对于所有问题，你只需简单的按回车键（或者如果需要，可以提供一些信息）。然后，安装我们的依赖项和 dev 依赖项（这些是测试所需的）。...将你的 Discord Bot 添加到你的服务器 为了测试我们的机器人，需要一台Discord服务器。你可以使用现有服务器或创建新服务器。...或者，如果你用了其他 IDE，只需使用 TypeScript 插件中的文件监视器，让你的 IDE 去处理编译。...', error) 10}); 现在，启动机器人并将其添加到你的服务器。...如果你在服务器通道中输入消息，它应该出现在命令行的日志中，如下所示： 1> node src/index.js 2 3Logged in! 4Message received!
这个时候使用本地缓存比Redis的效率要高很多，但是又要保证集群中各个机器的缓存的一致性，不然就会出现请求耗时不稳定的情况，也有可能出现相同的请求不同服务器返回的结果不一致。...本文介绍了一个简单的实现集群中同步各服务器本地缓存的方案。 实现思路： 集群各个节点通过Redis的pub/sub机制实现简单的消息队列，把缓存的变化广播给集群中所有节点。...redis> publish channel.model add:1 更新缓存 redis> publish channel.model update:1 删除缓存 不仅仅是用户逻辑触发缓存的删除，更大的可能是因为缓存策略需要删除长期不使用的缓存...比如模型更新后，收到请求的进程本地更新后返回结果，因为消息是异步的，可能还没达到Redis时，进程就挂掉了。 当模型更新时，各个进程中缓存的模型在很短的时间内存在不一致的情况。 会影响部分用户。...注意事项 因为所有节点都订阅了同一频道channel.model，也会接听到自身广播的事件，所以节点在响应事件时，可以做幂等处理 Java程序使用Jedis实现频道订阅，订阅调用是阻塞的，所以需要使用单独的线程来执行
Redis 的过期键删除策略 Redis 服务器实际使用的是惰性删除和定期删除两种策略（定期删除是集中处理，惰性删除是零散处理）：通过配合使用这两种删除策略，服务器可以很好地合理使用 CPU 时间和避免浪费内存空间之间取得平衡...RDB 文件是一个经过压缩的二进制文件，由多个部分组成，用于保存和还原 Redis 服务器所有数据库中的所有键值对数据。对于不同类型的键值对，RDB 文件会使用不同的方式来保存它们。 ?...RDB 的不足（数据的不一致性），所以它采用日志的形式来记录每个写操作，并追加到文件中。...服务器状态在 pubsub_channels 字典保存了所有频道的订阅关系， 字典的键为被订阅的频道，字典的值为订阅频道的所有客户端：SUBSCRIBE 命令负责将客户端和被订阅的频道关联到这个字典里面...当有新消息发送到频道时，程序遍历频道（键）所对应的（值）所有客户端，然后将消息发送到所有订阅频道的客户端上。
第三阶段：全品类社群/社区 核心增长点：强大的管理能力（机器人开放平台/服务器权限/服务器模板……） Discord中服务器的管理能力非常丰富，通过设置不同的频道组和频道、设置身份权限、引入机器人等等手段...图3：用户信息示意图 1.5 机器人 在 Discord 中所有使用者皆可以创立机器人，机器人主要是使用 Python 和 Java 编写，透过 Discord API 的语法扩充来编程。...Topwar中的机器人消息及调用指令 1.6 整合 每个频道皆可以使用Webhook来抓取其他资讯，这使得在使用时甚至可以将Facebook、微博的贴文直接同步到Discord的频道中，另外频道也可以追踪另一个公告频道...，来直接同步公告频道中的所有讯息。...还有一个管理员角色，它提供除服务器所有者特定的权限之外的所有权限（例如，删除服务器）。 3. 如何设置频道 服务器上的每个频道都按类别进行组织。
