Redis

Prometheus Operator默认的监控指标并不能完全满足实际的监控需求，这时候就需要我们自己根据业务添加自定义监控。添加一个自定义监控的步骤如下： 1、创建一个ServiceMonitor对象，用于Prometheus添加监控项 2、为ServiceMonitor对象关联metrics数据接口的Service对象 3、确保Services对象可以正确获取到metrics数据 下面本文将以如何添加redis监控为例 部署redis k8s-redis-and-exporter-deployment.yaml --- apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: redis --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: namespace: redis name: redis spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: redis template: metadata: annotations: prometheus.io/scrape: "true" prometheus.io/port: "9121" labels: app: redis spec: containers: - name: redis image:

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一面 osi七层网络模型，五层网络模型，每次层分别有哪些协议 死锁产生的条件， 以及如何避免死锁，银行家算法，产生死锁后如何解决 如何判断链表有环 虚拟机类加载机制，双亲委派模型，以及为什么要实现双亲委派模型 虚拟机调优参数 拆箱装箱的原理 JVM垃圾回收算法 CMS G1 hashset和hashmap的区别，haspmap的底层实现put操作，扩容机制，currenthashmap如何解决线程安全,1.7版本以及1.8版本的不同 md5加密的原理 有多少种方法可以让线程阻塞，能说多少说多少 synchronized和reetrantlock锁 AQS同步器框架，countdowmlatch，cyclebarrier，semaphore，读写锁 二面 B-Tree索引，myisam和innodb中索引的区别 BIO和NIO的应用场景 讲讲threadlocal 数据库隔离级别，每层级别分别用什么方法实现，三级封锁协议,共享锁排它锁，mvcc多版本并发控制协议，间隙锁 数据库索引？B+树？为什么要建索引？什么样的字段需要建索引，建索引的时候一般考虑什么？索引会不会使插入、删除作效率变低，怎么解决？ 数据库表怎么设计的？数据库范式？设计的过程中需要注意什么？ 共享锁与非共享锁、一个事务锁住了一条数据，另一个事务能查吗？ Spring bean的生命周期？默认创建的模式是什么

背景： 单点登录（Single Sign On, SSO）是指在同一帐号平台下的多个应用系统中，用户只需登录一次，即可访问所有相互信任的应用系统。举例来说，百度贴吧和百度地图是百度公司旗下的两个不同的应用系统，如果用户在百度贴吧登录过之后，当他访问百度地图时无需再次登录，那么就说明百度贴吧和百度地图之间实现了单点登录。 单点登录的本质就是在多个应用系统中共享登录状态。如果用户的登录状态是记录在 Session 中的，要实现共享登录状态，就要先共享 Session，比如可以将 Session 序列化到 Redis 中，让多个应用系统共享同一个 Redis，直接读取 Redis 来获取 Session。 目录 实现方式一：父域 Cookie 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4304462/blog/4769863

同步自 https://gitee.com/Corvey/note 数据类型 strings set key value 和 get key ，注意set操作会覆盖已有的key/value，若不希望覆盖可使用 set key value nx mset key1 value1 key2 value2 ... 和 mget key1 key2 ... 一次性完成多个key/value关系 incr key 加一， incrby key increment 加increment decr key 减一， decr key decrement 减decrement Lists lpush key value... 将多个value依次插入到key的最左边， rpush 最右 lrange key start stop 输出key的start到stop范围，负数表示倒数 lpop key 和 rpop key 弹出key的最左或最右 lset key index value 将key的index位置元素 修改 为value Hashes hset key field value 和 hmset key field1 value1 field2 value2... hget key field 和 hmget key field1 field2... hincrby key field

Filebeat是轻量级单用途的日志收集工具，用于在没有安装java的服务器上专门收集日志，可以将日志转发到logstash、elasticsearch或redis等场景中进行下一步处理。 官方文档： https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/6.0/index.html 1、Filebeat安装和配置 1.1、filebeat安装 #RPM安装 [root@linux -node2 ~]# curl -L -O https: // artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.0.1-x86_64.rpm [root@linux-node2 ~]# rpm - vi filebeat- 6.0 . 1 - x86_64.rpm #docker安装 [root@linux -node2 ~]# docker pull docker.elastic.co/beats/filebeat: 6.0 . 1 1.2、filebeat配置输出到文件测试 [root@linux-node2 ~]# grep -v " # " /etc/filebeat/filebeat.yml | grep -v " ^$ " filebeat.prospectors: - type:

