Redis

使用redis事物解决stringRedisTemplate.setIfAbsent()并设置过期时间遇到的问题 参考文章： （1）使用redis事物解决stringRedisTemplate.setIfAbsent()并设置过期时间遇到的问题 （2）https://www.cnblogs.com/exmyth/p/11324777.html 备忘一下。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4428122/blog/4660513

网上看到一求助帖说：“SpringBoot 配置一直不对，在线求助大佬”。下面有几位朋友的回复，“SpringBoot 太简单了，不适合学！” 这样的也是皮：做 Java 开发， 真敢小觑 Spring Boot？ 现在出去面试，无论大小公司 or 项目，都要跟你扯一扯 Spring Boot、微服务，如果啃不下来，很可能直接说拜拜！像快手、美团、网易这些一线大厂都在用它来做敏捷开发，你敢说不适合学？ 要知道，如果你能把 Spring Boot 的原理实现吃透的话，就能从中学习到不少前辈优秀的架构设计思想，总结出最优使用方案，绕过工作中遇到的很多坑，进而更好地突破职业和技能瓶颈。 近些年，技术更新迭代是相当快， SpringBoot、SringCloud、Dubbo、Redis 等各种分布式开源框架 。如果一直停滞不前，或者只是受限于只是会用的层次，对未来的职业发展会很不利。这里分享一个十分干货的技术分享 《 SpringBoot 技术整合秘籍》。 视频由开课吧资深讲师，廖雪峰团队实力专家深度调研 BAT、美团、快手等知名大厂业务需求，历时 3 个月精心录制而成，从工作刚需业务场景出发，内容专业且硬核，让你在实际案例中较快刷新Spring技术知识体系，非常适合做后端开发的朋友。 学完，你可以 梳理 SpringBoot 技术体系，查漏补缺 实战场景式学习，快速进阶

一、背景 在不影响正常业务的情况下redis主从同步时总会出现timeout，部分同步失败的情况。需要评估一下repl-backlog-size的大小，来避免复制时出现异常 二、步骤 1、获取数据 借助redis-cli 、info replication..收集master_repl_offset每一分钟前后的数据，其中使用了sed 和awk命令对数据进行处理，为后期分析提供便利。 脚本如下 #!/bin/bash # @date: 2020-07-02 # @author: ninesun # @parm : null # @desc: save master_repl_offset by mins echo "start！" for((i=6379; i<6387; i++)) do redis-cli -p $i info replication|grep master_repl_offset|sed 's/:/|/g'|awk '{print strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),$0}'|sed 's/ /|/g'|sed 's/|/ /'|sed ' s/^/'$i\|'/' >> /home/scripts/redis/redisParm.csv echo "port $i save successful!" done echo "end!"

1. SpringBoot整合Redis 1.1 切换开发环境 1.1.1 数据源配置 1.1.2 修改properties配置文件 说明:修改图片配置路径的文件 image.properties文件. #properties的作用就是封装key = value 业务数据 image . dirPath = D : / JT - SOFT / images #image . dirPath = / usr / local / src / images image . urlPath = http : / / image . jt . com 1.1.3 修改hosts文件 1.1.4 修改nginx配置 1.2 整合Redis 1.2.1 引入jar包 < ! -- spring整合redis -- > < dependency > < groupId > redis . clients < / groupId > < artifactId > jedis < / artifactId > < / dependency > < dependency > < groupId > org . springframework . data < / groupId > < artifactId > spring - data - redis < / artifactId > < /

目录 为什么需要消息队列 1.异步 ：一个下单流程，你需要扣积分，扣优惠卷，发短信等，有些耗时又不需要立即处理的事，可以丢到队列里异步处理。 2.削峰 ：按平常的流量，服务器刚好可以正常负载。偶尔推出一个优惠活动时，请求量极速上升。由于服务器 Redis，MySQL 承受能力不一样，如果请求全部接收，服务器负载不了会导致宕机。加机器嘛，需要去调整配置，活动结束后用不到了，即麻烦又浪费。这时可以将请求放到队列里，按照服务器的能力去消费。 3.解耦 ：一个订单流程，需要扣积分，优惠券，发短信等调用多个接口，出现问题时不好排查。像发短信有很多地方需要用到， 如果哪天修改了短信接口参数，用到的地方都得修改。这时可以将要发送的内容放到队列里，起一个服务去消费， 统一发送短信。 高吞吐、高可用 MQ 对比分析 看了几个招聘网站，提到较多的消息队列有：RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 以及 Redis 的消息队列和发布订阅模式。 Redis 队列是用 List 数据结构模拟的，指定一端 Push，另一端 Pop，一条消息只能被一个程序所消费。如果要一对多消费的，可以用 Redis 的发布订阅模式。Redis 发布订阅是实时消费的，服务端不会保存生产的消息，也不会记录客户端消费到哪一条。在消费的时候如果客户端宕机了，消息就会丢失。这时就需要用到高级的消息队列，如 RocketMQ