用户信息示意图：图片6.6机器人在 Discord 中所有使用者皆可以创立机器人，机器人主要是使用 Python 和 Java 编写，透过 Discord API 的语法扩充来编程。...Topwar中的机器人消息及调用指令：图片6.7整合每个频道皆可以使用Webhook来抓取其他资讯，这使得在使用时甚至可以将Facebook、微博的贴文直接同步到Discord的频道中，另外频道也可以追踪另一个公告频道...，来直接同步公告频道中的所有讯息。...7、Discord中的用户角色Discord中的角色为用户提供特定权限。例如：可以为主持人创建一个角色，并为该角色授予禁止用户和删除邮件的权限。 分配给该角色的任何用户都将继承这些权限。...还有一个管理员角色，它提供除服务器所有者特定的权限之外的所有权限（例如：删除服务器）。图片8、Discord中的频道服务器上的每个频道都按类别进行组织。
每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的 key 的话，是个损耗。 惰性删除：定期删除会导致很多过期 key 到了时间并没有被删除掉。除非系统去查询才会删除。...但是：线程A删除了缓存，期间线程B查询会走数据库得到旧值，并把旧值写入缓存，然后线程A才将新值写入数据库，导致数据不一致，解决方法：将删除缓存，修改数据库，读取缓存等操作挤压到队列里，实现串行化。...RDB 创建内存中数据的二进制快照来实现持久化，可对快照备份或把快照复制到其他服务器使之成为服务器副本，还可以将快照留在原地以便重启服务器加载使用，默认持久化文件为dump.rdb save命令执行一次就保存一次...哨兵模式Sentinel（主备切换） 哨兵是一个分布式系统，也是一台redis服务器，对于主从结构中的每台服务器进行监控，出现故障时投票机制选择新的master并将所有slave连接到新的master，...集群 分散单台服务器的访问压力，即负载均衡 其底层存储原理： 将key进行两次算法运算得key应该保存的位置（CRC16(key) % 16384） 将所有Redis服务器的总存储空间计划切割成16384
Redis实现消息队列有3中方式 利用Redis的LIST数据结构的有序特性 Pub/Sub 发布订阅模式 Stream LIST消息队列 List数据类型的入口、出口不一致。...可以保证有序性 常用命令 LPUSH与RPOP 或 RPUSH与LPOP是非阻塞式队列 LPUSH与BRPOP 或 RPUSH与BLPOP是阻塞式队列 缺点：无法避免消息丢失（拿到消息后，消息就在队列删除了...：订阅一个或多个频道 PUBLISH channel msg：向一个频道发送消息 PSUBSCRIBE pattern：订阅通配符的频道 缺点：无法持久化、无法避免消息丢失、(消费者自己来不及处理所有就会堆积...)消息堆积有上限 Stream 新的数据类型 Stream是Redis5.0引入的。...特殊说明： 以上文章，均是我实际操作，写出来的笔记资料，不会盗用别人文章！烦请各位，请勿直接盗用！转载记得标注来源！
订阅者可以订阅一个或多个频道，而发布者可以向指定的频道发送消息，所有订阅此频道的订阅者都会收到该消息 发布者发布消息的命令是PUBLISH， 用法是 PUBLISH channel message...所以不建议在生产环境上使用这个命令，而是推荐使用 bgsave命令 bgsave命令 bgsave命令可以在后台异步地进行快照操作，快照的同时服务器还可以继续响应来自客户端的请求。...在fork子进程这个过程中，服务端仍然可以对外提供服务，那这个时候重写的aof文件的数据和redis内存数据不一致了怎么办？...并行性，意味着服务器能够同时执行几个事情，具有多个计算单元】 多路复用 Redis 是跑在单线程中的，所有的操作都是按照顺序线性执行的，但是由于读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的，所以 I/O 操作在一般情况下往往不能直接返回...而是Redis作为数据服务器，是提供给多个客户端使用的。多个客户端的操作就相当于同一个进程下的多个线程，如果多个客户端之间没有做好数据的同步策略，就会产生数据不一致的问题。