目录 前言 1.整理一份思维导图 2.搜集一些大厂真题面试题自己解答 3. 不断的复述和巩固知识点 4. 加深技术的厚度 5. 出去装X吧 打铁还需自身硬（此方法不适合所有人） 小黄鸭学习法 关于结构化思维 5W1H法 链路法 其他方法 算法的学习方法 金玉良言 前言 以java面试为例，每一年的重点都是不一样的，招聘要求中可能出现你没有使用过的技术， 如：RPC、springboot、docker等。如果，2个月后要去面试，你心仪的公司，招聘要求上出现这样的你没有用过的技术，都不知道面试官会问这个技术的哪些问题。每年新出现的技术很多，但大部分是属于针对特定应用领域的编程框架。比如十几年前的各类Web编程框架，十年前的中间件框架，最近几年的深度学习框架等等。要快速掌握一个技术，需要学习的内容分为领域知识和框架两部分，并在此基础上要做一些实例来练习。领域知识是针对这个领域内通用的，即便是换个框架也能用的上。而框架知识则是领域知识的封装，方便编程使用的。 小编在这里总结了一篇学习方法，只要你本身不是很菜，用此方法两个月足够学好多个技术，而且是真学会、可以拿出来用的那种。需要注意的是，此方法对于大部分技术都很有效（比如java，spring，Redis、网络、操作系统等等），但对于算法、数据结构、设计模式这种需要慢慢积累基本功的不太有效。 1.整理一份思维导图

译文链接：https://www.infoworld.com/article/3187905/how-to-work-with-redis-cache-in-net.html 缓存是一种状态管理机制，通常用于提升你的应用程序性能，它很大程度上能够减少一个请求对你系统资源的消耗。 Redis是一个开源的，高性能的，NoSql数据库，它的速度非常快，而且所有的数据都是灌入到内存中，从内存中读写数据的性能开销真的是微乎其微，值得一提的是 Redis 采用的是BSD license，说明你可以将它用于商业和非商业的用途。 Redis是什么，我为什么要用它？ Redis 是最流行的开源，NoSQL，基于内存的数据存储，而且非常????的是：它的数据存储支持多个数据结构，eg：strings,hashes,sets,lists 等等，Redis内部也提供了对 复制分发 和 事务 的支持，同时在数据持久化方面也做的非常好。 如果你的应用程序需要读取大量的数据，并且你的机器有很多的空闲内存，在这样的场景下如果你有提升性能的需求，采用 Redis 是一个非常好的选择，将Redis应用到你的程序中操作步骤也是非常简单的，接下来我们会一起讨论下如何去安装，配置和使用。 安装Redis 本篇讨论下如何在 Windows 平台上安装 Redis，安装包可以到 GitHub：https://github

不想弹好吉他的撸铁狗，都不是好的程序猿 虽然说单机的Redis性能很好，也有完备的持久化机制，那如果你的业务体量真的很大，超过了单机能够承载的上限了怎么办？不做任何处理的话Redis挂了怎么办？带着这个问题开始我们今天的主题- Redis高可用 ，由于篇幅原因，本章就只聊聊主从复制。 为啥要先从主从复制开始聊，是因为 主从复制 可以说是整个Redis高可用实现的基石，你可以先有这么一个概念，至于具体为什么是基石，这个后面聊到Sentinel和Redis集群的时候会说到。 首先我们需要知道，对于我们开发人员来说，为什么需要 主从架构 ？一个Redis实例难道不行吗？ 其实除了开篇提到的负载超过了Redis单机能够处理的上限，还有一种情况Redis也无法保证自身的高可用性。那就是即便Redis能够扛住所有流量，但是如果这个Redis进程所在的机器挂了呢？请求会直接调转枪口，大量的流量会瞬间把你的DB打挂，然后你就可以背个P0，打包回家了。 而且，假设你对Redis的需求真的超过了单机的容量，你怎么办？搞多台独立的Redis实例吗？那如果用户缓存的数据这一次存在了实例一，下一次如果用户又访问到了实例二，难道又要去走一遍DB吗？除非你能够维护好用户和Redis实例的对应关系（但是通常这样的逻辑比较复杂），否则部署多个Redis实例也就失去了它的意义，没有办法做到横向扩展了。

这里只做单机版简单集成，不过为项目中使用 1.在pom文件中引入支持 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <!-- springboot2.0的redis整合包多出lettuce连接池，需要commons-pool2 --> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> </dependency> 2.直接在类中注入使用RedisTemplate @RunWith(SpringRunner.class) @SpringBootTest public class RedisTest { @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Autowired private RedisTemplate<String, User> redisTemplate; @Test public void test() throws Exception {