哈希槽,每个键通过CRC16校验和后对16384取模,决定所属哈希槽。2)每个Redis节点负责一部分哈希槽,实现数据分片。3)这种设计支持动态调整集群规模,通过迁移部分哈希槽添加或移除节点。
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    在用户签到系统中使用Redis位图是一个好主意,因为它提供了高效的内存使用和快速的统计查询功能。具体来说,Redis位图通过位(bit)表示用户的签到状态,支持快速统计连续签到天数和月度签到情况,同时需要注意数据持久化和性能优化。
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    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。
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