Redis

一、安装tcl wget http://downloads.sourceforge.net/tcl/tcl8.6.1-src.tar.gz /usr/local/src/tcl8.6.1/unix ./configure --prefix=/usr --mandir=/usr/share/man --without-tzdata $([ $(uname -m) = x86_64 ] && echo --enable-64bit) && make && sed -e "s@^(TCL_SRC_DIR='). @\1/usr/include'@" -e "/TCL_B/s@='(-L)\?. unix@='\1/usr/lib@" -i tclConfig.sh make install && make install-private-headers && ln -v -sf tclsh8.6 /usr/bin/tclsh && chmod -v 755 /usr/lib/libtcl8.6.so vim tests/integration/replication-psync.tcl 把after 后面的值设置为1000,然后重新make test 二、安装redis（源码安装） wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.6

背景 解析json的时候发现一个问题，如果字段中包含null值， 返回的结果不是 nil 而是 userdata 类型的 ngx.null 分析 nil是lua中基本数据类型之一，用来表示一个无效值，如果一个变量被设置为nil相当于告知该变量未定义(不存在)一样 OpenResty 的 Lua 接口还提供了一种特殊的空值，即 ngx.null，用来表示不同于 nil 的“空值” json中的value如果是null， 经过cjson.decode以后，该 value的类型就是userdata，值是ngx.null ， 如果强制转换为字符串，则打印出来的内容是 “userdata: null”， 所以decode之后，判断value是否为空的时候，需要和ngx.null比较 测试 -- test_cjson.lua local cjson = require('cjson') local cjson_decode = cjson.decode local cjson_encode = cjson.encode local aa = '{"cc":null}' bb = cjson_decode(aa) print(type(bb.cc)) print(tostring(bb.cc)) 输出 userdata userdata: NULL 参考 https://notes

为Redis创建Deployment和Service 创建 Redis Deployment，YAML文件如下： apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: redis-master labels: app: redis spec: selector: matchLabels: app: redis role: master tier: backend replicas: 1 template: metadata: labels: app: redis role: master tier: backend spec: containers: - name: master image: redis resources: requests: cpu: 100m memory: 100Mi ports: - containerPort: 6379 执行命令，以创建 Redis Deployment kubectl apply -f https://kuboard.cn/statics/learning/ptc/port-forward/redis-master-deployment.yaml 执行命令，查看Pod状态： kubectl get pods 输出结果如下： NAME READY STATUS RESTARTS

5月7日，国内最大云计算厂商阿里云宣布推出全新一代内存增强型实例，提供1：14.8超大内存比内存容量，满足内存型数据库如SAP HANA、Redis等应用，充分释放技术红利，帮助线下企业快速上云，完成数字化转型。 预约观看 产品详情 全新一代内存增强型实例re6采用Intel 最新CascadeLake 架构处理器，主频2.5GHz，睿频最高可达3.2GHz，相对于上一代性能最高提升30%以上。 全面上云已经成为趋势，越来越多的企业级用户选择云平台搭建自己的系统。从测试系统的迁移到生产系统搭建，从边缘业务到核心业务，云计算承担了越来越大的业务量，作为数字经济的“新基建”，阿里云也在快速迭代，为企业提供更优质的服务。 提供超大的单核内存容量：内存增强型实例是SAP用户上云不二之选 SAP HANA 是基于内存计算技术的高性能实时数据计算平台，将联机分析处理 (OLAP) 和联机事务处理 (OLTP) 整合到了单一的内存计算数据库中，这不仅消除了磁盘瓶颈，还提供了前所未有的高性能。 阿里云内存增强型实例re6几乎是为SAP用户量身打造的企业级实例产品，最高可以支持3TiB内存总容量，满足绝大部分企业用户的需求，在云计算的规模与弹性加持下，re6的稳定性全面超越线下一体机。同时，阿里云re6系列实例即将全部通过SAP HANA认证，支持包年包月、RI等付费模式

排行榜设计 redis zset cid, uid, score: 赛事id, 用户id, 成绩 组成唯一键 api计数 参与排名:(赛事id, 用户id, 成绩) 获取排名:(topn + 当前用户自己排名) 等比赛结束后，redis中的数据，保存到数据库持久化。 时间复杂度分析 m*logn 应用场景 朋友圈好友步数排名 悦动圈跑步排名 高考成绩排名。桶排序 力扣周比赛排名。 后期补全细节 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/tplinuxhyh/blog/4461217

引言 为什么要学习分布式锁？ 最简单的理由就是作为一个社招程序员，面试的时候一定被面啦，你看怎么多公众号都翻来覆去的发分布式锁的主题，可见它很重要啦，在高考里这就是送分题，不要怪可惜的。 那应届生也会问吗？这就不一定了，但是，如果你会，面试官肯定会多给你那点分（钱） 第三，分布式锁在稍微有丢丢规模大系统里是必备技能啦。认真看看吧。 分布式锁要解决的问题 分布式锁是一个在分布式环境中的重要原语，它表明不同进程间采用互斥的方式操作共享资源。常见的场景是作为一个sdk被引入到大型项目中，主要解决两类问题： 提升效率：加锁是为了避免不必要的重复处理。例如防止幂等任务被多个执行者抢占。此时对锁的正确性要求不高； 保证正确性：加锁是为了避免Race Condition导致逻辑错误。例如直接使用分布式锁实现防重，幂等机制。此时如果锁出现错误会引起严重后果，因此对锁的正确性要求高。 Java里的锁： 锁是开发过程中十分常见的工具，你一定不陌生，悲观锁，乐观锁，排它锁，公平锁，非公平锁等等，很多概念，如果你对java里的锁还不了解，可以参考这一篇：不可不说的Java“锁”事（https://tech.meituan.com/2018/11/15/java-lock.html），这一篇写的很全面了，但是对于初学者，知道这些锁的概念，由于缺乏实际工作经验，可能并不了解锁的实际使用场景

