key-value

Redis字符串数据类型的实践

由 点点圈 提交于 2020-02-18 08:58:14
01：设置单个key-value对和查看单个key-value对 172.16.1.31:6379> set key1 "lili" OK 172.16.1.31:6379> get key1 "lili" ## PS：当添加key1时,若key1存在,则会修改key1之前对应的值 172.16.1.31:6379> set key1 "binbin" OK 172.16.1.31:6379> get key1 "binbin" 02：设置多个key-value对和查看多个key-value对 172.16.1.31:6379> mset key01 "chenliang" key02 "lanlan" OK 172.16.1.31:6379> mget key01 key02 1) "chenliang" 2) "lanlan" ## PS：若key01和key01存在,则会修改key01和key02之前对应的值 172.16.1.31:6379> mset key01 "chenliang666" key02 "lanlan666" OK 172.16.1.31:6379> mget key01 key02 1) "chenliang666" 2) "lanlan666" 03：向某个key中追加内容（不能同时对多个key追加内容） 172.16.1.31:6379> get

Java regex to extract fields with or without quotes

由 眉间皱痕 提交于 2020-02-06 05:02:10
问题 I am trying to extract key-value pairs from a long string in two basic forms, one with and one without quotes, like ... a="First Field" b=SecondField ... using the Java regular expression \b(a|b)\s*(?:=)\s*("[^"]*"|[^ ]*)\b However, running the following test code public static void main(String[] args) { String input = "a=\"First Field\" b=SecondField"; String regex = "\\b(a|b)\\s*(?:=)\\s*(\"[^\"]*\"|[^ ]*)\\b"; Matcher matcher = Pattern.compile(regex).matcher(input); while (matcher.find())

python extracting specific key and value from json not working

由 蹲街弑〆低调 提交于 2020-01-24 10:37:26
问题 I'm trying to extract a specific key and value from json in windows with Python. I'd like to use the dumps command, but can't find a good example. **Updated data: An extract from the json file is (but the file is very long): { "CVE_data_type" : "CVE", "CVE_data_format" : "MITRE", "CVE_data_version" : "4.0", "CVE_data_numberOfCVEs" : "64", "CVE_data_timestamp" : "2020-01-09T08:00Z", "CVE_Items" : [ { "cve" : { "data_type" : "CVE", "data_format" : "MITRE", "data_version" : "4.0", "CVE_data_meta

当你set一个key-value的时候，redis集群是怎么给你放到相应的节点？

由 别等时光非礼了梦想. 提交于 2020-01-24 05:08:25
Redis集群介绍 Redis 集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集。 Redis集群不能使用mset,mget这样的指令，也就是不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下保证不了原子性。 Redis 集群通过分区来提供一定程度的可用性,在实际环境中当某个节点宕机或者不可达的情况下继续处理命令. Redis 集群的优势: 自动分割数据到不同的节点上。 整个集群的部分节点失败或者不可达的情况下能够继续处理命令。 Redis 集群的数据分片 Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了 哈希槽的概念。 Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽.集群的每个节点负责一部分hash槽,举个例子,比如当前集群有3个节点,那么: 节点 A 包含 0 到 5500号哈希槽. 节点 B 包含5501 到 11000 号哈希槽. 节点 C 包含11001 到 16384号哈希槽. 这种结构很容易添加或者删除节点. 比如如果我想新添加个节点D, 我需要从节点 A, B, C中得部分槽到D上. 如果我想移除节点A,需要将A中的槽移到B和C节点上,然后将没有任何槽的A节点从集群中移除即可. 由于从一个节点将哈希槽移动到另一个节点并不会停止服务

TreeMap<String, Integer> object's get method return null value

由 ╄→尐↘猪︶ㄣ 提交于 2020-01-23 13:55:28
问题 import java.util.*; public class Sort { static class ValueComparator implements Comparator<String> { Map<String, Integer> base; ValueComparator(Map<String, Integer> base) { this.base = base; } @Override public int compare(String a, String b) { if (base.get(a) >= base.get(b)) { return 1; } else { return -1; } } } public static void main(String[] args) { HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(); ValueComparator vc = new ValueComparator(map); TreeMap<String, Integer> sorted