前言 日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题。 一旦涉及大数据量的需求，如一些商品抢购的情景，或者主页访问量瞬间较大的时候，单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘，磁盘读/写速度问题有严重的性能弊端，详细的磁盘读写原理请参考这一片 在这一瞬间成千上万的请求到来，需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作，这个时候往往不是数据库能够承受的，极其容易造成数据库系统瘫痪，最终导致服务宕机的严重生产问题。 为了克服上述的问题，项目通常会引入NoSQL技术，这是一种基于内存的数据库，并且提供一定的持久化功能。 Redis 技术就是 NoSQL 技术中的一种。 Redis 缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。 但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。 另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。本篇文章从实际代码操作，来提出解决这三个缓存问题的方案，毕竟Redis的缓存问题是实际面试中高频问点，理论和实操要兼得。 缓存穿透 缓存穿透是指查询一条数据库和缓存都没有的一条数据，就会一直查询数据库，对数据库的访问压力就会增大，缓存穿透的解决方案，有以下两种：

作为一个程序员来说，抠题是很重要的。就算抠不懂，有些面试题，背也要背下来。否则offer是不讲情面的 目前高频面试题最重要基本上包含这几类 redis相关面试题，Nginx，JVM调优 多线程与高并发 ，dubbo面试题 还有消息中间件 还有mysql优化等 一下这些文档都是我自己经常看，经常复习的资料。熟能生巧，面试肯定无压力 如果你们想要的话，请微我 mashibing88 送给大家 最后希望大家今年找工作更顺利，薪资更高！ 我是群主qq 389779836 仅限学习交流，会不定时分享项目源码或者技术交流 做广告的别来！ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4476808/blog/4295819

1. springCloud 项目启动工程，redis 集群连接报错： Caused by: redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: ERR This instance has cluster support disabled 2. 解决：在reids 安装服务器上找到配置文件：redis.conf。 放开一个被注释掉的配置，开启集群模式： 原来： # cluster-enabled yes 改为： cluster-enabled yes 3. 重启工程，一切正常。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4302796/blog/4281070

本文实例讲述了PHP实现多个关键词搜索查询功能。分享给大家供大家参考，具体如下： PHP对于数据库的搜索主要通过使用SQL语句中的 like 子句来实现。如果同时搜索多个关键词，可以使用 union 子句来将搜索结果合并起来。以下代码实现了一个搜索页面 <?php require_once ( '' Connections / conn . php '' ); ?> <?php $colname_rs = $_GET [ '' key '' ]; //获得用户输入 $result = explode ( '' , '' , $_GET [ '' key '' ]); //分解用户输入的多个关键词，存入$result数组 mysql_select_db ( $database_conn , $conn ); //连接数据库 //根据多个关键词构建SQL语句 $query_rs = "SELECT * FROM (" ; for ( $i = 0 ; $i < count ( $result ); $i ++ ) //根据每个搜索关键词构建SQL语句 { if ( $i == 0 ) //对第一个关键词，不使用UNION $query_rs .= "SELECT * FROM searchtable WHERE title LIKE ''% $result[0] %'' OR

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 本文是站在小白的角度去讨论布隆过滤器，如果你是科班出身，或者比较聪明，又或者真正想完全搞懂布隆过滤器的可以移步。 不知道从什么时候开始，本来默默无闻的布隆过滤器一下子名声大燥，仿佛身在互联网，做着开发的，无人不知，无人不晓，哪怕对技术不是很关心的小伙伴也听过它的名号。 我也花了不少时间去研究布隆过滤器，看了不少博客，无奈不是科班出身，又没有那么聪明的头脑，又比较懒...经过“放弃，拿起，放弃，拿起”的无限轮回，应该算是了解了布隆过滤器的核心思想，所以想给大家分享下。 布隆过滤器的应用 我们先来看下布隆过滤器的应用场景，让大家知道神奇的布隆过滤器到底能做什么。 缓存穿透 我们经常会把一部分数据放在Redis等缓存，比如产品详情。这样有查询请求进来，我们可以根据产品Id直接去缓存中取数据，而不用读取数据库，这是提升性能最简单，最普遍，也是最有效的做法。面试常问，缓存三大问题及解决方案！ 一般的查询请求流程是这样的：先查缓存，有缓存的话直接返回，如果缓存中没有，再去数据库查询，然后再把数据库取出来的数据放入缓存，一切看起来很美好。关注微信公众号：互联网架构师，在后台回复：2T，可以获取我整理的教程，都是干货。 但是如果现在有大量请求进来，而且都在请求一个不存在的产品Id，会发生什么