背景 已经讲了两个数据结构了 ，今天我们来讲一下在redis中最具有特色的数据结构zset（有序列表） ZSET 简介 zset有序列表，显而易见意思就是一个有序且是不重复上的数据结构，它类似于Java中的sortset和hashmap的结合体，但是在redis中是通过两种底层数据结构实现的。一种是ziplist压缩列表，另一种就是redis中最经典的数据结构skipList跳跃表。 底层数据结构的选择 第一次插入数据结构的选择 在使用ZDD 命令添加第一个元素到空key时，程序通过检查输入的第一个元素来决定该创建什么编码的有序集。 符合下面的条件就会创建ziplist 服务器属性server.zset_max_ziplist_entries 的值大于 0 元素的member长度小于服务器属性server.zset_max_ziplist_value的值（默认64） 不符合上面的条件就使用skiplist跳跃表实现编码。 后期编码转换 当刚开始选择了ziplist，会在下面两种情况下转为skipList。 ziplist所保存的元素超过服务器属性server.zset_max_ziplist_entries 的值（默认值为 128 ） 新添加元素的 member 的长度大于服务器属性 server.zset_max_ziplist_value 的值（默认值为 64 ）、

php的yield是在php5.5版本就出来了,而在初级php界却很少有人提起,我就说说个人对php yield的理解 Iterator接口 在php中,除了数组,对象可以被foreach遍历之外,还有另外一种特殊对象,也就是继承了iterator接口的对象,也可以被对象遍历,但和普通对象的遍历又有所不同,下面是3种类型的遍历情况: 可以看出,迭代器的遍历,会依次调用重置,检查当前数据,返回当前指针数据,指针下移方法,结束遍历的条件在于检查数据返回true或者false 生成器 生成器和迭代器类似,但也完全不同 生成器允许你在 foreach 代码块中写代码来迭代一组数据而不需要在内存中创建一个数组, 那会使你的内存达到上限，或者会占据可观的处理时间。相反，你可以写一个生成器函数，就像一个普通的自定义函数一样, 和普通函数只返回一次不同的是, 生成器可以根据需要 yield 多次，以便生成需要迭代的值。 生成器使用yield关键字进行生成迭代的值 例如: 一:生成器方法 生成器它的内部实现了以下方法: Generator implements Iterator { //返回当前产生的值 public mixed current ( void ) //返回当前产生的键 public mixed key ( void ) //生成器继续执行 public void next (

首先是锁的抽象类，定义了继承的类必须实现加锁、释放锁、返回锁拥有者的方法。 namespace Illuminate\Cache; abstract class Lock implements LockContract { use InteractsWithTime; // 锁的名称 protected $name; // 锁的时长 protected $seconds; // 当前操作锁的拥有者 protected $owner; // 获取锁失败时，重新获取锁需要等待的毫秒数 protected $sleepMilliseconds = 250; // 构造函数 public function __construct($name, $seconds, $owner = null) { if (is_null($owner)) { $owner = Str::random(); } $this->name = $name; $this->owner = $owner; $this->seconds = $seconds; } // 加锁 abstract public function acquire(); // 释放锁 abstract public function release(); // 获取锁中保存的拥有者信息 abstract protected function

前言 最近写了很多数据库相关的文章，大家基本上对数据库也有了很多的了解，数据库本身有所了解了，我们是不是应该回归业务本身呢？ 大家去了解过自己企业数据库的部署方式么？是怎么部署的，又是部署在哪里的？部署过程中可能会出现的问题有哪些？ 是主从？还是双主？有没有分库？大的表做了分表没？等等...部署方式大概率也都是分库的，表数量级超千万基本上都开始分表了，考虑周全的企业，肯定也有数据库的冷备，热备，灾备，以及异地容灾等等。 我还记得我大学做项目，学校就是买了很多物理机，我们的项目和数据库都是部署在自己内部的服务器上的，那家伙一到夏天风我嗡嗡嗡的吹，烦死了，机房还很热。 但是我敢打赌，大家现在所在的企业，大概率都是使用了各种云服务厂商的服务部署方式，那就引入了今天的第一个思考。 为什么数据库要上云呢？ 我们公司的大多数服务以及数据库都是在对应的云服务厂商的，那问题就来了，为啥都要上云呢？ 在思考这个问题的时候，我第一时间想到了反证法， 不上云的坏处是啥？ 成本 相较于传统服务器需要购买、租用的方式，云服务器采用即用即收费的方式，减少购买成本，灵活扩展的容量可以按自己需求来定，不用前期估量需要用多少。 我之前所在的电商活动团队，每次到了大促我们就去租赁云服务厂商的流量机，等活动结束就还回去，真的就是成本最大化了，而且还是根据你的使用流量计费。 如果大家还是使用自己购买的服务器