• 基于Redis位图实现系统用户登录统计
    基于Redis位图实现系统用户登录统计
    项目需求,试着写了一个简单登录统计,基本功能都实现了,日志数据量小。具体性能没有进行测试~ 记录下开发过程与代码,留着以后改进! 1. 需求           
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  • Redis序列化转换类型报错的解决
    Redis序列化转换类型报错的解决
    Cannot convert value of type 'org.springframework.data.redis.core.convert.MappingRedisConverter' to required type 'org.springframework.data.redis.core.mapping.RedisMappingContext': no matching editors or conversion strategy found 在setVal
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  • PHP中redis与memcached的区别是什么
    PHP中redis与memcached的区别是什么
    1.支持的数据类型:memcached仅支持key-value类型,redis还支持list,set,hash,即redis支持的数据类型更丰富2.存储数据安全:memcached挂掉后,数据不可恢复,redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存到磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用主要区别:redis支持持久化php的框架有哪些php的框架:1、Laravel,Laravel是一款免费并且开源的PHP应用框架。2、Phalcon,Phalcon是运行速度最快的一个PHP框架。3、Symfony,
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  • Redis内存不足解决方法大全
    Redis内存不足解决方法大全
    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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  • 清除Redis缓存后如何保证数据一致性?
    清除Redis缓存后如何保证数据一致性?
    在Redis缓存清除后确保数据一致性的方法包括:1.缓存与数据库的双写一致性,通过同时更新数据库和Redis来保证实时性,但需注意写放大和一致性问题;2.缓存失效后重建,适用于读多写少的场景,需防范缓存击穿和数据一致性延迟;3.延迟双删策略,适用于高一致性需求,通过先删除缓存、更新数据库、再延迟删除缓存来解决短暂不一致问题,但增加了系统复杂度。
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  • 详解redis脚本命令执行问题(redis.call)
    详解redis脚本命令执行问题(redis.call)
    1、redis-cli命令行中执行: # 调用redis命令设置缓存 # 不传参数 eval "return redis.call('set', 'name1', 'Tom')" 0 # 传入1个值参数 eval "return redis.call('set', 'name2', ARGV[1])" 0 "Tom" # 传入1个键名参数和1个值参数 ev
    数据库 · Redis   |  2年前  |   命令 · redis脚本 · redis 305浏览 收藏
  • Win10配置redis服务实现过程详解
    Win10配置redis服务实现过程详解
    一,Windows安装: 下载地址:https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases/tag/win-3.2.100 (redis官网没有window版本所以需要在github上下载); 装Redis-x64-3.2.100.msi,双击刚下载好的msi格式的安装包(Redis-x64-
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  • RedisvsMemcached:对比分析与场景实战选择
    RedisvsMemcached:对比分析与场景实战选择
    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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  • RedisHyperLogLog高效统计技巧
    RedisHyperLogLog高效统计技巧
    HLL在处理大数据量统计时的使用技巧包括:1.合并多个HLL以统计多个数据源的UV;2.定期清理HLL数据以确保统计准确性;3.结合其他数据结构使用以获取更多详情。HLL是一种概率性数据结构,适用于需要近似值而非精确值的统计场景。
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  • RedisHyperLogLog大数据统计技巧
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  • redis秒杀系统的实现
    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
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    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
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