lita_config.rb是存储所有插件配置设置的地方。对于lita-irc插件，lita_config.rb是存放有关于IRC服务器，频道，昵称等信息。...有关可以传递给'lita-irc'插件的选项的完整列表，请查看lita-irc插件的GitHub页面。 第三步 - 连接到频道 在这一步中，我们将启动机器人并设置管理员。...确保您使用您选择的IRC客户端或Web客户端连接到IRC，并且您所在的频道是您希望Lita加入的频道。然后，启动你的机器人。 lita start 你会看到很多输出。...IRC频道; 您现在可以退出服务器，机器人将继续运行。...结论 在本教程中，我们使用插件和Upstart脚本安装和配置了Lita。使用独特的机器人名称和Upstart脚本，您甚至可以在不同的聊天室中使用不同的插件运行多个机器人。
当我们通过publish向某个频道发送命令时,该消息不仅会发送给订阅该频道的所有用户,同时也会发送给与该频道相匹配的模式的订阅者。...---- 实现 频道订阅与退订 redis服务器全局状态由redisServer结构体对象保存，该对象内部保存了所有频道的订阅关系: struct redisServer{ //......//保存所有频道的订阅关系 dict *pubsub_channels; //... } pubsub_channels属性的数据类型是字典类型，该字典中的key保存了频道名,value...,按顺序执行的机制，并且在事务执行期间,服务器不会中断事务去执行其他客户端的命令请求，它会将事务中的所有命令都执行完毕，然后才会去处理其他客户端的请求。...redis服务器执行事务过程中停机不会导致数据不一致，服务器重启时可以通过rdb或者aof文件恢复数据 空白数据库总是可以看做是一致的 ---- 隔离性 数据库的隔离性指的是多个并发执行事务互不干扰
项目地址：https://github.com/reizhi/tg-media-link-hoster （含 DEMO） 0.开发背景 TG 虽然是一款聊天软件，但与众不同的是所有聊天文件和媒体都存储在云端...虽然这多少有违一款聊天软件的初衷，但事实现状就是当下很多 TG 频道、群组被作为文件共享服务而使用。于是最终便有了这个项目，这个机器人能够像常规的网盘一样使用：上传一个文件，获得一个（特殊）链接。...机器人收到文本消息时，通过正则匹配尝试分享链接提取。如果提取成功，再使用资源索引进行数据库索引。如没有匹配不返回任何内容，如匹配成功则进一步比对密钥。...如不一致，拒绝命名指令。 机器人收到 /s 命令时，通过当前用户 id 和搜索关键词在数据库中检索符合的记录。记录不为空时，返回对应的分享链接。...3.容灾备份 为了应对可能的账号、群组消失事件，网盘配备了可选的备份功能，用于将媒体复制存储到多个群组中。 机器人在收到媒体消息后，会将其复制到存储群组，并记录对应的消息 ID 。
游戏中，两组队员互相竞争，尽可能多的攻占游戏界面上的小圆圈。而在这里，游戏界面其实就是城市中玩家周围的街道。 ?...GPS硬件的差异 众所周知，GPS信号反映了城市中高层建筑的情况。这就导致了在位置数据方面的不准确和不一致。这点在新手机上并不显著，但是在较老的手机上却十分明显。 ?...当手机要发送数据时，我们用一个Node.js服务器将位置数据流从手机传输到Redis的发布频道或者订阅频道上。数据发布到Redis上，另一个Node服务器订阅该频道。...当一个浏览器想要开始发送数据流时，它连接Socket.io服务器然后这个服务器订阅Redis的发布频道或订阅频道。...Redis Redis是一个开源的、高级key-value存储系统，它支持消息队列使用发布/订阅模式。 从较高层次来说，Redis让我们所能做的事，是控制把数据实时发送到所有游戏中的手机和浏览器。