TreeMap<String, Integer> object's get method return null value

由 こ雲淡風輕ζ 提交于 2020-01-23 13:53:57
问题 import java.util.*; public class Sort { static class ValueComparator implements Comparator<String> { Map<String, Integer> base; ValueComparator(Map<String, Integer> base) { this.base = base; } @Override public int compare(String a, String b) { if (base.get(a) >= base.get(b)) { return 1; } else { return -1; } } } public static void main(String[] args) { HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(); ValueComparator vc = new ValueComparator(map); TreeMap<String, Integer> sorted

TreeMap<String, Integer> object's get method return null value

由 南楼画角 提交于 2020-01-23 13:53:10
问题 import java.util.*; public class Sort { static class ValueComparator implements Comparator<String> { Map<String, Integer> base; ValueComparator(Map<String, Integer> base) { this.base = base; } @Override public int compare(String a, String b) { if (base.get(a) >= base.get(b)) { return 1; } else { return -1; } } } public static void main(String[] args) { HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>(); ValueComparator vc = new ValueComparator(map); TreeMap<String, Integer> sorted

What's the purpose of Kafka's key/value pair-based messaging?

由 不想你离开。 提交于 2020-01-22 04:40:25
问题 All of the examples of Kafka | producers show the ProducerRecord 's key/value pair as not only being the same type (all examples show <String,String> ), but the same value . For example: producer.send(new ProducerRecord<String, String>("someTopic", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); But in the Kafka docs, I can't seem to find where the key/value concept (and its underlying purpose/utility) is explained. In traditional messaging (ActiveMQ, RabbitMQ, etc.) I've always fired a message

实现了一个简单的key-value存储系统

由 空扰寡人 提交于 2020-01-20 01:20:46
源码下载： 　　 kvfs.rar 正文： 　　所谓的Key-Value就是每次存储一个数据时，是根据Key进行索引存储的。为了实现Key的快速查找功能，我使用了B-tree存储结构。B-tree被大量用于数据库的索引中，所以选用B-tree想必不会有太大的问题。Value是对应该Key的值，他的长度是未知的，所以要实现这样一个存储系统，必须要解决从Key值到文件位置的映射关系。 问题一：实现文件的"自由"读写 问题二：实现BTree 问题一：实现文件的"自由"读写。 　　基本思想：所有内容被存储到一个文件中，文件被划分成同一大小的粒度，可以自由的申请不同的大小空间，可以释放已经申请的空间。使得文件操作可以和内存操作接口一致。 　　基于上述的需求，我的文件存储结构如下图所示： 1 typedef struct _diskatom{ 2 int64 self; //自身索引 3 int64 next; //下一索引 4 int64 pre; //前一索引 5 int64 ext; //扩展索引 6 int size; //大小 7 unsigned char info; //信息[1:HEAD|1:USED|0|0|0|0|0|0] 8 unsigned char dirty; 9 unsigned char data[DISK_ALLO_SIZE]; 10 }diskatom_t;

Redis快速入门：选择Key-Value Store

由 前提是你 提交于 2020-01-20 00:32:08
在之前的文章中，给大家介绍了《 Redis快速入门：Key-Value存储系统简介 》，今天进一步给大家介绍为什么选择Key-Value Store。Key-Value Store是当下比较流行的话题，尤其在构建诸如搜索引擎、IM、P2P、游戏 服务器 、SNS等大型互联网应用以及提供云计算服务的时候，怎样保证系统在海量数据环境下的高性能、高可靠性、高扩展性、高可用性、低成本成为所有系统架构们挖苦心思考虑的重点，而怎样解决数据库 服务器 的性能瓶颈是最大的挑战。 　　大量的互联网用户选择Key-Value Store的原因具体是什么呢? 主要分为下面的2个主要原因： 　　 1、大规模的互联网应用 　 　对于google，ebay这样的互联网企业，每时每刻都有无数的用户在使用它们提供的互联网服务，这些服务带来的就是大量的数据吞吐量，在同一时间， 会并发的有成千上万的连接对数据库进行操作。在这种情况下，单台服务器或者几台服务器远远不能满足这些数据处理的需求，简单的升级服务器性能这样的 scale up的方式也不行，所以唯一可以采用的办法就是scale out了。scale out的方法有很多种，但大致分为两类：一类仍然采用RDBMS，然后通过对数据库的垂直和水平切割将整个数据库部署到一个集群上，这种方法的优点在于可 以采用RDBMS这种熟悉的技术，但缺点在于它是针对特定应用的，就是说
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