加锁：对应key不存在，为key设置值；key已经超时； 释放锁：删除key 发布订阅 -订阅频道（匹配频道） PSUBSCRIBE pattern [pattern ...]...可以看到，很多应用只是对redis基本的api进行使用，所有主要针对其中几个方面进行下一步的讨论： 缓存 配合springboot使用，只需要引入相关jar， <groupId...解决方案： 有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被 这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力...，比较该值是否过期，如果过期，则删除key；如果没有过期看下一步 3、存入新的时间，并取出原来的值，将原来的值与比较前的原值一致，则该系统加锁成功 4、否则取锁失败 看下这里的问题： 1、由于多个系统可能部署在不同服务器上...，虽然获取锁的时间理论上是不可能相同，但是如果服务器时间的不一致，那么锁可能提前超时了。
1.各种web框架早已考虑到这个问题，比如asp.net，是支持通过配置文件修改session的存储介质为sql server的，所有机器的会话数据都从同一个数据库读，就不会存在不一致的问题； 2.以...此时我们可能会购买更多服务器，并且启用多个二级子域名以频道化的方式，根据业务功能将网站分布部署在独立的服务器上；或通过负载均衡技术（如：DNS轮询、Radware、F5、LVS等）让多个频道共享一组服务器...默认以文件的形式保存在本地服务器的硬盘），使得我们的网站用户不得不经常在几个频道间来回输入用户名、密码登入，导致用户体验大打折扣；另外，原本程序可以直接从用户Session变量中读取的资料（如：昵称、积分...这个方案的实用性比较强，相信大家普遍在使用，它的缺点在于session的并发读写能力取决于Mysql数据库的性能，同时需要自己实现session淘汰逻辑，以便定时从数据表中更新、删除 session记录...基于Cookie的Session共享 这个方案我们可能比较陌生，但它在大型网站中还是比较普遍被使用。
加入服务器： 要使用DC，你需要加入别人的服务器，或者自己创建一个服务器邀请别人加入。一个服务器，就是一个群组。...不同于Whatsapp群组或类似微信群的这样的简单群聊功能，通过在服务器上创建多个频道，DC使用户能够轻松地将讨论划分为不同的主题，有助于保持对话的结构化和有序性。...还有，DC提供了群管理者高度的定制化能力，群主可以定制服务器频道设置、权限和角色，还可以接入各种机器人来自动化管理群组，甚至直接接收付款或打赏。...Bot 机器人 机器人是一种自动化程序，可以在Discord服务器上执行各种任务。例如，机器人可以用于管理服务器、播放音乐或提供游戏功能。...用户可以将现有机器人添加到服务器中，或自己创建编程自定义机器人。 Permission 权限 权限决定了用户在服务器和频道中可以执行的操作，如发送消息、管理频道和修改服务器设置。
这种写法，在早起SEO中是最常见的写法。 个人建议：这种标题，一般都是在首页、频道页面、筛选/分类列表页面、聚合页面出现的频率要高些。...不用担心，改后流量会下降，到那时候，品牌的流量要比你四五个关键词排名带来的流量要多。 03 class 常见标题作弊的示例 1、标题内容虚假，与页面正文不符合/不一致。...所以，各位同学我们在优化关键词时，一定要注意这类词，应该从我们的关键词词库中删除。反之，如何遇到有这类页面，我们可以选择举报，如果这个网站此类页面存在比较多时，很有可能被百度惩罚。...（优化3个关键词） 专业装修网_中国装修一站式服务平台_***装修网（主要优化“装修”关键词） 列表/频道页面：列表/频道名_上级频道(可省)_站点名 注：在列表或频道标题中也可以使用“关键词1/关键词...但，如果一篇文章中有很多图片，那这图片的ALT文字，很有可能都是该文章标题，那这个算不算堆砌了？ 5、页面版块内容与页面主体内容不一致。
后端执行我们的对齐、优化和协调框架 中央控制节点负责将所有机器人的本地地图融合成一个全局场景图。为了实现这一目标，中央控制节点需要解决以下问题： 如何将不同机器人的本地坐标系转换为全局坐标系？...如何处理传感器数据之间的不一致性？如何处理传感器数据之间的噪声？如何处理闭环检测？下面我们将逐一介绍这些问题的解决方案。 2.1 坐标系转换 在多机器人系统中，每个机器人都有自己的本地坐标系。...为了解决这个问题，在系统中，我们采用了一种基于加权最小二乘法（WLS）的方法来处理传感器数据之间的不一致性。...具体来说，在图优化方法中，我们将全局场景图表示为一个无向图，并将每个节点表示为一个变量。然后，我们使用约束条件来描述节点之间的关系，并通过最小化代价函数来优化所有变量。...在真实场景中，我们使用四个TurtleBot3机器人在实验室中进行了测试。 在实验中，我们比较了Hydra-Multi系统与其他三种方法的性能：单机器人SLAM、多机器人SLAM和多机器人协同建图。
从上面的理论上分析，先更新数据库，再删除缓存也是会出现数据不一致性的问题，但是在实际中，这个问题出现的概率并不高。...而一旦请求 A 早于请求 B 删除缓存之前更新了缓存，那么接下来的请求就会因为缓存不命中而从数据库中重新读取数据，所以不会出现这种不一致的情况。...「先更新数据库， 再删除缓存」其实是两个操作，前面的所有分析都是建立在这两个操作都能同时执行成功，而这次客户投诉的问题就在于，在****删除缓存（第二个操作）的时候失败了，导致缓存中的数据是旧值。...Canal 解析 Binlog 字节流之后，转换为便于读取的结构化数据，供下游程序订阅使用。...下图是 Canal 的工作原理： 所以，如果要想保证「先更新数据库，再删缓存」策略第二个操作能执行成功，我们可以使用「消息队列来重试缓存的删除」，或者「订阅 MySQL binlog 再操作缓存」，这两种方法有一个共同的特点
、将普通redis使用的代码替换成sentinel专用的代码、初始化sentinel状态、根据给定的配置文件去初始化监视的主服务器列表、创建连向主服务器的网络连接。...3、使用sentinel专用代码 在载入常量、命令表时，会载入sentinel专用的内容。...5、初始化sentinelState中的master属性 1）sentinelRedisInstance master属性是字典形式保存这个sentinel监视的所有主服务器，键是服务器名称，值是指向sentinelRedisInstance...六、接收来自主从服务器频道的信息 1、接收信息 上面已经提到，sentinel会和每个监听的服务器建立发布订阅连接，监听__sentinel__:hello频道，会一直监听到连接断开为止。...采用发布订阅的方式，是因为如果不止一个sentinel监听该主从结构的各服务器，则当其中某一个sentinel发送上述第五步的publish的命令，服务器回复在频道信息的，可以被所有监听的sentinel
这种方案下，可以对存入缓存的数据设置过期时间，所有的写操作以数据库为准，对缓存操作只是尽最大努力即可。...再一个业务场景就是数据库中的数据不是直接写入缓存的，而是需要大量的复杂运算，将运算结果写入缓存。如果这种场景下使用先更新数据库再更新缓存的策略，也会造成服务器资源的浪费。...(1) 线程A删除缓存 (2) 线程B查询缓存，发现缓存中没有想要的数据 (3) 线程B查询数据库中的旧数据 (4) 线程B将查询到的旧数据写入缓存 (5) 线程A将新数据写入数据库 此时，就出现了数据库中的数据和缓存中的数据不一致的情况...（1）缓存刚好失效 （2）请求A查询数据库，获取到数据库中的旧值 （3）请求B将新值写入数据库 （4）请求B删除缓存 （5）请求A将查到的旧值写入缓存 如果上述顺序一旦发生，就会造成数据库中的数据和缓存中的数据不一致的情况发生...最终要的就是需要引入重试机制。 推荐使用 在实际的生产环境中，推荐 使用先更新数据库再删除缓存 的操作。那么，我们该如何解决这种策略下的问题呢？
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